Introduzione alla Statistica con R

22 Luglio 2016

Corsi - Convegni

 

III Corso di Statistica per Ornitologi, Ecologi e Naturalisti

Introduzione alla statistica con R – Palermo 20-23 Settembre 2016

Un corso di quattro giorni sull’uso delle tecniche statistiche fondamentali per l’analisi di dati ecologici in ambiente R, il software statistico free più potente e utilizzato dai ricercatori di tutto il mondo. Il corso è organizzato dal CISO e dalla rivista AVOCETTA e tenuto dal prof. Roberto Ambrosini, dell’Università di Milano Bicocca, ricercatore di ampissima esperienza in ambito ornitologico e statistico, disciplina in cui ha anche conseguito una laurea specifica.

Questo corso ha lo scopo di offrire anche in Italia e a prezzi contenuti la possibilità per appassionati, ricercatori e studenti di familiarizzare con le tecniche statistiche fondamentali e di poter diventare autonomi nell’analisi dei propri dati, favorendo la produzione scientifica in ambito ecologico nel nostro paese.

La consapevolezza nell’uso delle tecniche statistiche, ormai indispensabili per realizzare qualunque ricerca scientifica in ambito ecologico, permette anche di pianificare in modo corretto campionamenti e raccolta dati, ottimizzando tempo e risorse spese nel lavoro di campo.

Il corso si articola in 4 lezioni di 4 ore ciascuna, in orario da stabilirsi e secondo il programma dettagliato sotto indicato.

Ogni lezione prevede una breve parte introduttiva teorica sui metodi statistici trattati e l’esecuzione al computer di esercizi proposti dal docente. Nelle ore non coperte dal corso, i partecipanti potranno utilizzare gli spazi comuni dell’Università di Palermo (polo di viale delle scienze) per eseguire gli esercizi e per altre attività pratiche. È previsto per tutti un account temporaneo per poter accedere alla rete wifi universitaria.

Sarà possibile portare al corso propri dataset su cui esercitare le tecniche analitiche apprese a lezione.

A tutti i partecipanti verrà rilasciato un attestato di partecipazione firmato dal docente e dal presidente CISO.

Prerequisiti: non sono richiesti prerequisiti specifici per la partecipazione.

Requisiti software e hardware: i partecipanti utilizzeranno il computer portatile personale sui cui caricheranno i software R e R Studio.

Il numero minimo di partecipanti per attivare il corso è di 15. Un rimborso spese di € 180 sarà richiesto ad un numero massimo di 30 partecipanti, mentre quattro dottorandi, selezionati dai coordinatori di dottorato, saranno esentati dal versamento della suddetta quota.

Per iscriversi, spedire una breve mail entro il 10 Settembre 2016, indicando dati personali, eventuale affiliazione e interessi di ricerca a Michelangelo Morganti, Associate Editor di Avocetta: avocetta.mm@gmail.com

Il versamento della quota potrà essere effettuato dopo la conferma di posti liberi al corso con bonifico bancario o con PayPal secondo le istruzioni che vi verranno inviate.

Per chi avesse bisogno di fattura si prega di indicarlo nella mail di iscrizione assieme ai propri dati personali (CF, Indirizzo, data di nascita).

PROGRAMMA DETTAGLIATO

LEZIONE 1 – Introduzione alla statistica e ad R

– cosa è la statistica e perché è importante per la biologia e le scienze naturali

– i diversi approcci moderni alla statistica

– perché la statistica appare tanto complicata e contro-intuitiva? Una prospettiva storica

– il software R, installazione e caratteristiche principali

LEZIONE 2 – Pianificare un programma di ricerca

– perché la statistica è necessaria ancora prima di raccogliere i dati

– la pianificazione di un efficace programma di ricerca

– statistiche descrittive con R

LEZIONE 3 – Analisi della varianza

– il confronto tra gruppi

– introduzione all’analisi della varianza (ANOVA)

– assunti dell’ANOVA e test post-hoc

– esempi guidati di analisi con R

LEZIONE 4 – Analisi di regressione

– introduzione all’analisi di regressione lineare

– assunti dell’analisi di regressione

– regressione multipla

– estensioni dell’analisi di regressione: il modello lineare

– esempi guidati di analisi di regressione con R