Encabezado Facultad de Ciencias
Presentación

Biología (plan 1997) 2021-1

Tercer Semestre, Bioestadística

Grupo 5126, 31 lugares. 26 alumnos.
Profesor Omar Ávalos Hernández lu ju 8 a 10
Profesor Aura Libertad Puga Caballero ma vi 8 a 10
Calificador Daniela Abigail Guzmán Ramírez
 

BIENVENIDOS. LES PRESENTAMOS LA INFORMACIÓN GENERAL DEL CURSO REVISEN QUE LA FORMA DE TRABAJO Y EVALUACIÓN SE AJUSTE A SUS RECURSOS Y NECESIDADES. SI TIENEN DUDAS POR FAVOR ESCRIBANOS. Bioestadística Grupo 5126

Horario

Lu ma ju vi 8 a10

Código de Google Classroom ceehqt7

Primera reunión LUNES 21 DE SEPTIEMBRE 8:00 am

ACTUALICEN SUS CORREOS REGISTRADOS QUE APARECEN EN LA PÁGINA DE LA FACULTAD. A LOS ALUMNOS INSCRITOS LES ENVIAREMOS INFORMACIÓN A ESE CORREO PARA UNIRSE AL GRUPO DE CLASSROOM DONDE PUBLICAREMOS EL ENLACE DE LA REUNIÓN.

SI SU CORREO NO ESTA ACTUALIZADO POR FAVOR CONTÁCTENOS POR CORREO PARA MANDARLES LA INFORMACIÓN.

Profesores:

Aura Libertad Puga Caballero aulipuca@ciencias.unam.mx

Omar Ávalos Hernández omaravalosh@ciencias.unam.mx

Daniela Abigail Guzmán Ramírez dani.forastera@ciencias.unam.mx

Conocimientos antecedentes ¿Qué de lo que saben usarán en este curso?:

  • Conocimientos básicos de matemáticas
  • Conocimientos básicos sobre procesos biológicos
  • Manejo de hojas de cálculo.

Aprendizajes esperados. Conocimientos y habilidades mínimas que adquirirán todos los alumnos que les servirá en su vida profesional. Al final del curso los alumnos serán capaces de:

  • Interpretar gráficas y estimaciones basadas en datos resultado de una investigación.
  • Reconocer y modelar procesos aleatorios.
  • Planificar un muestreo para que sea adecuado.
  • Reconocer las distribuciones muestrales principales.
  • Proponer hipótesis, predicciones y pruebas de hipótesis.
  • Probar hipótesis estadísticas.
  • Diseñar experimentos válidos para contestar preguntas de investigación.
  • Interpretar modelos que relacionan variables explicativas y de respuesta (causalidad).
  • Emplear al menos un paquete de software estadístico para realizar estimaciones básicas.

Evaluación

Evaluaciones parciales 30%

Tareas y ejercicios 50%

Proyecto semestral 20%

Resumen Forma de trabajo:

  • Videoconferencias en horario de clase (1-2 por semana)
  • Videos grabados material propio (Youtube)
  • Prácticas, ejercicios y cuestionarios (individuales y por equipo)
  • Reportes de lecturas suplementarias
  • Foros de discusión
  • Proyecto semestral

Forma de trabajo

  • La comunicación, envió de archivos, mensajes, exámenes, tareas, dudas, se hará por la plataforma Classroom.
  • Los conceptos básicos se presentarán en videos grabados (max. 10 min por video) por los profesores que se subirán a Youtube o por medio de lecturas.
  • Se enviarán lecturas previas o complementarias, de las que se pedirá un reporte o responder un cuestionario.
  • Habrá foros de discusión en Classroom donde se podrán poner dudas o se harán preguntas específicas para promover la discusión grupal. La participación en las discusiones se considerará en la evaluación del curso.
  • Se realizarán una o dos sesiones de videoconferencia por Google meet a la semana, que serán para resolver dudas, revisar evaluaciones y ejercicios, o para explicar conceptos complejos. Las videoconferencias se grabarán y estarán disponibles todo el semestre. No se hará videoconferencias todas las clases.
  • Se pedirán ejercicios, prácticas, investigaciones y cuestionarios, individuales y por equipos de máximo 4 personas. Estas actividades, junto con los reportes de lectura y participación en foros tendrán un valor de 50% de la calificación.
  • Se realizarán seis evaluaciones parciales que pueden ser exámenes en línea, miniproyectos de investigación, ensayos, exámenes "a casa". Esas evaluaciones tendrán un valor del 30% de la calificación.
  • Se realizará un proyecto semestral por equipo, que consistirá en responder una pregunta de interés de los alumnos con métodos estadísticos (ver estructura y evaluación del proyecto más abajo). Este proyecto tendrá un valor de 20% de la calificación.

Formas de evaluación:

  • Exámenes en línea
  • Ejercicios
  • Cuestionarios
  • Participación en foros
  • Proyecto semestral
  • Reportes de lectura

Recursos y plataformas utilizados:

  • Conexión a internet
  • Classroom
  • Youtube
  • Google meet
  • Paquete R (gratuito), Excel

Estructura proyecto semestral

Equipos de 3-4 personas.

Etapa 1. Fecha límite 12 octubre 2020.

  • Definir integrantes del equipo
  • Generar al menos 3 preguntas de trabajo, entre el equipo y los profesores decidirán cuál de las 3 es más viable.
  • Definir poblaciones de interés.

Ejemplos de preguntas:

¿Hay una relación entre las horas de sueño y las calificaciones?

¿El Covid es más peligroso para las mujeres o los hombres?

¿La legalización de las drogas reduce su consumo?

¿El confinamiento ha aumentado el peso de los mexicanos?

Etapa 2. Fecha límite 17 noviembre 2020.

  • Planeación del muestreo.
  • Estadística descriptiva (medidas de tendencia central y dispersión, histogramas).
  • Entrega de introducción y marco teórico

Etapa 3. Fecha límite 3 diciembre 2020.

  • Proponer la hipótesis de trabajo
  • Predicción

Etapa 4. Fecha límite 22 enero 2021.

  • Seleccionar y aplicar las pruebas de hipótesis
  • Preparación y entrega del reporte final.

Temario

Fecha

Clases

Temas

21 sep

1

Presentación del curso

(A los alumnos inscritos se les enviará un correo con la liga para la videoconferencia)

22-28 sep

4

1. Introducción a la Bioestadística

OAH

1.1 Concepto de estadística, bioestadística y su relevancia en la metodología científica.

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

1.3 Tipos de estudios y protocolos de investigación

1.4 Validez externa (representatividad) e interna (comparabilidad).

29 sep - 9 oct

7

2. Estadística descriptiva

OAH

2.1 Tipos de variables y escalas de medición

2.2 Error, precisión y exactitud.

2.3 Conceptos de población y muestra, parámetro y estadístico.

2.4 Criterios de inclusión, exclusión eliminación

2.5 Descripción numérica: Medidas de tendencia central, medidas de dispersión.

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

2.7 Regla empírica y teorema de Tchebyshev

12 oct

1

EVALUACIÓN 1 / ETAPA 1 PROYECTO SEMESTRAL

13-20 oct

5

3. Probabilidad

ALPC

3.1 Conceptos de espacio muestral, eventos, eventos excluyentes, resultado elemental.

3.2 Características de la probabilidad

3.3 Operaciones básicas en probabilidad.

3.4 Probabilidad condicional y teorema de Bayes

22-30 oct

6

4. Distribuciones de probabilidad

ALPC

4.1 Funciones de probabilidad.

4.2 Variable aleatoria.

4.3 Distribución para variables aleatorias discretas Binomial, Poisson

4.4 Distribución para variables aleatoria continuas: Normal y Normal estándar

3 nov

1

EVALUACIÓN 2

5-6 nov

2

5. Muestreo

ALPC

5.1 Muestreo probabilístico. Características generales del muestreo probabilístico y no probabilístico.

5.2 Conceptos de unidad de muestreo y marco muestral.

5.3 Esquemas y tipos de muestreo. Muestreo aleatorio simple, sistemático, estratificado y por conglomerados.

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

9-13 nov

4

6. Distribuciones muestrales

ALPC

6.1 Distribuciones muestrales y Teorema del Límite Central.

6.2 Distribución de medias muestrales y error estándar.

6.3 Distribución de proporciones muestrales

6.4 Distribuciones Ji cuadrada, t de student, f de Fisher

17 nov

1

EVALUACIÓN 3 / ETAPA 2 PROYECTO SEMESTRAL

19 nov - 1 dic

8

7. Inferencia estadística

OAH

7.1 Estimación puntual, propiedades de los estimadores.

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

7.3 Concepto de hipótesis estadística.

7.4 Tipos de error, nivel de significancia y concepto de

significancia

7.5 Pruebas de hipótesis para una muestra (media, proporción y varianza)

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

7.7 Alternativas no paramétricas a las pruebas de t.

7.8 Estadística evidencial

3 dic

1

EVALUACIÓN 4 / ETAPA 3 PROYECTO SEMESTRAL

4-7 dic

2

8. Diseño experimental

OAH

8.1 Conceptos básicos y generalidades.

8.2 Tipos de experimentos y diseños experimentales (natural-manipulativo, totalmente al azar, bloques al azar, submuestreo, factoriales, parcelas divididas)

8 dic - 7 ene

6

9. ANOVA

OAH

9.1 Generalidades

9.2 ANOVA de un factor

9.3 ANOVA de dos factores

9.4 Alternativa no paramétrica a la ANOVA: prueba de Kruskall-wallis

8 ene

1

EVALUACIÓN 5

11-21 ene

7

10. Introducción a los modelos estadísticos lineales

ALPC

10.1 Correlación lineal simple

10.2 Correlación de rangos de Spearman

10.3 Regresión lineal simple

10.4 Otros modelos no lineales

22 ene

ETAPA 4 PROYECTO SEMESTRAL. REPORTE FINAL.

22-28 ene

4

11. Análisis de datos categóricos

ALPC

11.1 Pruebas de ji cuadrada: Bondad de ajuste

11.2 Pruebas de Ji cuadrada de homogeneidad.

11.3 Pruebas de independencia y tablas de contingencia

29 ene

1

EVALUACIÓN 6

 


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