Presentación del grupo 5329 - 2007-2.

UNAM - FC BIOESTADÍSTICA (1300) Presentación del curso 1 hrs. I. INTRODUCCIÓN 11 hrs. 1. Concepto de estadística (descriptiva, inferencial, univariada, multivariada, paramétrica y no paramétrica; muestreo y diseño de experimentos). 2. Poblaciones y muestras. Censo y muestreo. Parámetro y estadístico. Estadística e investigación. 3. Causalidad y contraste de hipótesis. 4. Criterios de inclusión, exclusión y eliminación. 5. Validez interna (comparabilidad) y externa (representatividad). 6. Tipos de estudios, criterios y matriz de clasificación (protoc. de inv.). 7. Usos y abusos de la estadística. II. ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA 18 hrs. 1. Escalas de medición. Error, precisión y exactitud. 2. Arreglo y tabulación de datos. Distribución de frecuencias. 3. Presentación gráfica de datos: - Gráfica de barras (verticales y horizontales, simple/agrupadas/apiladas y en dos direcciones) y de pastel. Pictogramas. - Histograma, polígono y curva de frecuencia, ojiva. - Diagrama de tallo y hoja. Diagrama de dispersión y gráfica de líneas. 4. Descripción numérica de datos: - Medidas de tendencia central: media aritmética (simple y ponderada), geométrica y armónica; mediana, moda. Gráfica de caja. - Medidas de posición: cuartiles, deciles y percentiles. - Medidas de dispersión: recorrido, varianza y desviación estándar, CV. 5. Teorema de Tchebyshev y regla empírica. 1er EXAMEN PARCIAL III. PROBABILIDAD Y VARIABLES ALEATORIAS. 10 hrs. 1. Espacio muestral y eventos. Análisis combinatorio. Eventos mutuamente excluyentes y eventos independientes. 2. Probabilidad clásica, frecuentista, axiomática y subjetiva. 3. Probabilidad conjunta, marginal y condicional. Teorema de Bayes. 4. Definición de variable aleatoria. Variables aleatorias discretas y continuas. Funciones de distribución de probabilidad y funciones de densidad de probabilidad. 5. Esperanza matemática y varianza de distribuciones de probabilidad discretas y continuas. 6. Funciones de distribución de probabilidad (discretas): binomial e hiper-geométrica, Poisson y binomial negativa. 7. Funciones de densidad de probabilidad (continuas): exponencial, normal (univariada y bivariada), t de Student, X2 y F. 2er EXAMEN PARCIAL IV. DISTRIBUCIONES MUESTRALES Y TEORÍA DE MUESTREO 8 hrs. 1. Distribuciones muestrales o de muestreo. 2. Distribución de medias muestrales y de diferencia de medias muestrales. Distribución normal, teorema del límite central y distribución t de Student. 3. Distribución de proporciones muestrales y de diferencia de proporciones. Distribuciones binomial y normal. 4. Distribuciones de varianzas muestrales y de cociente de varianzas muestrales. Distribuciones X2 y F. 5. Conceptos básicos de muestreo: elementos, unidades, marcos, sesgo y error. Selección de una muestra aleatoria. 6. Tipos de muestreo: probabilísticos y no probabilísticos. 7. Muestreos aleatorio simple, estratificado, por conglomerados (de una etapa, bietápico, polietápico) y sistemático. 8. Muestreos con área y sin área. Captura y recaptura. V. ESTIMACIÓN 16 hrs. 1. Estimador y estimación. Propiedades de los estimadores. Estimación puntual y por intervalo. 2. Intervalos de confianza para medias (Sigma conocida/desconocida) y diferencia de medias (muestras independientes y pareadas). 3. Intervalos de confianza para proporciones y diferencia de proporciones. 4. Intervalos de confianza para la varianza y el cociente de varianzas. VI. PRUEBAS DE HIPÓTESIS 16hrs. 1. Concepto de prueba de hipótesis. Tipos de hipótesis. 2. Tipos de error, nivel de significancia y potencia de la prueba. 3. Pruebas de hipótesis para la media y diferencia de medias. 4. Pruebas de hipótesis para una proporción y diferencia de proporciones. 5. Pruebas de hipótesis para la varianza y el cociente de varianzas. 3° EXAMEN PARCIAL VII. ESTADÍSTICA NO PARAMÉTRICA 6hrs. 1. Introducción (clasificación de acuerdo con número de muestras, independencia o no de las muestras y objetivo de la prueba). 2. Pruebas con X2: de independencia (X2 y exacta de Fisher), para varias proporciones, de la mediana y de bondad de ajuste. 3. Prueba del signo. 4. Prueba de rangos con signo de Wilcoxon. 5. Prueba U de Mann-Whitney. 6. Prueba de rachas o corridas. 7. Otras pruebas de bondad de ajuste. VIII. DISEÑO DE EXPERIMENTOS Y ANÁLISIS DE VARIANZA 16hrs. 1. Diseño de tratamientos, factores de confusión y diseño experimental. 2. Diseño completamente aleatorizado. Comparaciones múltiples. Prueba de Kruskal-Wallis. 3. Diseño de bloques al azar. Comparaciones múltiples. Prueba de Friedman. 4. Diseño factorial (con y sin interacción). Comparaciones múltiples. Prueba de Kruskal-Wallis para diseños factoriales. 5. Otros diseños. IX. ANÁLISIS DE CORRELACIÓN Y REGRESIÓN 14hrs. 1. Correlación lineal simple (coef. de correlación de Pearson y de rangos de Sperman). 2. Regresión lineal simple. Supuestos y ajuste. 3. Intervalos de confianza. R2.y R2 ajustada. 4. Análisis de residuos y verificación de supuestos. 5. Regresión polinomial y regresión múltiple. Variables indicadoras. 6. Correlación múltiple. 7. Regresión no lineal. 4er EXAMEN PARCIAL E X A M E N F I N A L G L O B A L / R E P O S I C I Ó N