Uniwersytet Marii Curie-Skłodowskiej w Lublinie - Centralny System Uwierzytelniania
Strona główna

Analiza wariancji

Informacje ogólne

Kod przedmiotu: MFI-M.10
Kod Erasmus / ISCED: (brak danych) / (brak danych)
Nazwa przedmiotu: Analiza wariancji
Jednostka: Zakład Statystyki Matematycznej
Grupy:
Punkty ECTS i inne: (brak) Podstawowe informacje o zasadach przyporządkowania punktów ECTS:
  • roczny wymiar godzinowy nakładu pracy studenta konieczny do osiągnięcia zakładanych efektów uczenia się dla danego etapu studiów wynosi 1500-1800 h, co odpowiada 60 ECTS;
  • tygodniowy wymiar godzinowy nakładu pracy studenta wynosi 45 h;
  • 1 punkt ECTS odpowiada 25-30 godzinom pracy studenta potrzebnej do osiągnięcia zakładanych efektów uczenia się;
  • tygodniowy nakład pracy studenta konieczny do osiągnięcia zakładanych efektów uczenia się pozwala uzyskać 1,5 ECTS;
  • nakład pracy potrzebny do zaliczenia przedmiotu, któremu przypisano 3 ECTS, stanowi 10% semestralnego obciążenia studenta.

zobacz reguły punktacji
Język prowadzenia: polski
Godzinowe ekwiwalenty punktów ECTS:

Godziny kontaktowe (z udziałem nauczyciela akademickiego)

Wykład 30

Laboratorium 30

Konsultacje 30

Łączna liczba godzin z udziałem nauczyciela akademickiego 90


Liczba punktów ECTS z udziałem nauczyciela akademickiego 3,5


Godziny niekontaktowe (praca własna studenta)

Przygotowanie się do laboratorium 30

Przygotowanie się do kolokwiów 10

Studiowanie literatury 25

Łączna liczba godzin niekontaktowych 65

Liczba punktów ECTS za godziny niekontaktowe 2,5

Sumaryczna liczba punktów ECTS dla modułu 6

Sposób weryfikacji efektów kształcenia:

W1, W2, W3, W4, W5 kolokwia

U1, U2, U3 kolokwia, prace zespołowe

K1, K2, K3, K4 aktywność

Pełny opis:

Studenci poznają metody statystyczne służące do analizy wpływu badanych czynników klasyfikujących na wynik eksperymentu. Studenci podczas zajęć nabywają umiejętności posługiwania się programem STATISTICA w zakresie stosowania procedur analizy wariancji.

Zakres programowy:

1. Elementy planowania doświadczeń i ANOVA dla klasyfikacji pojedynczej: sprawdzanie założeń, testy post-hoc, ocena wielkości efektów

2. Nieparametryczna jednoczynnikowa analiza wariancji: test Kruskala-Wallisa, rangowy test porównań wielokrotnych i test mediany.

3. Wieloczynnikowa analiza wariancji: ANOVA efektów głównych, ANOVA dla układów czynnikowych, metoda bloków losowych i dostosowane układy międzygrupowe.

4. Procedury porównań wielokrotnych: analiza kontrastów, analiza trendu.

5. Hierarchiczna analiza wariancji.

6. Analiza kowariancji ANCOVA: model i założenia, średnie skorygowane, założenie o równoległości linii regresji, model różnych nachyleń.

7. Analiza wariancji z powtarzanymi pomiarami: założenie o sferyczności, korygowanie wyników przy niespełnieniu założenia sferyczności.

8. Nieparametryczny test ANOVA rang Friedmana i współczynnik zgodności Kendalla.

9. Komponenty wariancyjne i model mieszany ANOVA/ANCOVA.

10. Wielowymiarowa analiza wariancji i kowariancji (MANOVA i MANCOVA).

11. Związki pomiędzy analizą wariancji i analizą regresji.

Literatura:

1. A. Stanisz, Przystępny kurs statystyki z zastosowaniem STATISTICA PL na przykładach z medycyny, t. II, StatSoft, Kraków 2007

2. H. Ahrens, Analiza wariancji, PWN, 1970

3. H. Ahrens, J. Laeuter, Wielowymiarowa analiza wariancji, PWN, Warszawa 1979

4. J. Brzeziński, R. Stachowski, Zastosowanie analizy wariancji w eksperymentalnych badaniach psychologicznych, PWE, 1981

5. G. A. Ferguson, Y. Takane, Analiza statystyczna w psychologii i medycynie, PWN, Warszawa 2002

Efekty uczenia się:

WIEDZA

W1. Zna podstawy planowania doświadczeń i podstawowe układy eksperymentalne - K_W01

W2. Zna metody statystyczne służące do porównywania różnic pomiędzy wieloma średnimi w grupach wyznaczonych przez różne poziomy badanego czynnika lub czynników, także przy zastosowaniu metod nieparametrycznych - K_W04

W3. Zna procedury porównań wielokrotnych - K_W02

W4. Zna zaawansowane techniki obliczeniowe, wspomagające pracę statystyka i rozumie ich ograniczenia - K_W05

W5. Ma wykształcony obraz możliwości zastosowań statystyki w innych

dziedzinach nauki - K_W11

UMIEJĘTNOŚCI

U1. Potrafi przeprowadzić parametryczną analizę wariancji jedno- i wieloczynnikową, w tym analizę wariancji hierarchicznej i z powtarzanymi pomiarami oraz analizę kowariancji i analizę rangową - K_U19

U2. Umie stosować procedury porównań wielokrotnych, w tym analizę kontrastów, analizę trendu - K_U13

U3. Umie wykorzystać programy komputerowe w zakresie analizy wariancji i kowariancji - K_U19

KOMPETENCJE SPOŁECZNE

K1. Ma świadomość ograniczenia poziomu swojej wiedzy i umiejętności, dokonuje samooceny własnych kompetencji i doskonali umiejętności, wyznacza kierunki własnego rozwoju i kształcenia - K_K01

K2. Potrafi precyzyjnie formułować pytania, służące pogłębieniu własnego zrozumienia danego tematu lub odnalezieniu brakujących elementów rozumowania - K_K02

K3. Rozumie potrzebę popularnego przedstawiania laikom wybranych osiągnięć matematyki wyższej - K_K05

K4. Potrafi formułować opinie na temat podstawowych zagadnień matematycznych - K_K07

Przedmiot nie jest oferowany w żadnym z aktualnych cykli dydaktycznych.
Opisy przedmiotów w USOS i USOSweb są chronione prawem autorskim.
Właścicielem praw autorskich jest Uniwersytet Marii Curie-Skłodowskiej w Lublinie.
kontakt deklaracja dostępności USOSweb 7.0.2.0-3dcdfd8c8 (2024-03-25)