Encabezado Facultad de Ciencias
Presentación

Biología (plan 1997) 2017-1

Tercer Semestre, Bioestadística

Grupo 5073, 25 lugares. 25 alumnos.
Profesor José Carlos Sánchez Ferrer mi sá 8 a 10 S6
Profesor Alejandra Rosete Rodriguez lu ju 8 a 10 Sala de Cómputo III
Calificador Sally Susana Paredes García

 

Curso Bioestadística 2017-1

Grupo 5073

Profesores:

M. en Neuroetol. José Carlos Sánchez Ferrer sferrer@ciencias.unam.mx

M. en C. Alejandra Rosete Rodríguez rosete_29@hotmail.com

Ayudante:

Biol. Sally Susana Paredes García sallysu.pg@ciencias.unam.mx

Horario:

Miércoles y Sábado 8:00 a 10:00 S6

Lunes y Jueves 8:00 a 10:00 Sala de Cómputo III

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 planear, desarrollar e interpretar los trabajos de investigación a través del método inductivo de hacer ciencia.

EVALUACIÓN

Porcentaje

1

Exámenes

60%

2

Ejercicios en clase y tareas

30%

3

Departamental

10%

ESCALA DE CALIFICACIONES

0.0 – 5.9 = N A

6.0 – 6.55 = 6

6.56 – 7.55 = 7

7.56 – 8.55 = 8

8.56 – 9.55 = 9

9.56 – 10 = 10

Los alumnos que no tengan ninguna evaluación o que tan solo realizaron la primera evaluación y obtuvieron una calificación reprobatoria, serán los únicos que como calificación final tendrán N P

De la Legislación Universitaria, Criterios de Interpretación 2000, Tomo I, pág. 4:

Alumnos. Calificaciones:

Las calificaciones aprobatorias tienen el carácter de definitivas, por lo que son irrenunciables.

Según lo establecido en el artículo 11 del Reglamento General de Exámenes, acreditada una asignatura, la calificación aprobatoria es definitiva, en consecuencia es inadmisible la renuncia a ésta, por los alumnos.

A t e n t a m e n t e “POR MI RAZA HABLARÁ EL ESPÍRITU” Ciudad Universitaria, D. F. a 11 de enero de 2011

ACTIVIDADES

Ejercicios en clase y tareas: Tienen como objetivo que los alumnos practiquen, tanto los conocimientos teórico-prácticos y que resuelvas sus dudas en la hora de clase con la ayuda de los profesores.

Exámenes parciales y departamental: 5 exámenes parciales y un departamental. En el caso de los exámenes parciales; si el alumno no puede presentar el examen en la fecha acordada (independientemente del motivo) bajo previa notificación el alumno podrá efectuarlo una fecha antes o después según previo acuerdo con los profesores. Se podrán recuperar los exámenes parciales con calificación reprobatoria (máximo 2 por sesión) en el primer periodo de exámenes ordinarios (Lunes 28, Miércoles 30 de Noviembre, Jueves 1 y Sábado 3 de Diciembre). El examen departamental es obligatorio.

LUNES 8 DE AGOSTO PRESENTACIÖN DEL CURSO

TEMARIO

No. de horas

Fecha

TEMA I. INTRODUCCIÓN A LA BIOESTADÍSTICA

6

Objetivo: El alumno interpretará el significado de la estadística y relacionará los métodos de los diferentes tipos de estudios de investigación.

Nivel cognoscitivo

Temas:

1.1 Concepto de estadística y su relación con la biología.

Comprensión

Miércoles 10 Agosto

1.2 Papel y relevancia de la estadística en la metodología científica.

Conocimiento

Miércoles 10 Agosto

1.3 Tipos y enfoques de la estadística: Paramétrica, no paramétrica, univariada, y multivariada.

Comprensión

Jueves 11 Agosto

1.4 Validez externa (representatividad) e interna (comparabilidad). Tipos de estudios de investigación (observacional, comparativo y de experimentos).

Aplicación

Sábado 13 Agosto

No. de horas

TEMA II. ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA

16

Objetivo: El alumno aplicará los parámetros estadísticos y distribuciones de una muestra para una población, y sus representaciones gráficas.

Nivel cognoscitivo

Temas:

2.1 Tipos de variables y escalas de medición.

Comprensión

Lunes 15 Agosto

2.2 Población y muestra.

Comprensión

Miércoles 17 Agosto

2.3 Descripción numérica: Medidas de tendencia central, medidas de dispersión y de posición.

Aplicación

Jueves 18 y

Sábado 20 Agosto

2.4 Regla empírica, tablas de frecuencias.

Aplicación

Lunes 22 y

Miércoles 24 Agosto

2.5 Descripción gráfica: Polígono de frecuencias, histograma, diagrama de caja y gráfico de tallo y hoja.

Comprensión

Jueves 25 Agosto

No. de horas

TEMA III. MUESTREO

4

Objetivo: Que el alumno identifique los diferentes tipos de muestreo, las técnicas y tipos de marcaje para llevar a cabo los muestreos y estime el número adecuado de individuos para la muestra.

Nivel cognoscitivo

Temas:

3.1 Tamaño de muestra. Variabilidad, confiabilidad y magnitud del error en la precisión.

Aplicación

Sábado 27 Agosto

3.2 Muestreo probabilístico: Muestreo aleatorio simple, muestreo sistemático, muestreo estratificado y muestreo por conglomerados.

Conocimiento

Lunes 29 Agosto

3.3 Características generales del muestreo no probabilístico.

Conocimiento

Lunes 29 Agosto

Primer Examen Parcial

Jueves 1 Septiembre

No. de horas

TEMA IV. CONCEPTOS DE PROBABILIDAD

8

Objetivo: El alumno distinguirá los principios de la probabilidad y las propiedades de las variables aleatorias.

Nivel cognoscitivo

Temas:

4.1 Operaciones básicas en probabilidad.

Comprensión

Miércoles 31 Agosto y

Sábado 3 Septiembre

4.2 Probabilidad condicional y teorema de Bayes.

Comprensión

Lunes 5 y

Miércoles 7 Septiembre

No. de horas

TEMA V. DISTRIBUCIONES DE PROBABILIDAD

12

Objetivo: El alumno diferenciará las características de las distribuciones de los datos y el procedimiento de su representación.

Nivel cognoscitivo

Temas:

5.1 Funciones de probabilidad.

Comprensión

Jueves 8 Septiembre

5.2 Variable aleatoria.

Comprensión

Sábado 10 Septiembre

5.3 Distribución para variables aleatorias discretas Binomial y Poisson (otras distribuciones).

Comprensión

Lunes 12 y

Miércoles 14 Septoembre

5.4 Distribución para variables aleatoria continuas (Normal y normal estándar).

Comprensión

Sábado 17 y Lunes 19 Septiembre

No. de horas

TEMA VI. DISTRIBUCIONES MUESTRALES

8

Objetivo: El alumno distinguirá e interpretará las diferentes distribuciones.

Nivel cognoscitivo

Temas:

6.1 Distribuciones muestrales y Teorema del Límite Central.

Comprensión

Miércoles 21 Septiembre

6.2 Distribución de medias muestrales y error estándar.

Comprensión

Jueves 22 Septiembre

6.3 Uso de otras distribuciones muestrales: t de Student, Ji cuadrada y distribución F.

Comprensión

Sábado 24 Septiembre

Segundo Examen Parcial

Lunes 26 Septiembre

No. de horas

TEMA VII. INFERENCIA ESTADÍSTICA

20

Objetivo: El alumno deberá relacionar los parámetros de la muestra a la población través de los estimadores y el uso de las pruebas de hipótesis.

Nivel cognoscitivo

Temas:

7.1 Estimación puntual, propiedades de los estimadores.

Comprensión

Miércoles 28 y Jueves 29 Septiembre

7.2 Estimación por intervalo (media, diferencia de medias, proporción y diferencia de proporciones).

Aplicación

Sábado 1 y Lunes 3 Octubre

7.3 Tipos de error, nivel de significancia y concepto de significancia.

Comprensión

Miércoles 5 Octubre

7.4 Prueba de hipótesis, componentes de una prueba estadística y diferenciar con la hipótesis biológica.

Comprensión

Jueves 6 Octubre

7.5 Pruebas paramétricas de una muestra (media, proporción y varianza).

Aplicación

Sábado 8 y Lunes 10 Octubre

7.6 Pruebas paramétricas de dos muestras (diferencia de medias, diferencia de proporciones y cociente de varianzas).

Aplicación

Miércoles 12 y

Jueves 13 Octubre

Tercer Examen Parcial

Lunes 17 Octubre

No. de horas

TEMA VIII. ANÁLISIS DE VARIANZA

16

Objetivo: Que el alumno comprenda los conceptos básicos del diseño experimental y la interpretación del análisis de varianza.

Nivel cognoscitivo

Temas:

8.1 Aspectos generales de los diseños experimentales (completamente aleatorizado, por bloques y factorial).

Comprensión

Sábado 15 y Miércoles 19 Octubre

8.2 Pruebas paramétricas para más de dos muestras (ANDEVA de una vía y dos vías).

Aplicación

Jueves 20, Sábado 22 y Lunes 24 Octubre

8.3 Análisis de residuos y verificación de supuestos.

Comprensión

Miércoles 26 y Jueves 27 Octubre

No. de horas

TEMA IX. CORRELACIÓN Y REGRESIÓN

16

Objetivo: Que el alumno comprenda el uso de los modelos de regresión y su interpretación.

Nivel cognoscitivo

Temas:

9.1 Correlación lineal simple (coeficiente de correlación de Pearson).

Comprensión

Sábado 29 y Lunes 31 Octubre

9.2 Regresión lineal simple. Supuestos y ajuste.

Aplicación

Jueves 3 y Sábado 5 Noviembre

9.3 Análisis de residuos y verificación de supuestos.

Comprensión

Lunes 7 y

Miércoles 9 Noviembre

9.4 Otros modelos no lineales.

Comprensión

Jueves 10 Noviembre

Cuarto Examen Parcial

Lunes 14 Noviembre

No. de horas

TEMA X. ANÁLISIS DE DATOS CATEGÓRICOS

10

Objetivo: El alumno analizará los datos que representan los conteos de un experimento mediante la distribución Ji cuadrada.

Nivel cognoscitivo

Temas:

10.1 Pruebas de Ji cuadrada de homogeneidad.

Aplicación

Sábado 12 Noviembre

10.2 Bondad y ajuste.

Aplicación

Miércoles 16 Noviembre

10.3 Pruebas de independencia y tablas de contingencia.

Aplicación

Jueves 17 Noviembre

No. de horas

TEMA XI. ESTADÍSTICA NO PARAMÉTRICA

4

Objetivo: El alumno comprenderá los procedimientos que puede utilizar cuando se desconoce la distribución de la población.

Nivel cognoscitivo

Temas:

11.1 Correlación de rangos de Spearman.

Comprensión

Sábado 19 Noviembre

11.2 Prueba U de Mann-Whitney.

Comprensión

Sábado 19 Noviembre

11.3 Prueba de Kruskall-Wallis.

Comprensión

Miércoles 23 Noviembre

11.4 Prueba de Kolmogorov-Smirnov.

Comprensión

Miércoles 23 Noviembre

Quinto Examen Parcial

Jueves 24 Noviembre

Requisitos para entregar tareas o trabajos hechos en clase (a mano, Excel u otro programa):

  1. Nombre completo en cada hoja, sin él se deshecha el documento.
  2. Fecha de entrega escrita con tinta (tarea a mano).
  3. Ordenado y con el número de ejercicio e inciso correspondiente.
  4. No deben existir ejercicios traslapados o amontonados.
  5. Si no tienen engrapadora, enumeren sus hojas y pongan su nombre o los de cada integrante (si es por equipo).
  6. En exámenes y trabajos hechos a mano escribir la fórmula, de lo contrario se tomará como mala, aunque tengan correcta la respuesta.
  7. En el caso de Excel (u otro progama que se use) copiarán la fórmula y la pegarán en un renglón del documento. En el renglón inmediato colocarán su respuesta, ejemplo:

F(x)=PROMEDIO (C3:G7)

F(x)=6.5

  1. Para el caso de sus tablas en Excel o algún gráfico obtenido con algún programa usarán una aplicación de Windows llamada “Recortes”. Con esta aplicación lo copiarán como imagen y la pegarán como documento (es una forma de hacerlo).
  2. El documento que hagan es independiente de su archivo creado en Excel u otro programa. Ambos tendrán que ser nombrados de la misma manera, ejemplo (X es el nombre de la práctica) PrácticaX.Nombre y apellido
  3. El envío de dicho archivo debe ser en el tiempo y día que lo indique el profesor.
  4. Usarán hasta tres decimales, para redondear por ejemplo: si se tiene “0.283672” usarán los primeros cuatro dígitos redondeados de la forma usual “0.284”.
  5. Recuerden tener respaldos de sus archivos y en la sala de cómputo SIEMPRE GUARDAR en sus usb.
  6. NO SE RECIBEN TAREAS A MI CORREO, sólo por la plataforma “Edmodo” o a mano.
  7. Guarden sus tareas, trabajos hechos en clase y exámenes para cualquier duda o aclaración. Sin esto no se pueden hacer aclaraciones.

TAREAS ENTREGADAS A MANO TIENEN QUE SER CON LETRA LEGIBLE DE MOLDE.

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.

Méndez R.I.1977. Modelos estadísticos lineales. Interpretación y aplicaciones. 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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