Encabezado Facultad de Ciencias
Presentación

Biología (plan 1997) 2020-2

Optativas, Seminario de Biología III

Grupo 5555, 25 lugares. 9 alumnos.
Diseño Experimental y Estadística
Profesor Semiramis Stephania García Trejo mi sá 11 a 14 Sala de Cómputo I
Profesor David Melquiades Medina Pérez

 

Bienvenidos al curso de “Diseño experimental”, es un placer el saber que estaremos compartiendo un semestre en el aula.

Como bien saben, el diseño de proyectos de investigación es una herramienta que se usará en todo proceso de análisis ante cualquier pregunta científica, por ello es de vital importancia que los alumnos tengan las bases del desarrollo de este proceso. Sin embargo, la falta de asesoría en la correcta elección de los parámetros de investigación y la delimitación de los alcances de cada proyecto resultan en muchos casos, al terminar la parte experimental, ser algo distinto a lo que en un principio se planteó.

La aplicación de los conceptos básicos de muestreo, el análisis crítico en el proceso de obtención de datos, y la correcta interpretación de resultados mediante la estadística adecuada son los propósitos de este curso. A través de un proyecto de interés particular que se desarrollará durante el curso, el alumno aprenderá cuales son los métodos adecuados para expresar un resultado y las distintas interpretaciones que dependen en gran medida del gráfico utilizado, permitiendo generar una mejor comprensión de la información.

La presente materia se compone de diez módulos: en los dos primeros el estudiante se enfrentará a una pregunta experimental establecida por él mismo, de la cual deberá desarrollar un proyecto de investigación. En los módulos del 3 al 5 el alumno podrá definir los objetivos y las limitaciones que tiene su pregunta a responder. De los módulos 6 al 9 podrán determinar cuáles son los métodos, los gráficos, así como las pruebas estadísticas adecuadas a su muestreo. En el módulo final el alumno aprenderá a discriminar si, dependiendo de sus resultados, se responde su pregunta de investigación, deficiencias y fortalezas de su trabajo.

La asignatura se impartirá con 6 horas semanales, repartidas en 2 sesiones. Cada sesión se divide en actividades teóricas (2 horas de impartición de clase) y 1 hora de taller para redacción y discusión de proyecto semestral.

OBJETIVO.

Los temas están enfocados en desarrollar en el estudiante, la capacidad de interpretar la experimentación para la solución de problemas científicos, la formulación de una hipótesis acorde a su pregunta y a determinar los objetivos correctos para corroborar tal hipótesis.

EVALUACIÓN.

La evaluación se sustentara en los avances presentados durante el curso y constan de:

  • Presentación de un primer proyecto de investigación.
  • Delimitación de los parámetros de su protocolo.
  • Presentación de su hipótesis y objetivos.
  • Selección de la estadística adecuada a su trabajo.
  • Presentación escrita de su trabajo semestral.
  • Presentación oral de su trabajo final.‑-
  • Evaluación de los trabajos del grupo.

TEMARIO.

  1. Modelos de investigación
  1. Modelo propositivo.
  2. Modelo complementario
  3. Modelo de contraposición.
  4. Formulación de un primer proyecto.
  1. El método científico La observación y la formulación de preguntas.
  1. La observación de un fenómeno.
  2. Formas de medir o cuantificar
  3. Tipos de variables
  1. Teoría del muestreo.
  1. Tipos de muestras
  2. Muestreo con o sin remplazo.
  3. Muestreo de juicio
  4. Muestreo aleatorio
  5. Muestreo sistemático
  6. Replicas.
  1. Planteamiento de hipótesis.
  1. Determinación del objeto de estudio.
  2. Delimitación de los parámetros de la investigación.
  3. ¿Qué es lo que queremos responder? ¿Cuánto tiempo nos va a llevar responder lo que queremos?
  4. Pruebas de hipótesis.
  5. Errores de decisión
  1. Objetivos.
  1. Planteamiento de un Objetivo General (real).
  2. Determinación de los objetivos particulares.
  1. Métodos y curso temporal asociados al cumplimiento de objetivos.
  1. Métodos en modelos propositivos.
  2. Métodos en modelos complementarios.
  3. Métodos en modelos de contraposición.
  1. Representaciones gráficas de los resultados.
  1. Representaciones de Variables cualitativas.
  2. Representaciones de Variables cuantitativas.
  3. Análisis inductivo.
  4. Análisis deductivo.
  1. Selección de técnicas estadísticas paramétricas.
  1. Comparar grupos.
  • Dos grupos: Independientes (prueba z)
  • Dos grupos: Pareados (prueba t)
  • K Grupos: Independientes (ANOVA de un factor, factorial)
  • K Grupos: Relacionados (ANOVA en bloques).
  1. Relacionar variables.
  • Ji cuadrada
  • Análisis de regresión
  • Análisis de correlación.
  1. Selección de técnicas no paramétricas.
  1. Comparar grupos:
  • Un grupo: Ji-cuadrada-Bondad de Ajuste, Binomial, Kolmogorov Smirnov.
  • Dos grupos: Independientes (Mann-Whitney, Wald Wolfowitz)
  • Dos grupos: Pareadas (Wilcoxon, Mc. Nemar)
  • K grupos: Independientes (Kruskal Wallis)
  • K grupos: Relacionadas (Freedmann, Cochran, Kendall)
  1. Relacionar variables: Correlación de Spearman.
  1. Redacción de conclusiones adecuadas

Los más grandes errores de los investigadores

  1. Exagerando los resultados
  2. Hacer conexiones o dar explicaciones que no están respaldadas por

estadística

  1. Ir más allá del alcance del estudio en términos de a quién se aplican los resultados.

BIBLIOGRAFÍA DE REFERENCIA BÁSICA PARA EL CURSO.

Ángel Durán, et al. Bioestadística. Novena reimpresión 2014. UNAM. FES Iztacala.

Daniel, Wayne W. Bioestadística: bases para el análisis de las ciencias de la salud. Limusa. México. 4a ed. 2002.

Debora Rumsey PhD, Statistics for Dummies. Ohio State University, Willey, 2nd edition. 2011.

Guerra Dávila, Teresa. Bioestadística. D. F. México. FES Zaragoza, UNAM, primera edición. 2014.

Hernandez Sampieri Roberto. Metodología de la Investigación. Quinta edición. 2010. Mc. Graw Hill.

Jean Michel Claverie, Cedric Notredame. Bioinformatics for dummies. 2nd Edition. 2007.

Martínez Ruíz, Héctor. Metodología de la investigación. México, D.F. Cengage Learning. c2010. 226 p.

Ramírez Gonzáles. Metodología de la investigación científica. Pontificia Universidad Javeriana.

Ramón y Cajal, Santiago, Los tónicos de la voluntad: reglas y consejos sobre investigación científica. Alcalá La Real, Jaén, España. Editorial Formación Alcalá, 2009.

Said Infante Gil, Guillermo Zárate Lara. Métodos estadísticos un enfoque interdisciplinario. 2005. Trillas. 642 pp.

Steel, E. A., Kennedy, M. C., Cunningham, P. G., & Stanovick, J. S. (2013). Applied statistics in ecology: common pitfalls and simple solutions. Ecosphere, 4(9). doi: Unsp 11510.1890/Es13-00160.1.

Triola Mario F. Estadística. Décima edición. Pearson. 2009.

Watson, James D., La doble hélice: relato personal del descubrimiento de la estructura del ADN. Madrid, España, Editorial Alianza, 2011.

Watty AD, Lecumberri López J. La importancia de medir. Vet Méx [Internet]. 1997 [citado 2013 mar. 15];28(1):69-72. Disponible en: http://www.medigraphic.com/pdfs/vetmex/vm-1997/vm971n.pdf

BIBLIOGRAFÍA COMPLEMENTARIA: proporcionada por el alumno.

 


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