Analys av fältdata 15 hp

Om kursen

Kursen ger en bred översikt av de statistiska metoder som används i fältstudier. Kursen fokuserar på design och planering av fältexperiment och övervakningsprogram (monitoring) samt grafisk presentation och statistisk analys av fältdata med modern programvara. Kursen innehåller även ett projektarbete där studenterna självständigt ska analysera ett dataset och skriva en rapport.

Kursen indelas i följande moduler:

Modul 1, Teoridel, 10 hp
Modulen är indelat i tre olika avsnitt:

Avsnitt 1, Introduktion, 2 högskolepoäng
Under avsnittet presenteras programvaran som kommer att användas under kursen och grunderna för utformning och planering av fältexperiment, parameterestimering, hypotestestning och grafisk presentation behandlas.

Avsnitt 2, Analys, tolkning och presentation av fältdata, 7 högskolepoäng
Under avsnittet behandlas hur utformningen, analysen och tolkningen av en studie påverkas av vilken typ av data som används. Under avsnittet gås igenom hur försök skall utformas, analyseras och presenteras. Val av parametrar diskuteras i relation till hur data kan analyseras statistiskt och vilka ekologiska tolkningar som kan göras. Uppbyggnaden av metoder baserade på variansanalys som regressionsanalys, ANOVA, ANCOVA, varianskomponentanalys och kontraster, behandlas. Den grundläggande uppbyggnaden av och tillämpningsområden för Generalized Linear Models och Contingency Tables tas även upp. Användningen av olika typer av analyser i vetenskapliga artiklar skärskådas. I samband med datorövningar diskuteras hur analyserna skall presenteras i vetenskapliga artiklar, och hur analysresultaten skall omformuleras till relevanta tolkningar.

Avsnitt 3, Planering och analys av övervakningsprogram 1 högskolepoäng
Under avsnittet introduceras planering och analys av övervakningsprogram och studenterna får själva dimensionera eller utvärdera övervakningsprogram i samband med datorövningar.

Modul 2, Tillämpningsuppgift, 5 hp
Modulen omfattar en självständig analys av ett datamaterial. Här finns det möjlighet att arbeta med egna data. I arbetet skall ett flertal av de metoder som tidigare behandlats under kursen tillämpas. Dataset skall analyseras såväl med parameterestimering som statistisk signifikans som utgångspunkt och resultaten skall presenteras i en rapport. I modulen ingår även genomgångar av hur dataanalyser bör presenteras i artiklar och rapporter.