Statistical analysis and examination of experimental data


The course aims to provide students with a correct approach to the experimental study, especially useful for those who are faced with a scientific study and who - in their work - use measurement tools.

Analisi statistica e valutazione del dato sperimentale

Il corso si propone di fornire indicazioni agli studenti per un corretto approccio all’indagine sperimentale, particolarmente utile per chi affronta un percorso di studio scientifico e per chi - nell’attività lavorativa - utilizza strumenti di misura. Una sezione del corso è interamente dedicata alla chimica.

Conoscere l'importanza della corretta applicazione del metodo scientifico nella progettazione ed esecuzione delle attività sperimentali, attraverso l’applicazione dei principali strumenti statistici per l'elaborazione, l'analisi e l'interpretazione dei dati sperimentali raccolti.

In particolare: 

  • acquisire il significato di misura sperimentale e di incertezza ad essa associata; 
  • elaborare statisticamente dati sperimentali tramite utilizzo di freeware software; 
  • applicare correttamente metodi di quantificazione in chimica analitica strumentale.

La motivazione personale è l’unico requisito richiesto.

J. R. Taylor, Introduzione all'analisi degli errori: lo studio delle incertezze nelle misure fisiche, Edizioni Zanichelli

M. Loreti, Teoria degli Errori e Fondamenti di Statistica, Edizioni Decibel-Zanichelli 1998 (liberamente e legalmente disponibile su Internet al sito: http://wwwcdf.pd.infn.it/labo/index.html )

M. Severi, Introduzione alla Esperimentazione Fisica, Edizioni Zanichelli

D. C. Montgomery, E. A. Peck, G. G. Vining, Introduction to linear regression analysis, 4th edition, Wiley, 2006.

R. deLevie, Advanced Excel for scientific data analysis, Oxford university Press, 2004.

A. Bevan, Statistical Data analysis for the Physical Sciences, Cambridge University Press, New York, 2013.

James N. Miller, Jane C. Miller, Statistics and Chemometrics for Analytical Chemistry, 6th edition, Pearson Education Limited, UK, 2010.

D. A. Skoog, D.M.West, F.J.Holler, S.R. Crouch, Fondamenti di Chimica Analitica, ed EdiSES, Napoli, 3° edizione, 2015.

D. A. Skoog, J.J.Leary, Chimica Analitica Strumentale, EdiSES, Napoli, 1995.

D.S.Hage, J.D. Carr, Chimica Analitica e Analisi Quantitativa, ed. Piccin, Padova, 2012

Il corso è articolato in 3 Sections che comprendono video-lezioni, forum di discussione e verifiche graduali dell’apprendimento.

L' Attestato di Partecipazione è rilasciato dopo aver visionato tutte le videolezioni e risposto correttamente ad almeno 7 domande su 10 di ciascun test (il test prevede due tentativi di risposta).
Teoria degli errori

Fornire i primi elementi atti ad un corretto approccio alla misura di grandezze fisiche (stima delle stesse e delle relative incertezze). Favorire l'acquisizione dei criteri necessari ad una corretta valutazione di qualità e quantità delle informazioni ottenibili durante una procedura di indagine sperimentale.


Lezioni

Introduzione all'unità didattica (11'30'')
Stima degli errori e loro caratteristiche (15'05'')
Gli errori casuali (11'22'')
Misure indirette: la propagazione degli errori (10'54'')
La distribuzione di Gauss (o distribuzione normale) (13'01'')
Test di attendibilità (20'57'')
Metodi di elaborazione dei dati sperimentali (17'16'')
Analisi statistica applicata ai dati sperimentali

Introdurre all’analisi statistica applicata ai dati sperimentali mediante l’impiego di alcuni applicativi software di pubblico dominio, allo scopo di familiarizzare lo studente con il loro uso e per supportare la comprensione dei principali concetti di analisi statistica del dato sperimentale nelle scienze esatte.


Lezioni

Introduzione all'unità didattica (5'34'')
Introduzione alle scale di misura dei dati e ai programmi impiegati per analisi (5'54'')
Applicazione della statistica descrittiva ad un campione di dati sperimentali (9'51'')
Applicazione di test statistici parametrici su dati sperimentali (11'45'')
Analisi andamento dati di un campione e applicazione dei test per identificare la presenza di dati anomali (outlier) (8'43'')
Esempi di applicazioni della statistica non parametrica all’analisi di campioni di dati (7'08'')
Interpolazione lineare dei dati sperimentali (9'29'')
Valutazione dei dati sperimentali in chimica analitica

Far conoscere i principali metodi di quantificazione utilizzati in chimica analitica strumentale, dando esempi di applicazione dei metodi statistici per la valutazione dei dati sperimentali.


Lezioni

Introduzione all'unità didattica (5'23'')
La calibrazione nell'analisi quantitativa strumentale (10'15'')
Metodo della curva di calibrazione con standard esterni (10'07'')
Metodo delle aggiunte standard (10'33'')
Metodo dello standard interno (13'33'')
Figure di merito per la scelta di un metodo analitico (12'30'')
Modalità Corso
Tutoraggio
Stato del corso
Pre-iscrizione
Durata
3 settimane
Impegno
5 ore/settimana
Ore formazione
12
Categoria
Informatica, Gestione e Analisi Dati
Lingua
Italiano
Tipo
Online
Livello
Intermedio
Avvio Iscrizioni
2 Lug 2018
Apertura Corso
24 Set 2018
Inizio Tutoraggio
24 Set 2018
Fine Tutoraggio
28 Ott 2018
Tutoraggio Soft
28 Ott 2018
Fine Iscrizioni
28 Ott 2018
Chiusura Corso
18 Nov 2018

Partecipazione e Attestati

Quota di iscrizione
GRATUITO!
Attestato di Partecipazione
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