View syllabus
ADE - METODOLOGIA DELLA RICERCA SCIENTIFICA NELLE SCIENZE MOTORIE
FERDINANDO FRANZONI
Academic year2023/24
CourseSPORT SCIENCE FOR PREVENTION AND REHABILITATION
Code1957Z
Credits1
PeriodSemester 2
LanguageItalian

ModulesAreaTypeHoursTeacher(s)
ADE - METODOLOGIA DELLA RICERCA SCIENTIFICA NELLE SCIENZE MOTORIENNLEZIONI15
LAURA BAGLIETTO unimap
FERDINANDO FRANZONI unimap
Obiettivi di apprendimento
Learning outcomes
Conoscenze

Lo studente che abbia completato l'ADE con successo sara' in grado di comprendere le nozioni statistiche di base e la rilevanza dell'utilizzo di metodologie statistiche nella ricerca scientifica, con particolare riferimento alle scienze motorie. Gli esercizi svolti lo aiuteranno ad impadronirsi dei concetti teorici. Possiedera' una conoscenza critica dei principali risultati riguardanti i vari concetti di base della statistica. Avra' altresì acquisito pratica, sviluppando alcuni esempi nelle scienze motorie. In particolare, sarà in grado di organizzare la raccolta di dati relativi alla propria disciplina, applicare la statistica descrittiva, rappresentare i risultati ottenuti dall'elaborazione dei dati stessi, ed effettuare test di confronto degli effetti dell'esercizio fisico.

Knowledge

The student who has successfully completed the course will be able to understand the basic statistical notions and the relevance of the use of statistical methodologies in scientific research, with particular reference to motor sciences. The exercises carried out will help him/her to assimilate the theoretical concepts. He/she will have a critical knowledge of the main results concerning the various basic concepts of statistics. The student will also have acquired practice with some examples in the physical sciences. In particular, he will be able to organize the collection of data relating to his/her own discipline, apply descriptive statistics, represent the results obtained from the data analysis, and carry out simple statistical tests to compare the effects of physical exercise.

Modalità di verifica delle conoscenze

Verifica in classe, con esercizi da svolgere su pc con Microsoft Excel e relativo add on "Analisi Dati".

Assessment criteria of knowledge

Exercises on a pc with Microsoft Excel and its add-on "Data Analysis".

Capacità

Lo studente che abbia completato il corso con successo sara' in grado di comprendere le nozioni statistiche di base e la rilevanza dell'utilizzo di metodologie statistiche nella ricerca scientifica, con particolare riferimento alle scienze motorie. Gli esercizi svolti lo aiuteranno ad impadronirsi dei concetti teorici. Possiedera' una conoscenza critica dei principali risultati riguardanti i vari concetti di base della statistica. Avra' anche acquisito pratica, sviluppando alcuni esempi nelle scienze motorie. In particolare, sarà in grado di organizzare la raccolta di dati relativi alla propria disciplina, applicare la statistica descrittiva, rappresentare i risultati ottenuti dall'elaborazione dei dati stessi con grafici e tabelle, ed effettuare test di confronto degli effetti dell'esercizio fisico su più gruppi di soggetti (test t di Student, test chi quadro, analisi della varianza) o nello stesso campione, prima e dopo un programma di allenamento.

Skills

The student who has successfully completed the course will be able to understand the basic statistical notions and the relevance of the use of statistical methodologies in scientific research, with particular reference to motor sciences. The exercises carried out will help him/her to assimilate the theoretical concepts. He will have a critical knowledge of the main results concerning the various basic concepts of statistics. He will also have acquired practice with some examples in the physical sciences. In particular, he will be able to organize the collection of data relating to his own discipline, apply descriptivestatistics, represent the results obtained from the data analysis, and carry out simple statistical tests to compare the effects of physical exercise.

Modalità di verifica delle capacità

Verifica in classe, con esercizi da svolgere su pc con Microsoft Excel e relativo add on "Analisi Dati".

Assessment criteria of skills

Exercises on a pc with Microsoft Excel and its add-on "Data Analysis".

Comportamenti

Lo studente dovra' essere puntuale e dovra' intervenire nella discussione senza interrompere il docente o gli altri studenti. Dovra' cercare di rispondere ad eventuali quesiti posti dal docente.

Behaviors

The student needs to be punctual and must intervene in the discussion without interrupting the teacher or the other students. He will have to try to answer any questions posed by the teacher.

Modalità di verifica dei comportamenti

Per verificare il livello di attenzione, il docente puo' chiedere allo studente di ripetere le ultime frasi dette.

Assessment criteria of behaviors

To check the level of attention, the teacher can ask the student to repeat the last sentences said.

Prerequisiti (conoscenze iniziali)

Nozioni di matematica della scuola secondaria di secondo grado.

Prerequisites

Mathematical concepts of high school.

Indicazioni metodologiche

Lezioni frontali o in remoto.

Frequenza consigliata.

Attivita' di apprendimento: frequenza del corso, partecipazione a seminari, eventuale preparazione di una relazione scritta o orale. Partecipazione a discussioni durante le lezioni. Esercitazioni in classe al pc. Studio individuale.

Teaching methods

Frontal or remote teaching. Teaching attendance is recommended. Learning activities: attendance of the course, activities carried out by means of a computer, participation in seminars, possible
preparation of a written or oral report. Participation in discussions during the
lessons.
Individual study.

Programma (contenuti dell'insegnamento)

Programma Prof. M.L. Manca

Introduzione alla metodologia statistica nelle scienze motorie. Popolazione e campione. Principali tecniche di campionamento. Alcune funzioni di Excel. Il campionamento con l'add-on "Analisi Dati" di Microsoft Excel.

Variabili quantitative e qualitative. Esplorazione dei dati mediante le rappresentazioni grafiche. Gli ortogrammi. I diagrammi circolari. I grafici a barre sovrapposte. I grafici ad anelli. I grafici a linee. Gli istogrammi.

La statistica descrittiva. Media, mediana, quantili, moda. Varianza, deviazione standard, range, distanza interquartile. Asimmetria e curtosi. Distribuzione gaussiana. Box plot.

Associazione tra variabili quantitative. Correlazione lineare. Scatter Plot. Regressione lineare.

Associazione tra variabili qualitative. Tabelle di contingenza. Test del Chi Quadro. Confronto tra proporzioni. Indipendenza tra variabili.

Distribuzione t di Student e confronto con la distribuzione gaussiana. Inferenza statistica. Test statistici parametrici. Test t per campioni indipendenti di uguale varianza. Test t per campioni indipendenti di varianza diversa. Test t per campioni appaiati. Verifica dell'applicabilità del test t. Il test F per l'omoschedasticità.

Ulteriori utilizzi del test F. L’analisi della varianza.

Esempi ed esercizi in classe con Microsoft Excel su tutti gli argomenti trattati.

Syllabus

Prof. M.L. Manca Syllabus:

 

Introduction to statistical methodology in motor sciences. Population and sample.
Main sampling techniques. Excel functions on sampling. Sampling with the Microsoft
Excel "Data Analysis" add-on. Quantitative and qualitative variables. Data exploration using graphical representations. The orthograms. The circular diagrams. The bar graphs overlaid. The donut charts. Line charts. The histograms. Descriptive statistics. Mean, median, quantiles, mode. Variance, standard deviation,
range, interquartile distance. Asymmetry and kurtosis. Gaussian distribution. Box plot. Association between quantitative variables. Linear correlation. Scatter Plot.
Linear regression. Association between qualitative variables. Contingency tables. Chi Square Test.
Comparison of proportions. Independence between variables. Student's t distribution and comparison with the Gaussian distribution.
Statistical inference. Parametric statistical tests.
T-test for independent samples of equal variance. T-test for unpaired and for paired
samples. Verification of the applicability of the t-test. The F test. The analysis of variance. Examples and exercises on a computer with Microsoft Excel.

 

   

Bibliografia e materiale didattico
  1. Appunti docente.
  2. Biostatistica. Concetti di base per l'analisi statistica delle scienze dell'area medico-sanitaria. Wayne W. Daniel, Chad L. Cross. Edises (2019).
  3. Elementi di statistica medica. Lantieri, Risso, Ravera. McGraw-Hill Companies, Milano (2007).

 

Bibliography
  1. Notes of the teachers.
  2. Biostatistics. Basic concepts for the statistical analysis of the medical-health sciences. Wayne W. Daniel, Chad L. Cross. Edises (2019).
  3. Elements of medical statistics. Lantieri, Risso, Ravera. McGraw-Hill Companies, Milan (2007).
Indicazioni per non frequentanti

Non ci sono indicazioni specifiche per gli student non frequentanti in quanto la frequenza ai corsi è obbligatoria.

 

Non-attending students info

There are no specific indications for non-attending students, as attendance to the courses is mandatory.

 

 

Modalità d'esame

Non previsto esame formale

Assessment methods

Oral exam.

Updated: 01/09/2023 10:27