Biología (plan 1997) 2020-1

Tercer Semestre, Bioestadística

Bienvenidos al curso de Bioestadística alumnos de tercer semestre (y otros) interesados en este horario.

Grupo: 5108 Semestre 2020-1

Profesores : Benjamín Álvarez Rubio

Mayra Adriana García Cerecedo

Calificadora: Ariana Romero Mata

Horario: Lun-Mie 17:30-19:30 Sala de cómputo (?? por definir); Mar-Jue 18:00-20:00 Salón (?? por definir)

En este curso estudiarás y aplicarás las herramientas estadísticas adecuadas como son diseños experimentales, muestreo, probabilidad y estadística descriptiva e inferencial. Aprenderás a utilizar algunos softwers como herramientas en el análisis de datos. Será un gusto poder acompañarte y apoyarte en tu proceso de aprendizaje.

Evaluación

35% Exámenes teorico-prácticos

10% Examen departamental

20% Prácticas

20% Proyecto de investigación

15% Tareas

Escala de calificaciones

• 0.0-5.9=5
• 6.0-6.5=6
• 6.6-7.5=7
• 7.6-8.5=8
• 8.6-9.5=9

Temario:

I. INTRODUCCIÓN A LA BIOESTADÍSTICA

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

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).

II. ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA

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

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.

III. MUESTREO

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

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.

IV. CONCEPTOS DE PROBABILIDAD

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

4.1 Operaciones básicas en probabilidad.

4.2 Probabilidad condicional y teorema de Bayes.

V. Distribuciones de probabilidad

El alumno diferenciará las características de la distribución de los datos y el procedimiento de su representación

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).

VI. DISTRIBUCIONES MUESTRALES

El alumno distinguirá e interpretará las diferentes distribuciones.

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.

VII. INFERENCIA ESTADÍSTICA

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

7.1 Estimación puntual, propiedades de los estimadores.

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

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

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

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

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

VIII. ANÁLISIS DE VARIANZA 16 h

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

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

IX. CORRELACIÓN Y REGRESIÓN

El alumno comprenda el uso de los modelos de regresión y su interpretación.

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.

X. ANÁLISIS DE DATOS CATEGÓRICOS

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

10.1 Pruebas de Ji cuadrada de homogeneidad.

10.2 Bondad y ajuste.

10.3 Pruebas de independencia y tablas de contingencia

XI. ESTADÍSTICA NO PARAMÉTRICA

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

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

Las reglas del juego y otros aspectos o dudas se darán a conocer (y discutirán) en la primer clase (sesión de presentación del curso) No Falten y sean puntuales. Los esperamos