Desenho Experimental

Código:

B4059

Sigla:

B4059

Áreas Científicas
Classificação	Área Científica
OFICIAL	Biologia

Ocorrência: 2019/2020 - 1S

Ativa?	Sim
Unidade Responsável:	Departamento de Biologia
Curso/CE Responsável:	Mestrado em Biodiversidade, Genética e Evolução

Ciclos de Estudo/Cursos

Sigla	Nº de Estudantes	Plano de Estudos	Anos Curriculares	Créditos UCN	Créditos ECTS	Horas de Contacto	Horas Totais
M:BFBP	7	Plano de Estudos M:BFBP_2015_2016	1	-	6	42	162
M:BGE	17	Plano de Estudos Oficial	1	-	6	42	162
M:BGQ	7	Plano de Estudos do M:BGQA_2013-2014	1	-	6	42	162
M:GF	3	plano de estudos do Mestrado em Genética Forense a partir de 2013_2014	1	-	6	42	162
M:RBA	4	PE partir do ano letivo 2013_2014	1	-	6	42	162

Língua de trabalho

Português - Suitable for English-speaking students

Objetivos

A maioria dos biólogos aborda o desenho experimental de maneira informal, ou ad hoc, refinando as suas experiências de forma empírica, numa base de tentativa-erro. Durante o curso será dada especial relevância à lógica subjacente a todo o processo experimental, desde a elaboração de hipóteses, selecção de testes estatísticos adequados às hipóteses em causa, planeamento e concepção da experiência e interpretação de resultados.

Resultados de aprendizagem e competências

Pretende-se, com este curso, dotar os estudantes de um conhecimento sólido sobre o desenho experimental na área da biologia

Modo de trabalho

Presencial

Pré-requisitos (conhecimentos prévios) e co-requisitos (conhecimentos simultâneos)

Conhecimentos básicos de estatística (essencialmente distribuição e análise de probabilidades).  Conhecimentos básicos de utilização de folhas de cálculo (p.ex., excel), sobretudo a nível de funções matemáticas.

Programa

Lógica da pesquisa científica: teste de hipóteses. O princípio hipotético-dedutivo versus a lógica indutiva. Prova científica, probabilidade e exequibilidade. A experiência no contexto dos testes de hipóteses. Importância do design experimental. Probabilidades, estatísticas e amostragem . Testes de hipóteses. Parâmetros e estimativas. Populações e amostras. Representatividade das amostras. Tipos de amostragem. Precisão e exactidão. Comparação de duas populações. Teste t de Student. Fundamentos de um teste estatístico. Hipótese nula e alternativas. Níveis de significância. Erros do Tipo I e Tipo II. A utilidade das comparações de duas amostras. O problema das comparações múltiplas. Análise de Variância. Factores ou critérios de classificação. ANOVA unifactorial. Repartição das fontes de variação. Desenvolvimento do modelo linear. Pressupostos da ANOVA. Testes F. Factores fixos ou aleatórios. Factores fixos (I) e aleatórios (II). Comparações múltiplas a posteriori. Pressupostos da ANOVA. Testes de homoscedasticidade. Replicação e pseudoreplicação. Transformação de dados. Modelos de ANOVA com dois factores ortogonais. Interacção entre factores. Testes F em modelos ortogonais de factores fixos (I), aleatórios (II) ou mistos (III). Modelos hierárquicos. Testes F em modelos hierárquicos. Modelos complexos com mais de dois factores. Modelos com factores ortogonais e hierárquicos. Regras de Cornfield-Tukey. Comparações múltiplas a priori . Testes ortogonais e não ortogonais. Potência de testes envolvendo factores fixos e aleatórios. Cálculo da potência a priori (elaboração de experiências) e a posteriori. Análises assimétricas. Modelos Beyond-BACI para análise de impactes ambientais.

Bibliografia Obrigatória

Underwood, AJ; Experiments in ecology: their logical design and interpretation using analysis of variance, Cambridge University Press, 1997. ISBN: 978-0521553292

Métodos de ensino e atividades de aprendizagem

 

Aulas teórico-práticas. A sequência de temas teóricos será acompanhada de exercícios práticos, usando dados simulados. Os estudantes podem (e devem) participar através da sugestão de experiências que envolvam hipóteses originais, para as quais se podem simular dados usando o simulador disponível na web.

 

Software

http://www.fc.up.pt/pessoas/amsantos

Tipo de avaliação

Avaliação distribuída sem exame final

Componentes de Avaliação

Designação	Peso (%)
Participação presencial	5,00
Trabalho escrito	95,00
Total:	100,00

Componentes de Ocupação

Designação	Tempo (Horas)
Estudo autónomo	60,00
Frequência das aulas	42,00
Trabalho escrito	60,00
Total:	162,00

Obtenção de frequência

Resolução de um problema prático que inclua: Hipótese(s) clara(s) sobre um ou mais processos biológicos Desenho experimental adequado às hipóteses referidas Simulação de dados e interpretação de resultados Frequência a pelo menos 75% das aulas

Fórmula de cálculo da classificação final

Durante as aulas 1) Participação: 1 valores No relatório 1) Ideia: 3 valores 2) Complexidade da análise: 4 valores 3) Concepção do desenho experimental: 6 valores 4) Interpretação dos dados: 4 valores 5) Conclusões: 2 valores A classificação final será calculada pela soma das componentes do relatório acima indicadas ponderadas por uma percentagem (0-1).

Melhoria de classificação

Novo relatório, mantendo-se a nota da componente "participação"