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IngresarBiología (plan 1997) 2014-1
Tercer Semestre, Bioestadística
| Profesor | José Jaime Zúñiga Vega | lu ju | 10 a 12 | 006 |
| Profesor | María de Lourdes Barbosa Saldaña | ma vi | 10 a 12 | Sala de Cómputo III |
| Ayudante | Verónica Noemí Zepeda Martínez |
UNIVERSIDAD NACIONAL AUTÓNOMA DE MÉXICO
FACULTAD DE CIENCIAS
PLAN DE ESTUDIOS 1997
ASIGNATURA: BIOESTADÍSTICA
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Semestre |
Tercero |
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Requisitos |
Matemáticas I y II |
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Carrera |
Biología |
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Créditos |
14 |
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Horas semanales |
8 (4 teoría/4 practicas) |
Objetivo (s) de la materia:
Presentar a los alumnos una herramienta general de análisis de información que contribuya a su formación académica.
Proporcionar a los estudiantes un conocimiento básico en estadística, tanto descriptiva como inferencial.
Aportar a los estudiantes de las herramientas necesarias para planear, desarrollar e interpretar los trabajos de investigación a través del método inductivo de hacer ciencia.
Método de enseñanza:
- Teórico-práctica: 4 hr por semana
- Laboratorio de cómputo (programas demostrativos y estadísticos): 4 hr por semana.
Evaluación del curso:
- Exámenes parciales teórico-prácticos 70%.
- Tareas 30%.
PUNTOS A TOMAR EN CUENTA:
Existe la posibilidad de hacer una reposición (de un solo parcial). Además, los alumnos REGULARES con más del 80% de asistencia tienen el derecho a presentar examen final.
No se puede, bajo ninguna circunstancia, aceptar alumnos inscritos en otro grupo y pasar la calificación.
La tolerancia para entrar a clase es de 15 minutos.
Los alumnos que se inscriban de forma tardía tendrán que reponer las tareas pasadas.
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TEMA I. |
No. de horas |
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INTRODUCCIÓN A LA BIOESTADÍSTICA |
6 |
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Objetivo: El alumno conocerá el campo de estudio y las diferentes aplicaciones de la estadística. También conocerá los métodos de los diferentes tipos de trabajos de investigación. |
Nivel cognoscitivo |
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Temas: 1.1 Concepto de estadística y su relación con la biología. 1.2 Papel y relevancia de la estadística en la metodología científica. 1.3 Tipos y enfoques de la estadística: paramétrica, no paramétrica, univariada, y multivariada. 1.4 Validez externa (representatividad) e interna (comparabilidad). Tipos de estudios de investigación (observacional, comparativo y de experimentos). |
Comprensión Conocimiento Comprensión Aplicación |
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TEMA II. |
No. de horas |
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ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA |
16 |
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Objetivo: El alumno conocerá y aplicará los principales parámetros estadísticos y herramientas gráficas que describen los datos de una muestra y de una población. |
Nivel cognoscitivo |
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Temas: 2.1 Tipos de variables y escalas de medición. 2.2 Población y muestra. 2.3 Descripción numérica: Medidas de tendencia central, medidas de dispersión y de posición. 2.4 Regla empírica, tablas de frecuencias. 2.5 Descripción gráfica: polígono de frecuencias, histograma, diagrama de caja y gráfico de tallo y hoja |
Comprensión Comprensión Aplicación Aplicación Comprensión |
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TEMA III. |
No. de horas |
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MUESTREO |
4 |
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Objetivo: Que el alumno identifique los diferentes tipos de muestreo, las técnicas y tipos de marcaje para llevar a cabo los muestreos y que estime el número adecuado de individuos para la muestra. |
Nivel cognoscitivo |
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Temas: 3.1 Tamaño de muestra. Variabilidad, confiabilidad y magnitud del error en la precisión. 3.2 Muestreo probabilístico: muestreo aleatorio simple, muestreo sistemático, muestreo estratificado y muestreo por conglomerados. 3.3 Características generales del muestreo no probabilístico. |
Aplicación Conocimiento Conocimiento |
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TEMA IV. |
No. de horas |
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CONCEPTOS DE PROBABILIDAD |
8 |
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Objetivo: El alumno distinguirá los principios de la probabilidad y las propiedades de las variables aleatorias. |
Nivel cognoscitivo |
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Temas: 4.1 Operaciones básicas en probabilidad. 4.2 Probabilidad condicional y teorema de Bayes. |
Comprensión Comprensión |
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TEMA V. |
No. de horas |
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Distribuciones de probabilidad |
12 |
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Objetivo: El alumno diferenciará las características de las principales distribuciones de probabilidad y conocerá los procedimientos para calcularlas. |
Nivel cognoscitivo |
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Temas: 5.1 Funciones de probabilidad. 5.2 Variable aleatoria. 5.3 Distribución para variables aleatorias discretas Binomial y Poisson (otras distribuciones). 5.4 Distribución para variables aleatoria continuas (Normal y normal estándar). |
Comprensión Comprensión Comprensión Comprensión |
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TEMA VI. |
No. de horas |
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Distribuciones muestrales |
8 |
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Objetivo: El alumno distinguirá e interpretará las diferentes distribuciones muestrales. |
Nivel cognoscitivo |
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Temas: 6.1 Distribuciones muestrales y Teorema del Límite Central. 6.2 Distribución de medias muestrales y error estándar. 6.3 Uso de otras distribuciones muestrales: t de Student, Ji cuadrada y distribución F. |
Comprensión Comprensión Comprensión |
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TEMA VII. |
No. de horas |
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Inferencia estadística |
20 |
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Objetivo: El alumno deberá relacionar los parámetros de la muestra a los de una población través de los estimadores y el uso de las pruebas de hipótesis. Además, comprenderá el concepto de significancia estadística. |
Nivel cognoscitivo |
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Temas:
7.2 Estimación por intervalo (media, diferencia de medias, proporción y diferencia de proporciones).
7.6 Pruebas paramétricas de dos muestras (diferencia de medias, diferencia de proporciones y cociente de varianzas). |
Comprensión Aplicación Comprensión Comprensión Aplicación Aplicación |
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TEMA VIII. |
No. de horas |
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Análisis de varianza |
16 |
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Objetivo: Que el alumno comprenda los conceptos básicos del diseño experimental y la interpretación del análisis de varianza. |
Nivel cognoscitivo |
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Temas: 8.1 Aspectos generales de los diseños experimentales (completamente aleatorizado, por bloques y factorial) 8.2 Pruebas paramétricas para más de dos muestras (ANDEVA de una vía y dos vías) 8.3 Análisis de residuos y verificación de supuestos. |
Comprensión Aplicación Comprensión |
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TEMA IX. |
No. de horas |
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Correlación y regresión |
16 |
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Objetivo: Que el alumno comprenda el uso de los modelos de correlación y regresión, así como su interpretación. |
Nivel cognoscitivo |
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Temas: 9.1 Correlación lineal simple (coeficiente de correlación de Pearson). 9.2 Regresión lineal simple. Supuestos y ajuste. 9.3 Análisis de residuos y verificación de supuestos. 9.4 Otros modelos no lineales. |
Comprensión Aplicación Comprensión Comprensión |
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TEMA X. |
No. de horas |
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Análisis de datos categóricos |
10 |
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Objetivo: El alumno analizará los datos que representan los conteos de un experimento mediante la distribución Ji cuadrada. |
Nivel cognoscitivo |
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Temas: 10.1 Pruebas de Ji cuadrada de homogeneidad. 10.2 Bondad de ajuste. 10.3 Pruebas de independencia y tablas de contingencia. |
Aplicación Aplicación Aplicación |
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TEMA XI. |
No. de horas |
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Estadística no paramétrica |
4 |
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Objetivo: El alumno comprenderá los procedimientos que puede utilizar para probar hipótesis cuando se desconoce la distribución de la población. |
Nivel cognoscitivo |
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Temas: 11.1 Correlación de rangos de Spearman. 11.2 Prueba U de Mann-Whitney. 11.3 Prueba de Kruskall-Wallis. 11.4 Prueba de Kolmogorov-Smirnov. |
Comprensión |
Bibliografía Básica:
Afifi, A.A. y V. Clark 1990. Computer-aided multivariate analysis. 2a. ed. Van Nostrand Reinhold 505 pp.
Bernstein Ira, H. 1988. Applied multivariate analysis. Springer-Verlag. 508 pp.
Cochran, W.G. y G.M. Cox 1980. Diseños experimentales. Trillas, México, 660 pp.
Gauch, H.G. 1982. Multivariate analysis community ecology. Cambridge University Press, Cambridge. 298 pp.
Infante S. y G.P. Zárate 1984. Métodos estadísticos. Trillas, México, 643 pp.
Jongman, R.H.G.. C.J.F. ter Btaak and O.F.R. van Tongeren 1987. Data analysis in community and landscape ecology.
Ludwig, J.A. y J.F. Reynolds 1988. Statistical ecology. John Wiley y Son. USA. 337 pp.
Campbell, R.C. 1974. Statistics for biologist. 2nda. ed. Cambridge University Press, London.
Ludwig, L.A. y J.F. Reynolds 1988. Statistical ecology. John Wiley y Son. 337 pp.
Mendenhall W. y Sincich T. Probabilidad y estadística para ingeniería y ciencias. Prentice Hall 1182 p.
Mendez R.I.1977. Modelos estadísticos lineales. Interpretación y aplicaciónes. FOCCAVI/CONACyT, México.
Méndez R.I., D. Namihira, M.T. Fortul 1984. El protocolo de investigación, su elaboración y análisis. Trillas, México.
Montgomery, D. 1990. Diseños experimentales. Ed. Mc-Graw Hill, México.
Montgomery, D. y E. Peck 1982. Introduction to linear regression analysis. Johnn Wiley y Son.
Parker, R.E. 1981. Estadística para biólogos. 2a. ed. Omega, España.
Redman, T. C. 1992. Data Quality. Management and technology. Bantam, Intertext. 305 pp.
Ritchey, F. J. 2002. Estadística para las ciencias sociales. McGraw-Hill, México D.F.
Steel, R.G. y J.H. Torrie 1981. Principles y procedures of statistics. A biometrical approach. 2a ed. MacGraw Hill, Japan.
Sokal, R.R. y F.J. Rohlf 1969. Introduction to biostatistics. Ed. W.H. Freeman.
Zar, J. (1999) Biostatistical analysis. Prentice Hall, 421 p.
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