Mokslinio tyrimo planavimas ir analizė

Dalyko anotacija lietuvių kalba

Dalyko tikslas - suteikti studentams aukštesnio lygio agronominio mokslinio tyrimo savarankiško planavimo, atlikimo, duomenų statistinės analizės, rezultatų vertinimo ir interpretavimo žinių ir ugdyti gebėjimus, reikalingus tolimesnėse studijose, rengiant magistro baigiamąjį darbą ir profesinėje veikloje.

Dalyko anotacija užsienio kalba

The aim of the course is to provide students with advanced knowledge and abilities of autonomous agronomic research planning, statistical evaluation and interpretation of the research results. These knowledge and abilities are important in studies of other subjects, doing research and writing master degree theses and in practical work.

Būtinas pasirengimas dalyko studijoms

Prieš tai studentai turi būti išklausę mokslinių tyrimų metodikos pagrindų arba panašų kursą. Jie turi žinoti mokslinių tyrimų planavimo ir tyrimų rezultatų statistinės analizės elementus, gebėti atlikti elementarią tyrimo duomenų statistinę analizę. Jie taip pat turi turėti agrobiologinių žinių ir gebėjimų.

Dalyko studijų rezultatai

1. Paaiškina mokslinio tyrimo planavimo ir atlikimo teorinius aspektus.
2. Paaiškina teorinius tyrimo duomenų įvertinimo aspektus. Įvertina tyrimo rezultatus ir nustato jų patikimumą taikant pagrindinius eksperimentinės statistikos metodus ir specialius programinius paketus.
3. Formuluoja patikimas išvadas pagal gautus mokslinio tyrimo ir statistinės duomenų analizės rezultatus.
4. Tinkamai pateikia tyrimo rezultatus.
5. Parengia agronominio mokslinio tyrimo metodiką.
6. Suformuluoja mokslinių tyrimų ir profesinio darbo problemas, kuria tokių problemų sprendimo strategijas ir teikia konsultacijas žemės ūkio ir ūkininkavimo srityse.

Dalyko turinys

1. Įvadas. Mokslo samprata, mokslinio tyrimo planavimas.
2. Eksperimento variantų ir pakartojimų parinkimo, planuojant vieno ir kelių veiksnių eksperimentus, teoriniai ir praktiniai aspektai.
3. Stebėjimų ir analizių planavimas siekiant įgyvendinti tyrimo tikslus ir uždavinius, eksperimento tikslumo gerinimo būdai.
4. Populiacijos tyrimas ir statistiniai skirstiniai.
5. Statistinės nulinės hipotezės patikrinimo metodai.
6. Prielaidos tyrimo duomenų statistinei analizei atlikti ir duomenų transformavimas.
7. Statistinių programų paketai agronominių eksperimentų duomenų įvertinimui.
8. Skirtumų įvertinimas pagal t testą.
9. Dispersinės analizės metodo teoriniai aspektai ir taikymo galimybės.
10. Vieno, dviejų veiksnių ir kelių metų eksperimento duomenų dispersinė analizė.
11.Tyrimo rezultatų regresinės ir koreliacinės analizės metodų teoriniai aspektai ir taikymo galimybės.
12. Tiesinė ir kreivinė koreliacija ir regresija.
13. Mokslinių dokumentų rengimas ir tyrimo rezultatų pristatymas.
14. Mokslinės publikacijos rengimas.

Dalyko studijos valandomis

Paskaitos - 45 val.
Pratybos - 15 val.
Savarankiškas darbas - 100 val.
Iš viso - 160 val.

Studijų rezultatų vertinimas

Savarankiškas, individualus darbas (tyrimo metodikos parengimas, pristatymas, recenzavimas) 15 %; laboratoriniai darbai 20 %; kolokviumas 15 %; egzaminas 50 %.

Literatūra

1. 2008. Raudonius S. Mokslinių tyrimų planavimas ir analizė/Mokomoji knyga. – Akademija.
2. 2013. Clewer A. G., Scarisbric D. H. Practical Statistics and Experimental Design for Plant and Crop Sciences, Wiley.
3. 2015. Welham S. J., Gezan S. A., ClarkS. J., Mead A. Statistical Methods in Biology: Design and analysis of Experiments and Regressions, CRC Press
4. 2001. Čekanavičius V., Murauskas G. Statistika ir jos taikymai I. – V., TEV
5. 2006. Peat J., Elliott E., Baur L., Keena V. Scientific Writing: easy When You Know, BMJ Books.

Papildoma literatūra
1. 2016. Kardelis K. Mokslinių tyrimų metodologija ir metodai.
2. 2006. Hoshmand A. R. Design of Experiments for Agriculture and the Natural Sciences, Chapman & Hall/CRC, USA.
3. 2007. Ryan T. P. Modern Experimental Design, John Wiley & Sons, USA.
4. 2009. Tamhane A. C. Statistical Analysis of Designed Experiments: Theory and Applications, Wiley Series in Probability and Statistics.
5. 2009. Wu J. and Hamada M. S. Experiments: Planning, Analysis and Optimization, Wiley Series in Probability and Statistics.