Obiettivi formativi
Comprendere la logica dell’inferenza statistica, con illustrazione della teoria e con applicazioni dei test più diffusi nella ricerca e nella professione delle discipline scientifiche. Utilizzare i testi internazionali consigliati per approfondimenti. Con i risultati di analisi chimiche, sapere come devono essere presentati i dati, come devono essere analizzati, quali test devono essere applicati in funzione delle ipotesi formulate a priori e delle caratteristiche della distribuzione. Fornire l’interpretazione statistica dei risultati e il loro significato in chimica. Sapere stendere un rapporto con la presentazione dei dati e il risultato dei test.
Ruolo e significato della potenziometria, amperometria e voltammetria nelle analisi chimiche
Prerequisiti
Il corso inizia da un livello elementare per il quale sono sufficienti le conoscenze di matematica e chimica acquisite nei corsi precedenti.
Sono inoltre richieste conoscenze del corso di Chimica Analitica I e Laboratorio
Contenuti dell'insegnamento
Presentazione dei metodi di statistica descrittiva, dalle rappresentazioni tabellari e grafiche alla stima degli indici o statistiche. Illustrazione con esempi di modelli di distribuzioni teoriche, calcolo combinatorio distribuzione binomiale, di poisson, normale. Test d’inferenza con illustrazioni della teoria e varie applicazioni alla professione e alla ricerca dei chimici: chi quadrato, t di Student, ANOVA nei vari disegni sperimentali, regressione e correlazione lineari.
Potenziometria, Voltammetria, Amperometria, Cenni di trattamento del campione
Programma esteso
Tipi di scala e di misurazione. Statistica descrittiva per distribuzioni univariate. Costruzione delle tabelle e rappresentazione grafiche per variabili quantitative e variabili qualitative: istogrammi, poligoni, diagrammi circolari. Indici di tendenza centrale, di dispersione, di simmetria e di curtosi. Numero di decimali e di cifre significative.
Calcolo combinatorio, distribuzione binomiale, di poisson. Distribuzione normale. Esercizi con uso delle tabelle z.
La distribuzione t di Student. Test per la media di un campione e intervallo di confidenza della media. Confronto tra le medie di due campioni dipendenti e di due campioni indipendenti. Test per l’omogeneità della varianza; test F, test di Bartlett, test di Levene. Esercizi sul test t di Student con varianze uguali e diverse.
Analisi della varianza (ANOVA) a un criterio (one-way): il confronto tra due o più medie. Distribuzione F di Fisher-Snedecor. Condizioni di validità dell’ANOVA e test per l’omoschedasticità con k campioni: test di Hartley, test di Cochran, test della varianza minima. Confronti multipli a priori o pianificati; confronti multipli a posteriori o post-hoc: il rischio alfa e il principio di Bonferroni. Esercitazioni sull’ANOVA
Analisi della varianza a due vie e con interazioni. Analisi dell’interazione tra due fattori, con misure ripetute. Analisi gerarchica o nested a due e a più livelli. Interazione nell’ANOVA a più fattori.
Assunzioni di validità dell’ANOVA, trasformazioni dei dati
Statistica descrittiva per distribuzioni bivariate. Regressione lineare semplice: stima del coefficiente angolare b e dell’intercetta a; significatività e intervallo di confidenza del coefficiente angolare e dell’intercetta. Il coefficiente di determinazione R-quadro. La predizione inversa. Cenni sulla regressione pesata
La correlazione: stima dell’indice di correlazione r di Pearson e sua significatività.
Esercitazioni
Potenziometria
Voltammetria
Amperometria
Cenni di trattamento del campione
Bibliografia
Lamberto Soliani (2008) Statistica applicata. UNI.NOVA, Parma.
ISBN:978-88-6319-041-0; www.uninova.net;
Edite dalla casa editrice di testi universitari UNINOVA di Parma, gruppo Pegaso Libreria Via Cavedani, 7;
Zar Jerrold (2010). Biostatistical Analysis, Fifth Edition. Pearson Education International, New Jersey;
J.N. Miller, J.C. Miller "Statistics and chemiometrics for Analytical Chemistry" Prentice Hall;
Spiegel Murray R. "Statistica" edito da The McGraw-Hill Companies, 2003 (collana Schaum);
Sheldon M. Ross, Introduzione alla statistica 2a ed. 2014, Maggioli editore;
Testi internazionali gratuiti in rete,
EPA 530/R-09-007, March 2009, Statistical Analysis of Groundwater Monitoring Data at RCRA Facilities. Unified Guidance, Environmental Protection Agency, United States;
EM 1110-1-4014, 31 Jan 2008, Environmental Quality - ENVIRONMENTAL STATISTICS, Department of the Army, U. S. Army Corps of Engineers.
Metodi didattici
La presentazioni dei concetti e dei metodi avviene con lezioni frontali, discutendo le formule con applicazioni in campo chimico. L’uso di programmi informatici è presentato con la proiezione delle fasi di caricamento dati, l’applicazione dei grafici e dei test, la lettura dell’output e la discussione dei risultati. Gli studenti devono seguire e apprendere le varie fasi di elaborazione dati per poter svolgere autonomamente gli esempi con il loro computer. E' obbligatoria la partecipazione alle esercitazioni per poter sostenere l'esame
Modalità verifica apprendimento
Esame scritto e colloquio orale con discussione di esempi, per verificare l’apprendimento dei concetti e dei metodi della statistica inferenziale, la capacità di illustrare gli output informatici e di interpretarne i risultati. Il voto dipende dalla entità del programma studiato, dagli approfondimenti sui singoli temi illustrati a lezione, dalla correttezza dell’ipotesi formulate e della procedura statistica usata, dalla correttezza delle conclusioni tratte dal risultato del test e del linguaggio scientifico usato.
Gli studenti devono inoltre saper distinguere e scegliere correttamente le modalità di trattamento del campione più idonee alle diverse applicazioni.
Devono altresì conoscere le potenzialità della potenziometria e della voltammetria ed essere in grado di relazionare sulle caratteristiche e vantaggi di queste tecniche
Altre informazioni
il materiale didattico è fornito agli studenti durante il corso
Obiettivi agenda 2030 per lo sviluppo sostenibile
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