presentacion

Agosto

UNAM - FC BIOESTADÍSTICA (1300)

Semestre 011-1Grupo 5397 Profs.: Gerardo Varela y Mauricio Villanueva

OBJETIVOS

- Conocer los diferentes tipos de protocolos de investigación y su relación con la estadística.

- Conocer y manejar las diferentes escalas de medición y su relación con los diferentes métodos descriptivos e inferenciales de la estadística.- Identificar los principales usos que se le da a la estadística descriptiva e inferencial, así como el frecuente abuso y mal uso que se hace de ambas.

- Reconocer que la técnica a emplear en un análisis y descripción de un conjunto de datos o del fenómeno a partir del cual se recolectaron, depende tanto del tipo de variables involucradas, de la forma en que se colectaron los datos, del problema bajo estudio, así como de los objetivos de la investigación.

- Reconocer los supuestos subyacentes a cada técnica de estimación y prueba de hipótesis paramétricas, su papel en la inferencia y las consecuencias de que no se cumplan, así como las técnicas para verificarlos.

- Revisar y manejar técnicas de estimación de parámetros de una y dos poblaciones y de relaciones entre ellos, como son m, m₁-m₂, p, p₁-p₂ , s², s₁²/s₂².

- Revisar y manejar técnicas de prueba de hipótesis sobre parámetros de una y dos poblaciones y de relaciones entre ellos, como son m, m₁-m₂, p, p₁-p₂ , s², s₁²/s₂².

- Revisar las alternativas no paramétricas a las técnicas de estimación y prueba de hipótesis paramétricas, cuando los supuestos de éstas últimas no se cumplen. Asimismo, reconocer los supuestos subyacentes a las técnica no paramétricas revisadas.

- Interpretar los resultados de la estimación de parámetros y la prueba de hipótesis sobre los parámetros, de acuerdo con los fenómenos bajo estudio.

- Conocer y utilizar métodos de inferencia paramétrica y no paramétrica que involucren dos o más variables relacionadas, básicamente variables medidas en escala de razón, o categóricas cuando son explicativas (independientes).

- Revisar modelos lineales como son los modelos de diseño de experimentos y los de regresión, plantear las hipótesis a contrastar y aplicar los procedimientos para probarlas, interpretar los parámetros de los modelos y estimarlos, reconociendo que la interpretación de los resultados dependerá de cómo se hayan establecido los modelos.

- Revisar técnicas que cuantifican la relación existente entre variables, plantear las hipótesis a contrastar y aplicar los procedimientos para probarlas, interpretar los valores paramétricos y estimarlos.

- Reconocer los supuestos subyacentes a cada modelo o tipo de análisis, su papel en la inferencia y las consecuencias de que no se cumplan, así como las técnicas para verificarlos.

- Reconocer que la técnica o el modelo a emplear en un análisis depende tanto del tipo de variables involucradas, la forma en que se colectaron los datos, el problema bajo estudio, así como de los objetivos de la investigación.

- Relacionar e interpretar los modelos, sus parámetros y las hipótesis sobre los parámetros de los mismos, con los fenómenos bajo estudio susceptibles de modelarse.

- Manejar paquetes estadísticos de cómputo para habilitarse en su uso y en la interpretación de las salidas de los mismos.

A C T I V I D A D E S

1. Clase

La asistencia a todas las clases es indispensable para el logro de los objetivos de enseñanza-aprendizaje. Para tener derecho a los exámenes parciales el alumno deberá haber asistido al menos al 80% de las clases del periodo correspondiente.

2. Lectura y estudio previos a las clases.

Se exhorta al alumno a leer sobre los temas que se verán en cada clase, de manera que le sea más sencillo y rápido entender y aprender lo expuesto en clase.

3. Tareas.

Las tareas formarán el 30% de la calificación final con exámenes parciales o 0% con examen global, y su entrega será requisito para tener derecho al examen parcial correspondiente.

4. Prácticas.

Se dejarán algunas prácticas a realizar o terminar extraclase, que consistirán principalmente de problemas a resolver “a mano” y, en su caso, con ayuda de un paquete estadístico de cómputo.Se reportarán por equipos de tres personas y se entregarán a más tardar una sesión antes del examen parcial correspondiente, de manera que las dudas generadas puedan resolverse antes del examen. Las prácticas formarán el 20% de la calificación final con exámenes parciales o 0% con examen global, y su entrega será requisito para tener derecho al examen parcial correspondiente.

5. Exámenes.

Será aplicarán tres exámenes parciales, a lo largo del semestre, y un global, al final. Para presentar los parciales se deberá haber entregado las prácticas y las tareas, así como haber asistido regularmente (80% como mínimo). Quienes cumplan con los requisitos anteriores y hayan reprobado sólo uno de los tres parciales, tienen posibilidad de reponerlo en la fecha del final en vez de presentar el global. En caso contrario será obligatorio presentar el examen global, debiendo primero haber entregado los mismos trabajos que para los parciales.

Para acreditar el curso será necesario aprobar la parte de exámenes con promedio mínimo de 6. No acreditará aquel que de promedio final obtenga 6 o más de calificación sin tener al menos de 6 en el promedio de exámenesparciales. En caso de presentar global, la calificación será solo con exámenes, no contando lo que se haya obtenido ni en las prácticas ni en las tareas.

6. Evaluación.

Exámenes parciales (3)..... 40% Examen global final.......... 90%

Exámen departamental...... 10% Exámen departamental.... 10%

Tareas.................................... 30% Tareas.................................... 0%

Prácticas................................ 20% Prácticas................................ 0%

__________________________________________________________ ________________________________________________________

Total................................ 100% Total.............................. 100%

UNAM - FC BIOESTADÍSTICA (1300)

Programa del Curso Sem. 11-1 Gpo. 5397 Profs.:Gerardo Varela y Mauricio Villanueva

Presentación del curso 2 hrs.

I. INTRODUCCIÓN 12 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. Error, precisión y exactitud.

3. Relaciones de 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.

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.

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, c² y F.

1^er EXAMEN PARCIAL

IV. DISTRIBUCIONES MUESTRALES Y TEORÍA DE MUESTREO 8 hrs.

1. Conceptos básicos de muestreo: elementos, unidades, marcos, sesgo y error. Selección de una muestra aleatoria.

2. Tipos de muestreo: probabilísticos y no probabilísticos.

3. Muestreos aleatorio simple, estratificado, por conglomerados (de una etapa, bietápico, polietápico) y sistemático. 4. Muestreos con área y sin área. Captura y recaptura.

5. Distribuciones muestrales o de muestreo.

- -

6. Distribución de medias muestrales (x) y de diferencia de medias muestrales (x₁ – x₂). Distribución normal, teorema del límite central y distribución t de Student.

^ ^

7. Distribución de proporciones muestrales (p) y de diferencia de proporciones (p₁ – p₂). Distribuciones binomial y normal. 8. Distribuciones de varianzas muestrales (s²) y de cociente de varianzas muestrales (s₁²/s₂²). Distribuciones c² y F.

V. ESTIMACIÓN 16 hrs.

1. Estimador y estimación. Propiedades de los estimadores. Estimación puntual y por intervalo.

2. Intervalos de confianza para medias (m, s² conocida/desconocida) y diferencia de medias (m₁ – m₂, muestras independientes y pareadas).

3. Intervalos de confianza para proporciones (p) y diferencia de proporciones (p₁ – p₂).

4. Intervalos de confianza para la varianza (s²) y el cociente de varianzas (s₁²/s₂²).

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.

2° 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 c²: de independencia (c² 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.

3^er 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

UNAM - FC BIOESTADÍSTICA (1300)

Programa del Curso Sem. 11-1 Gpo. 5397 Profs.:Gerardo Varela y Mauricio Villanueva

BIBLIOGRAFIA BÁSICA

Campbell, S. K. 1981. Equívocos y falacias en la interpretación de estadísticas. Limusa, México, 246pp.

Chao, L. 1993.Estadística para las ciencias administrativas.McGraw-Hill, Bogotá, 464pp.

Daniel, W. W. 1993.Bioestadística: base para el análisis de las ciencias de la salud. Limusa, México, 667pp.

Infante S. y G. P. Zárate. 1989. Métodos estadísticos. Trillas, México.

Kohler, H. 1996. Estadística para negocios y economía. CECSA, México, 1053pp.

Méndez R., I. et al. 1984. El protocolo de investigación: lineamientos para su elaboración y análisis. Trillas, México. 210pp.

Pagano, M. y K. Gauvreau.2001. Fundamentos de bioestadística. Thomson, México. 525pp.

Pizarro, F. 1992. Aprender a razonar. Alhambra, México. 137pp.

Steel, R. G. y J. H. Torrie.1981. Principles and procedures of statistics: a biometrical approach. McGraw-Hill, Japan.

Walpol, R. E. y R. H. Myers.Probabilidad y estadística para ingenieros.McGraw-Hill, México. 733pp.

BIBLIOGRAFÍA COMPLEMENTARIACochran, W. G. y G. M. Cox. 1980. Diseños experimentales. Trillas, México.

Conover, W. J. 1980. Practical nonparametric statistics. John Wiley & Sons, New York. 493pp.

Draper, N. R. y H. Smith.1981. Applied regression Analysis. Jhon Wiley & Sons, New York. 709pp.

Everitt, B. S. 1977. The analysis of contingency tables. Chapman and Hall, London. 126pp.

Leach, C. 1979. Introduction to statistics: a nonparametric aproach for the social sciences. John Wiley & Sons, New York.

Méndez R., I. 1988. La estructura de la investigación y la estadística. Serie Azul, No. 106. IIMAS, UNAM, México. 40pp.

________1989. La ubicación de la estadística en la metodología científica. Ciencia, 40: 39-48.

__________ 1993. El error de restricción en el diseño y análisis de experimentos y pseudoexperimentos. Serie Azul, No. 11. IIMAS, UNAM, México. 29pp.

Miller, J. C. y J. N. Miller. 1993. Estadística para química analítica. Addison-Wesley, Argentina. 211pp.

Montgomery, D. 1991. Diseños experimentales.McGraw-Hill, México.

Navarro, R. 1988. Introducción a la bioestadística. McGraw-Hill, México. 170pp.

Shaeffer, R. L., W. Mendenhall y L. Ott. 1987. Elementos de muestreo. Grupo Editorial Iberoamérica, México, 321 pp

Varela H., G. J. 1997. Uso de las variables indicadoras "dummy" en los modelos de regresión. Testimonial. UACPyP del CCH/IIMAS, UNAM, México. 95pp.

Weisberg, S. 1980.Applied linear regression. Jhon Wiley & Sons, New York, 283pp.

Zar, J. H. 1974. Biostatistical analysis. Prentice-Hall, Englewood Cliff. 718pp.

UNAM - FCBIOESTADÍSTICA (1300)

Calendario (Aprox.) del Curso Semestre 11-1 Gpo. 5397 Profs.:Gerardo Varela y Mauricio Villanueva

		Miércoles		Jueves		Viernes		Sábado	*Sem*
		8:30-10:30 S4		9:00-11:00 Lab.III		10:30-12:30 Lab.III		9:00-11:00 S3
	11	Presentación	12	II.Desc. 1. Escal. de medic. 2. Tab. Dist. frec.	13	I.Introducción. 1.Estad. 2PobError, precisión …	14	3. Gráfica de barras y de pastel.	1
	18	3. Relaciones de causalidad y contraste de hip.	19	3. Histograma, ...	20	4. Criterios de incl. excl. elim.5. Validez interna	21	3. Polígono de frecuencia y ojiva.	2
	25	7. Tipos de estudio...	26	3. Diagrama de tallo y hoja.Diagrama de caja.	27	7. Tipos de estudio...	28	3. Diagrama de dispersión y gráfica de líneas.	3
	1	8. Usos y abusos de la estadística.	2	4. Medidas de tendencia central.	3	III.Prob. 1. Fenó.2. Esp. mue. y ev.3. Prob. clásica...	4	4. Medidas de posicióny de dispersión.	4
SEPTIEMBRE	8	4. Eve. excl./ ind.5. Pro. conj.marg. Teo. de Bayes.	9	5. Teorema de Tchebyshevy regla empírica.	10	6.V.a.7.Dist. prob.8. Esper.mat. Var.9. Binomial.	11	IV. Muest.y Distr.1. Concep. 2 Tipos. 3. M. aleato. simple	5
	15		16		17	9. Piosson.Binomial negativa	18	4. Estratificado...4. Con/sin área.Captura y recapt.	6
	22	10. Normal, tc² y f	23	5.Dist. muest.6. Dist. de medias	24	*1er. EXAMEN*	25	7. Dist. de propor.8. Dist. de varianzas.	7
	29	V. Estim.1.Estima-dor y estimación. Propiedades	30	VI. Prue. Hipótesis1. Concepto.Tipos de hipótesis	1	1. Estimación puntual y por intervalo	2	2. Tipos de errores,nivel de signif.,potencia de la prue.	8
OCTUBRE	6	2. Interv. de conf. para la media m(con s² o s²).	7	3. Pruebas para la media (con s² o s²)	8	2. Interv. de conf. para diferencia de medias.	9	3. Pruebas para la difer. de medias (pareadas/indep.)	9
	13	3. Intervalo de confianza para una proporción.	14	4. Prueba de hipótesis para una proporción.	15	3. Interv. de conf. para diferencia de proporciones.	16	4. Prueba de hip. para la diferencia de proporciones.	10
	20	4. Intervalo de confinza para la varianza s².	21	5. Prueba para la varianza s².	21	4. I. de C. para el cociente de varianzas s²₁/s²₂.	23	5. Prueba para el cociente s²₁ / s²₂.	11
	27	VII.NO PARAME.1. Introducción2. pruebas con c².	28	VIII. D. Exp. ANOVA1. Diseño de trat.2. Diseño com. aleat.	29	3. Prueba del signo.4.Pr. de Wilcoxon.	30	2. Comparaciones múltiples de medias.	12
NOVIEMBRE	3	5.Pr. Mann-Whitney6. Prueba de rachas7. Bondad de ajuste.	4	*2o. EXAMEN*	5	IX. Regresión y Correlación 1. Cor. lin. simple	6	2. Pr. Kruskal-Wallis (no par.)Comp. múltiples	13
	10	3. Intervalos de confianza. R².	11	3. Diseño de bloques al azar.Comp. múltiples.	12	2. Reg. lineal sim. supuestos y ajuste.	13	3. Prueba de Friedman. Comp. múltiples.	14
	17	5. Reg. polinomial y múltiple.	18	4. Diseño factorial.Comp. múltiples.	19	4. Análisis de residuos y verific. de supuestos	20	4. Kruskal-Wallis (factorial)Comp. múltiples	15
	24	6. Correl. múltip.7. Reg. no lineal.	25	5. Otros diseños	26	5. Variables indicadoras	27	*3er. EXAMEN*	16
	1		2		3	EX. GLOBAL/REP	4		A
DICIEMBRE	8		9		10	*ENTREGA DE CALIFICACIONES*	11		B

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Agosto

II.Desc. 1. Escal. de medic.

NOVIEMBRE

EX. GLOBAL/REP

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