Российской Федерации Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования

Министерство образования и науки Российской Федерации Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования «Сыктывкарский государственный университет» Институт естественных наук Кафедра биологии УЧЕБНО-МЕТОДИЧЕСКИЙ КОМПЛЕКС Дисциплина «Планирование эксперимента и обработка материала» Блок дисциплин М2 - Математические и естественные дисциплины Направление подготовки 020400 - «Биология» Профиль подготовки 02400.68 – «Гидробиология и ихтиология» Квалификация выпускника - Магистр Форма обучения - очная Сыктывкар 2011 МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования «Сыктывкарский государственный университет» Институт естественных наук Кафедра биологии УТВЕРЖДЕНО на заседании учебно-методической комиссии Института естественных наук «_____» ________________ 2011г. Протокол № _____________ Председатель УМК ______________ РАБОЧАЯ ПРОГРАММА Дисциплины «Планирование эксперимента и обработка материала» Блок дисциплин М2 - Математические и естественные дисциплины Направление подготовки 020400 - «Биология» Профиль подготовки 02400.68 – «Гидробиология и ихтиология» Квалификация выпускника - Магистр Форма обучения - очная Семестр 1 Всего учебных часов 72 часа В том числе: Аудиторных 22 часа, из них: Лабораторных 22 часа; Самостоятельных 45 часов; Контроль самостоятельной работы (КСР) 5 часов Форма промежуточного контроля – зачёт I семестр Сыктывкар 2011 1. Цель освоения дисциплины: Целью освоения дисциплины является подготовка магистрантов к планированию и проведению исследований по темам своих научных работ. Магистранты получают основы современных методологических подходов к постановке и обработке результатов исследований и математических методов, применяемых при планировании и оптимизации эксперимента. 2. Место дисциплины в структуре ОПП магистратуры: Программа курса «Планирование эксперимента и обработка материала» входит в блок дисциплин М2 (математика и естественный цикл) и составлена с учетом многоуровневой системы образования, направленной на подготовку творчески мыслящего, высококвалифицированного магистра с широким биологическим кругозором в соответствии с ФГОС-3 (от 04.02.2010). Обучение магистрантов по дисциплине «Планирование эксперимента и обработка материалов» проходит в I семестре и проводится в виде лабораторных работ (22 часа) и самостоятельной работы (45 часов). На лабораторных занятиях преподавателем кратко излагается теоретические вопросы, связанные с заявленной темой по разделам курса, затем магистранты самостоятельно работают с предоставленными заданиями. Текущий контроль знаний проводится на каждом лабораторном занятии и итоговый по темам. Завершается обучение по дисциплине в первом семестре – зачётом. 3. Компетенции обучающихся, формируемые в результате освоения дисциплины: В ходе изучения дисциплины магистрант должен овладеть следующими общекультурными (ОК) и профессиональными (ПК) компетенциями: ОК-6: способен самостоятельно приобретать с помощью информационных технологий и использовать в практической деятельности новые знания и умения, в том числе в новых областях знаний, непосредственно не связанных со сферой деятельности; ПК-2: знает и использует основные теории, концепции и принципы в избранной области деятельности, способен к системному мышлению; ПК-3: самостоятельно анализирует имеющуюся информацию, выявляет фундаментальные проблемы, ставит задачу и выполняет полевые, лабораторные биологические исследования при решении конкретных задач по специализации с использованием современной аппаратуры и вычислительных средств, демонстрирует ответственность за качество работ и достоверность результатов; ПК-6: творчески применяет современные компьютерные технологии при сборе, хранении, обработке и анализе и передаче биологической информации; ПК-10: глубоко понимает и творчески использует в научной и производственно-технологической деятельности знаний фундаментальных и прикладных разделов специальных дисциплин магистерской программы. 4. В результате освоения дисциплины магистрант должен: Знать: основы планирования эксперимента, постановки опыта, анализа данных; Уметь: интерпретировать с биологической точки зрения статические данные; Владеть: основными методами статистической обработки данных, в том числе и с применением компьютерных программ. Для допуска к зачёту магистрант должен посетить 100 % лабораторных работ (в случае пропуска – отработка занятия обязательна), выполнить задания на лабораторной работе, оформить результаты в виде отчётов и сдать преподавателю, выполнить индивидуальное задание, защита которого происходит на зачёте. Зачёт проводится в виде конференции, на которой магистранты представляют результаты своих индивидуальных работ и показывают знание основ статистической обработки, умение интерпретировать полученные результаты с точки зрения биологии, владение приёмами работы в среде Excel. 5. Структура содержания дисциплины «Планирование эксперимента и обработка материалов» Общая трудоёмкость дисциплины составляет 72 часа, зачётных единиц - 2 № П/П Раздел дисциплины Максимальная нагрузка студентов (часов) Виды учебной работы (в часах) Формы контроля Лабораторные Самостоятельная работа магистрантов 1 Раздел 1. Общие вопросы планирования эксперимента. Тема 1. Планирование эксперимента – что это такое? Тема 2. Выборка и её статистическое описание. Тема 3. Статистическое оценивание. 6 6 6 2 2 2 4 4 4 Зачёт Отчёт по лабораторной работе 2 Раздел 2. Проверка статистических гипотез Тема 4. Доказательство чужеродности варианты. Доказательство отличия двух выборок. Тема 5. Доказательство отличия двух выборок (влияние фактора). Тема 6. Нахождение зависимости между признаками. 6 6 6 2 2 2 4 4 4 Зачёт Отчёт по лабораторной работе 3 Раздел 3. Методы оценки видовой структуры сообществ. Тема 7. Методы оценки видового богатства сообществ. Тема 8. Методы анализа видовой структуры сообществ. Тема 9. Модели рангового распределения обилия видов. Тема 10. Классифицирование объектов Тема 11. Методы ординации видов и местообитаний 6 6 6 3 3 2 2 2 1 1 4 4 4 2 2 Зачёт Отчёт по лабораторной работе 4 Раздел 4. Имитационное моделирование с среде Exсel Тема 12. Статистические и динамические модели. Модели динамики популяций. 7 2 5 Зачёт Отчёт Итого часов 67 22 45 - Вид итогового семестрового контроля Зачёт СОДЕРЖАНИЕ УЧЕБНОЙ ДИСЦИПЛИНЫ Раздел 1. Общие вопросы планирования эксперимента. Лабораторная работа № 1. Тема 1. Планирование эксперимента – что это такое? Магистрант должен знать основные направления развития исследований в современной гидробиологии; понятие «планирование эксперимента», «модель»; этапы экспериментальной работы исследователя, их особенности в сфере биологического эксперимента. Магистрант должен уметь формулировать тему исследований, цель, основные задачи; правильно планировать эксперимент. Магистрант должен владеть методикой самостоятельного планирования эксперимента (элементы ПК-2, 3, 10). Содержание темы: Основные задачи планирования эксперимента. Модель. Этапы биометрического исследования. Рекомендуемая литература по теме: 1. Ивантер Э.В., Коросов А.В. Введение в количественную биологию. Петрозаводск, 2000. 319 с. 2. Проблемы экологического эксперимента (планирование и анализ наблюдений) / Под. ред. чл.-корр. РАН Г.С. Розенберга, д.б.н. Д.Б. Гелашвили; сост. и комент. д.б.н. В.К. Шитикова. Тольятти: Сам НЦ РАН, 2008. 274 с. (РАН Министерство образования и науки РФ Нижегородский государственный университет им Н.И. Лобачевского) 3. Шитиков В.К., Зинченко Т.Д., Розенберг Г.С. Макроэкология: Методы изучения пресноводных сообществ. Тольятти, 2011. 255с. 4. Малков П.Ю. Количественный анализ биологических данных: Учебное пособие. Горно-Алтайск, 2009. Примерные задания на лабораторной работе: Проведение лабораторной работы основано на проблемно-поисковом подходе, когда перед магистрантами ставиться проблема и они путем собственных размышлений, а также знаний принципов планирования научно-исследовательской работы решают предложенную проблему. Первая часть работы после обдумывания озвучивается и обсуждается всей группой. Вторая часть работы предлагается индивидуально в качестве домашней работы. Исследование надо назвать кратко, четко и ясно. Название должно отражать цель эксперимента. От названия зависят аспект и направление исследования, поиск литературных данных, выбор способов обработки (вариантов), а главное, применение подходящей для данного опыта методики. Решать их можно в разных аспектах, с разных позиций, провести несколько опытов. 1. Проблема: нужно изучить вопрос о подкормке растений минеральными удобрениями. Определите возможные цели и задачи предстоящей работы, сформулируйте тему исследования в соответствии с целью и задачами? Вариантов ответа может быть несколько. Примерный ответ: Если ставится цель выяснить, как отзываются растения на питательные вещества, доставляемые в разные периоды роста и развития, то тема исследований будет следующая: «Изучение влияния времени подкормки растений на их развитие и урожай» Эта формулировка подразумевает, что применяемая методика работы должна обеспечивать растениям возможность поглощать доставляемые питательные вещества. Выбор методики большой: можно опыт проводить в поле на делянках, можно ставить любой вегетационный опыт. Если цель исследования — выяснить, в какие периоды роста и развития растения особенно нуждаются в тех или иных веществах, эксперимент нужно назвать так: «Изучение потребности растений в питательных веществах в различные периоды их роста и развития». При такой формулировке выбор методики ограничен. Опыт можно ставить только в водных или гравийных культурах, так как только в них путем смены растворов, те или иные элементы минерального питания могут быть представлены растению в интересующие исследователя периоды. Если цель опыта узнать, нужна ли подкормка минеральными удобрениями в процессе вегетации или достаточно удобрений, вносимых перед посевом, а если нужна, то когда ее лучше делать, сформулируем тему так: «Установление оптимальных сроков подкормки растений». Здесь выбор методик также будет ограничен: опыт следует ста­вить в полевых условиях на делянках. Для практического решения во­проса о сроках подкормки имеет значение не только потребность рас­тений в питательных веществах, но и поглотительная способность поч­вы, ее микрофлора, выпадающие осадки. 2. Примеры из гидробиологии (индивидуальное задание для самостоятельной внеаудиторной работы). Самостоятельная работа: С целью углубления и расширения теоретических знаний предусмотрена самостоятельная внеаудиторная работа студентов с учебной литературой по темам: 1) Развитие теоретических концепций в гидробиологии; 2) Развитие экспериментального направления в гидробиологии. Рекомендуемая литература для самостоятельной работы: 1. «Гидробиологический журнал» разных лет выпуска. 2. Вознесенский В.А. Первичная обработка экспериментальных данных: Практические приёмы и примеры. Л., 1969. 84 с. 3. Гроссман С., Тернер Дж. Математика для биологов / Пер с англ. М., 1983. 383 с. 4. Джермен М. Количественная биология в задачах и примерах / Пер. с англ. М., 1972. 149 с. 5. Ивантер Э.В., Коросов А.В. Основы биометрии. Петрозаводск, 1992 6. Лакин Г.Ф. Биометрия: пособие для биол. спец. вузов. М., 1990. 321 с. 7. Платонов А.Е. Статистический анализ в медицине и биологии: задачи, терминология, логика, компьютерные методы. М., 2000. 52 с. 8. Плохинский Н.А. Биометрия: уч. пособие. М., 1970. 368 с. 9. Фролов Ю.П. Математические методы в биологии. Самара, 1997. 265 с. Лабораторная работа № 2. Тема 2. Выборка и её статистическое описание. Магистрант должен знать понятия – «выборка», «варианта», «число», «объект», «признак», «фактор», «метод», «балл», «ранг», «средняя». Магистрант должен уметь строить вариационный ряд, вычислять среднюю, стандартное отклонение взвешенное среднее квадратичное отклонение, коэффициент вариации. Магистрант должен владеть способностью самостоятельно приобретать новые знания и умения в рамках темы; анализировать имеющуюся информацию; выполнять лабораторные биологические исследования с использованием вычислительных средств; демонстрировать ответственность за качество работ и достоверность результатов; понятиями, использующимися при описании выборки (элементы ОК-6 и ПК-2, 3, 6, 10) Содержание темы: Понятие «выборки» в гидробиологических исследованиях. Процесс формирования выборки. Метод, признак, объект, фактор. Построение вариационного ряда. Средняя (характеристика величины признака). Стандартное отклонение (и другие показатели изменчивости). Рекомендуемая литература по теме: 1. Ивантер Э.В., Коросов А.В. Введение в количественную биологию. Петрозаводск, 2000. 319 с. 2. Проблемы экологического эксперимента (планирование и анализ наблюдений) / Под. ред. чл.-корр. РАН Г.С. Розенберга, д.б.н. Д.Б. Гелашвили; сост. и комент. д.б.н. В.К. Шитикова. Тольятти: Сам НЦ РАН, 2008. 274 с. (РАН Министерство образования и науки РФ Нижегородский государственный университет им Н.И. Лобачевского) 3. Шитиков В.К., Зинченко Т.Д., Розенберг Г.С. Макроэкология: Методы изучения пресноводных сообществ. Тольятти, 2011. 255с. 4. Малков П.Ю. Количественный анализ биологических данных: Учебное пособие. Горно-Алтайск, 2009. Примерные задания на лабораторной работе: Умение строить вариационные ряды необходимо для последующего понимания закона нормального распределения и типов распределения признаков в выборке. После объяснения преподавателя магистранты приступают к самостоятельному выполнению предложенных заданий. Первоначально подсчёт выполняется вручную с использованием калькулятора, это достаточно трудоёмкий процесс, но необходимый для понимания принципов построения формул и сути выполняемых вычислений. Затем магистрант приступает к выполнению тех же вычислений в среде Excel. Эта работа проводится фронтально под руководством преподавателя. Задание 1. Построение вариационного ряда для дискретного признака. Изучение плодовитости серебристо-черных лисиц, которое дало следующие результаты (число щенков на самку): 556556444564664645585365555563646462565376346863565438475431653456744656465. 1) Для дискретного признака (такова плодовитость) построение вариационного ряда обычно не представляет сложности, достаточно подсчитать встречаемость конкретных значений. Результат оформите в виде таблицы (таблицу назовите): Таблица 1. Плодовитость, в Встречаемость Частота встречаемости, а 2) Постройте гистограмму по полученным данным, для этого отложите значения признака (в) по оси абсцисс, а частоты их встречаемости (а) - по оси ординат. Назовите рисунок. 3) Все операции выполните с помощью функций Excel. Задание 2. Построение вариационного ряда для непрерывных признаков. Составьте вариационный ряд для непрерывного признака – по данным о весе 63 взрослых землероек (г): 9.2 11.6 8.1 9.1 10.1 9.6 9.3 9.7 9.9 9.9 9.6 7.6 10.0 9.7 8.4 8.6 9.0 8.8 8.8 9.3 11.9 9.3 9.2 10.2 11.2 8.1 10.3 9.2 9.8 9.9 9.3 9.1 9.4 9.6 7.3 8.3 8.8 9.2 8.0 8.6 8.8 9.0 9.5 9.1 8.5 8.8 9.7 11.5 10.5 9.8 10.0 9.4 8.7 10.0 7.9 8.6 8.7 9.1 8.2 9.2 9.4 8.8 9.8 1) рассчитайте пределы размаха изменчивости значений по следующей формуле: Lim = xmax - xmin 2) изучаемый признак непрерывен (таковы размерно-весовые характеристики), поэтому для построения вариационного ряда сначала весь диапазон изменчивости признака разбейте на серию равных интервалов (классов вариант) по формуле: 3) вычислите величину классового интервала, воспользовавшись формулой: dx = Lim / k 4) Установите границы классов (хmin + dx), центр каждого классового интервала, затем подсчитайте, сколько вариант попало в каждый интервал. Удобнее всего такие подсчёты оформлять в виде таблицы: Таблица 2 Классовый интервал Центр классового интервала Подсчёт частот Частоты Сумма - 5) постройте гистограмму, по аналогии с заданием 1, назовите её. 6) Все операции выполните с помощью функций Excel. 1. На листе Excel данные размещают в столбце (например, в блоке A2:A64). Далее следует определить объем выборки n, введя формулу в ячейку A1 и задав мышью диапазон: A1=СЧЁТ(A2:A64). 2. Рассчитаем пределы размаха изменчивости значений, лимит: B1 =МАКС(A2:A64)–МИН(A2:A64). 3. Найдем число классов вариационного ряда: С1 =1+3.32*LOG10(A1). 4. Найдем длину интервала dx (допустимо округление): D1 =B1/C1. D2 =ОКРУГЛ(D1;1). 5. Установим границы классов. Для расчетов на листе Excel удобно к значениям предыдущей границы прибавлять значение ширины интервала: D4=D3+$D$2; далее формулу следует ввести еще в семь ячеек, удобнее всего с помощью приема "автозаполнение": D5 =D4+0.7 … (блок D5:D11). 6. Вычислить центральное значение признака в каждом классе. На листе Excel вычисления аналогичны рассмотренным в п. 4; исходным берется значение центра первого интервала: E4 =СРЗНАЧ(D4:D3) 7. можно заполнять таблицу 1. 8. Для подсчета частот на листе Excel следует вызвать программу (макрос) построения вариационного ряда командой меню Сервис\Анализ данных\ Гистограмма и заполнить окно. Каждое действие выполняется в два приема. Сначала нужно установить курсор в нужное окошко, щелкнув туда мышкой, затем мышкой же выделять соответствующие диапазоны ячеек листа Excel. В качестве "Входного интервала" задать массив ячеек, содержащих исходные значения вариант (A2:A64). "Интервал карманов" – это блок значений правых границ классовых интервалов (D3:D11). Для "Выходного интервала" достаточно указать мышью одну ячейку (F3), это будет верхняя левая ячейка для блока результатов подсчета частот. После этого нажать ОК. Если все сделано правильно, появятся результаты, совпадающие с табл. 1. Однако необходимо помнить, что на листе Excel значения частот ставятся в соответствие не центрам классовых интервалов, но их правым (большим) границам. Чтобы в дальнейшем не путаться, можно сразу переместить значения центров интервалов на место соответствующих карманов. Для этого выделим диапазон E3:E11, перетащим на место F3:F11, подтвердив замену содержимого ячеек. Пустая ячейка E3 нужна для упрощения операции автоматического построения диаграммы – значения для оси абсцисс (первый столбец) не должны быть подписаны, а ячейка над значениями для оси ординат (второй столбец) должна содержать надпись. Теперь данные можно представить графически, в виде полигона частот (ломаной кривой) или гистограммы (столбиками). Выделим диапазон E3:F10 и с помощью Мастера диаграмм или кнопки Тип диаграммы построим Гистограмму или График. Отметим, что шкалирование осей диаграммы прошло автоматически. Задание 3. Вычисление констант вариационных признаков. 1) вычислите среднюю арифметическую, используя данные задания 2 и ниже приведённые формулы: В среде Excel значение средней арифметической вычисляет функция =СРЗНАЧ(диапазон). Диапазоном может быть как один столбец, так и несколько. Для нашего примера с бурозубками средний вес составит С3 =СРЗНАЧ(A2:A64). Следует оставлять до второго знака после запятой. 2) вычислите взвешенную среднюю, используя следующие данные: получены результаты определения средней величины выводка у рыжих полевок (экз./самку) по месяцам: май 5.0, июнь 5.4, июль 6.2, август 6.0, сентябрь 4.5, причем известно число определений (самок) для каждого месяца: 22, 43, 103, 33 и 5. Вычисления производите по формуле: 3) вычислите среднюю квадратичную для следующих данных: отдельные измерения диаметра эритроцитов дали следующие результаты: 7, 8, 10, 8, 11 и 6 мкм. Вычисляйте по формуле: 4) рассчитайте стандартное отклонение (среднее квадратичное отклонение) по данным задания 2, пользуясь формулой: В среде Excel стандартное отклонение вычисляется с помощью функции =СТАНДОТКЛОН(диапазон). Для примера с массой тела бурозубок стандартное отклонение будет равно: С4 =СТАНДОТКЛОН(A2:A64). 5) подсчитайте взвешенное стандартное отклонение (взвешенное среднее квадратичное отклонение) по следующим данным: четыре независимых определения веса печени (мг) у бурозубок в июне, июле, августе и сентябре дали следующие величины стандартных отклонений: 93, 83, 50, 71 (при n = 17, 115, 132, 140). Воспользуйтесь формулой: 6) рассчитайте все возможные коэффициенты вариации для данных, использованных в ходе лабораторной работы. Расчёты выполняйте по формуле: Задание 4. Вычисление ошибок репрезентативности. Для каждого примера рассчитайте следующие ошибки (где это возможно – позволяют данные): Вычислить все рассмотренные параметры вариационного ряда можно в среде Excel с помощью макроса, который вызывается командой меню Сервис\ Анализ данных\ Описательная статистика. Самостоятельная работа. Рекомендуемая литература для самостоятельной работы: 1. Биометрический анализ в биологии. М., 1982. 160 с. 2. Биометрия. Л., 1982. 265 с. 3. Владимирский Б.М. Математические методы в биологии. Ростов, 1983. 301 с. 4. Вознесенский В.А. Первичная обработка экспериментальных данных: Практические приёмы и примеры. Л., 1969. 84 с. 5. Гроссман С., Тернер Дж. Математика для биологов / Пер с англ. М., 1983. 383 с. 6. Гурман В.И., Дамешек Л., Ю. Математические методы в биологии. Иркутск, 1980. 110 с. 7. Джермен М. Количественная биология в задачах и примерах / Пер. с англ. М., 1972. 149 с. 8. Ивантер Э.В., Коросов А.В. Основы биометрии. Петрозаводск, 1992 9. Лакин Г.Ф. Биометрия: пособие для биол. спец. вузов. М., 1990. 321 с. 10. Платонов А.Е. Статистический анализ в медицине и биологии: задачи, терминология, логика, компьютерные методы. М., 2000. 52 с. 11. Плохинский Н.А. Биометрия: уч. пособие. М., 1970. 368 с. 12. Фролов Ю.П. Математические методы в биологии. Самара, 1997. 265 с. Лабораторная работа № 3.

Похожие:

	Российской Федерации Федеральное государственное бюджетное образовательное... М., Розенштейн М. М., Серпунин Г. Г., Авдеева Е. В., Шеховцев Л. Н., Уманский С. А. Калининград: Федеральное государственное бюджетное...		Рабочие программы учебных дисциплин (модулей) министерство образования... Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования
	Методические указания Новокузнецк 2012 Министерство образования и... Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования		Программа учебной практики министерство образования и науки российской... Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования
	Российской Федерации Федеральное агентство по рыболовству Федеральное... Г. Г., Авдеева Е. В., Шеховцев Л. Н., Шибаев С. В., Орлов Е. К., Уманский С. А. Калининград: Федеральное государственное бюджетное...		Правительство Российской Федерации Государственное образовательное... Федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего профессионального образования
	Министерство образования и науки Российской Федерации Федеральное... Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования		Министерство образования и науки российской федерации федеральное... Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования
	Российской Федерации Федеральное государственное бюджетное образовательное... Российской Федерации Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение		Министерство образования и науки российской федерации федеральное... Муниципальное бюджетное общеобразовательное учреждение средняя общеобразовательная школа №2 города Чаплыгина Чаплыгинского муниципального...
	Российской федерации высший арбитражный суд российской федерации Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования		Российской федерации Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования
	Российской федерации Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования		Российской федерации Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования
	Российской федерации Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования		Российской федерации Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования