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Analisi dati sperimentali

 

Experimental Data Analysis

 

Anno accademico 2017/2018

Codice attività didattica
MFN0725
Docente
Prof. Marina Serio (Titolare del corso)
Corso di studio
(f008-c715) laurea i^ liv. in ottica e optometria -a torino
Anno
1° anno
Tipologia
Di base
Crediti/Valenza
6
SSD attività didattica
FIS/01 - fisica sperimentale
Erogazione
Mista
Lingua
Italiano
Frequenza
Obbligatoria
Tipologia esame
Scritto ed orale
Prerequisiti
  • Italiano
  • English
Le esercitazioni in laboratorio sono basate su esperimenti di Meccanica e Termodinamica e l'analisi statistica dei dati viene fatta con software informatico, attualmente Excell-OpenOffice-NeoOffice. Pertanto è necessario che lo studente abbia acquisito le conoscenze dei corsi di Fisica Generale I e di Informatica.
 
 

Obiettivi formativi

  • Italiano
  • English

Conoscenze ed esperienze pratiche relative all'effettuare misure fisiche e gestirne i risultati, determinando gli errori delle grandezze ricavate e le leggi fisiche sottostanti i dati sperimentali.

Conoscenze di base per la discussione dei risultati di un esperimento, effettuando test di confronto fra valori sperimentali e valori attesi.

Conoscenze di base sui principali test statistici, parametrici e nonparametrici.

Abilità nell'uso delle funzioni statistiche in Excel e Spss.

 

Risultati dell'apprendimento attesi

  • Italiano
  • English

Conoscenza e capacità di comprensione (knowledge and understanding)

Solida conoscenza di base delle principali tecniche di analisi statistica utilizzate nel campo professionale.

Capacità di applicare conoscenza e comprensione (applying knowledge and understanding)

Capacità di effettuare misure fisiche e gestirne i risultati, determinando gli errori delle grandezze ricavate e le leggi fisiche sottostanti i dati sperimentali; capacità di discutere i risultati di un esperimento, effettuando test di confronto fra valori sperimentali e valori attesi; capacità di leggere criticamente  un lavoro scientifico in area medico-biologica.

 

Programma

  • Italiano
  • English

La misura delle grandezze fisiche. Strumenti di misura. Errori nelle misure e propagazione degli errori.

Statistica descrittiva e metodi grafici di rappresentazione dei dati. Istogrammi e grafici a dispersione. Best fit.

Come elaborare i dati sperimentali : metodologia statistica, interpretazione e tecniche informatiche.

Distribuzioni statistiche (binomiale, bernoulliana,poissoniana, gaussiana, Student e X2) e test statistici (normale,t di Student, X2, Anova)

Cenni di epidemiologia

 

Modalità di insegnamento

  • Italiano
  • English

L'insegnamento è frontale in aula e laboratorio.

Sono previste esercitazioni in aula e autovalutazione online sulla parte di statistica

 

Modalità di verifica dell'apprendimento

  • Italiano
  • English

L'apprendimento viene verificato progressivamente durante tutto il corso attraverso l'attività di autovalutazione online sul sito Moodle e le esercitazioni assegnate in aula e per lo studio individuale.

L'apprendimento viene infine verificato attraverso :

- un esame scritto, svolto in sala informatica con esercizi di statistica e analisi dati sul modello di quanto svolto durante le esercitazioni: vengono messi a tal fine a disposizione i modelli di fogli elettronici elaborati in aula

- la stesura della relazione di un'esperienza di laboratorio

- un esame orale in cui viene discussa la relazione redatta e viene verificata la conoscenza della fisica delle esperienze eseguite e dei contenuti teorici dei metodi di analisi dati presentati durante le lezioni in aula

Per la votazione finale viene considerata la media del voto dell'esame scritto e della relazione, un punteggio per l'esame orale di massimo 3 punti  e un bonus da 0 a 3 punti per la partecipazione alle attività di autovalutazione e esercitazione

 

 

Attività di supporto

  • Italiano
  • English

Esercitazioni in laboratorio

Tests di autovalutazione online tramite piattaforma Moodle

Tutorato in aula

 

Testi consigliati e bibliografia

  • Italiano
  • English

Dispense presenti sulla piattaforma di e-learning Moodle

Biostatistica , W.W. Daniel, EdiSES
Epidemiologia, Biostatistica e Medicina Preventiva, J.F.Jekel, D.L. Katz e J.G. Elmore, EdiSES
Epidemiologia Facile, P.L. Loparco e A.E. Tozzi, Il Pensiero Scientifico Editore

Taylor - introduzione alla teoria dell'errore - Zanichelli

 

 

Note

  • Italiano
  • English

Il materiale didattico viene reso di anno in anno disponibile sulla pagina Moodle, cui è obbligatorio iscriversi per svolgere le attività di autovalutazione.

Frequenza: fortemente consigliata per le lezioni ed obbligatoria per i laboratori.

Registrazione
  • Aperta
     
    Ultimo aggiornamento: 07/07/2017 10:30
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