- Oggetto:
- Oggetto:
Analisi dati sperimentali
- Oggetto:
Experimental Data Analysis
- Oggetto:
Anno accademico 2020/2021
- Codice dell'attività didattica
- MFN0725
- Docente
- Prof. Marina Serio (Titolare del corso)
- Corso di studi
- (f008-c715) laurea i^ liv. in ottica e optometria -a torino
- Anno
- 1° anno
- Periodo didattico
- Da definire
- Tipologia
- Di base
- Crediti/Valenza
- 6
- SSD dell'attività didattica
- FIS/01 - fisica sperimentale
- Modalità di erogazione
- Mista
- Lingua di insegnamento
- Italiano
- Modalità di frequenza
- Obbligatoria
- Tipologia d'esame
- Scritto ed orale
- Prerequisiti
-
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.
The practice exercises in laboratory are based on experiments of Mechanics and Thermodynamics and the statistical analysis of the data is done with IT software, at present Excell-OpenOffice-NeoOffice. Therefore it is necessary that the student has acquired the knowledge of the courses of General Physics I and of Computer Science. - Oggetto:
Sommario insegnamento
- Oggetto:
Obiettivi formativi
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.
Knowledge and practical experience of performing physical measurements and managing the results, determining the errors of the obtained measurements and the physical laws underlying the experimental data.
Basic knowledge for discussing the results of an experiment, by comparing tests between experimental values and expected values.
Basic knowledge of the main statistical, parametric and nonparametric tests.
Ability to use statistical functions in Excel and Spss.
- Oggetto:
Risultati dell'apprendimento attesi
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.
Knowledge and understanding (knowledge and understanding) :
Solid basic knowledge of the main statistical analysis techniques used in the professional field.
Ability to apply knowledge and understanding (applying knowledge and understanding):
Ability to carry out physical measurements and manage the results, determining the errors of the obtained quantities and the physical laws underlying the experimental data; Ability to discuss the results of an experiment by performing tests of comparison between experimental values and expected values; Ability to critically read a scientific work in the medical-biological area.
- Oggetto:
Modalità di insegnamento
L'insegnamento è frontale in laboratorio e durante le esercitazioni al computer in aula. Le lezioni teoriche sono invece previste in remoto con modalità asincrona e disponibili al sito:
https://elearning.unito.it/scienzedellanatura/course/index.php?categoryid=177.
In caso di restrizioni causa COVID19, le esercitazioni potranno essere svolte online tramite la piattaforma WebEx (M.Serio - https://unito.webex.com/meet/marina.serio)
Sono previste attività di autovalutazione online sulla parte di statistica sulla piattaforma Moodle
Teaching is frontal in classroom and lab.
Classroom exercises and online self-evaluation on the part of statistics are provided
- Oggetto:
Modalità di verifica dell'apprendimento
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
Per la votazione finale viene considerata la media del voto dell'esame scritto e della relazione, con un bonus da 0 a 3 punti per la partecipazione alle attività di autovalutazione e esercitazione
Se necessario per emergenza Covid , gli esami scritti potranno essere sostenuti online sulla piattaforma Moodle
Learning is monitored progressively throughout the course through online self-assessment on Moodle platform and exercises assigned in classroom and for the individual study.
Learning is verified through:
- a written exam, carried out in the PC classroom with statistical exercises and data analysis; the spreadsheet models developed in the classroom can be used to solve exercises
- drawing up a report of a laboratory experienceThe final vote is the average of the written examination and report vote, and a 0 to 3-point bonus for participation in self-assessment and exercise activities
- Oggetto:
Attività di supporto
Esercitazioni in laboratorio
Tests di autovalutazione online tramite piattaforma Moodle
Tutorato in aula
Laboratory experiences
Online self-evaluation tests via Moodle platform
Tutoring excercises in classroom
- Oggetto:
Programma
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
Estimate of the uncertaintes on the determined physical quantities.
Descriptive statistics and graphical methods. Correlation and regression.
Statistical methodology, interpretation and computing techniques.
Probability and sampling distributions.
Statistical inference. Parametric and nonparametric tests
Introduction to epidemiology
Testi consigliati e bibliografia
- Oggetto:
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 EditoreTaylor - introduzione alla teoria dell'errore - Zanichelli
Booklet on e-learning Moodle platform
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 EditoreTaylor - introduzione alla teoria dell'errore - Zanichelli
- Oggetto:
Note
Il materiale didattico viene reso di anno in anno disponibile sulla pagina Moodle, cui è obbligatorio iscriversi per svolgere le attività di autovalutazione.
Frequenza: obbligatoria per i laboratori e il tutoraggio informatico in aula.
The teaching material is made year by year available on the Moodle platform: it's mandatory to sign up for self-assessment activities.
Attendance: strongly recommended for lessons and mandatory for laboratories.
- Oggetto:
Altre informazioni
https://elearning.unito.it/scienzedellanatura/course/index.php?categoryid=177- Oggetto:
