Biología (plan 1997) 2021-1

Tercer Semestre, Bioestadística

BIOESTADÍSTICA (Semestre 2021-1, Grupo 5136)

Página del curso para más información: https://sites.google.com/ciencias.unam.mx/curso-bioestadistica-2020-1/p%C3%A1gina-principal

Nancy Raquel Mejía Domínguez (nancy.mejia@gmail.com),

María de Jesús Hernández León (mjhedzleon@ciencias.unam.mx) y

Nabila Saleh Subaie (nabilasubaie@gmail.com)

Horario: Lunes, Martes, Jueves y Viernes 16:00-18:00 hrs

EVALUACIÓN

1. Ocho evaluaciones o exámenes parciales 50%
2. Tareas 40%
3. Participación 10%

• No hay examen final.
• Tienen derecho a una sola reposición, sin importar la calificación.

Las evaluaciones parciales podrán ser desde cuestionarios en línea o desarrollo de algún tema (por equipo o individual) o análisis de lecturas, hasta exámenes con problemas prácticos. El número de evaluaciones parciales permitirá que el contenido temático para cada evaluación sea menor, esperando que los alumnos se preparen mejor.

Tareas: investigaciones o ejercicios a entregar en fechas determinadas, individual y/o en equipo, máximo tres personas.

Participación: Autoevaluaciones en línea (cuestionarios en línea), ejercicios cortos individuales, foros.

ESCALA DE CALIFICACIONES

5 de 0.00 a 5.99

6 de 6.00 a 6.79

7 de 6.80 a 7.59

8 de 7.60 a 8.39

9 de 8.40 a 9.19

10 de 9.20 a 10.00

Sólo se pondrá NP a los alumnos que no hayan presentado ningún examen parcial. El examen departamental es obligatorio (en caso de haber). La calificación final es irrenunciable.

Como se planea que las clases sean ‘virtuales’ usaremos, en principio, Google meet. Nos apoyaremos en Google Drive para compartir documentos. Las clases virtuales serán sincrónicas y asincrónicas; es decir habrá ocasiones en que estemos todos en línea al mismo tiempo y otras en que el material se dejará revisar, y será material que se puede realizar en el tiempo correspondiente a horario de clase.

El software estadístico será R (R project) y también nos apoyaremos en Excel. Por supuesto en las clases consideramos enseñarles el uso de R. No es requisito saber R para tomar el curso.

La primera clase será vía Google Meet en el horario correspondiente. La liga (link) de sesión estará disponible en la página del curso

TEMARIO

I. Introducción a la Bioestadística. Concepto de estadística y su relación con la Biología. Papel y relevancia de la estadística en la metodología científica. Tipos y enfoques de la estadística.

I. Introducción a R.

II. Estadística descriptiva. Tipos de variables y escalas de medición. Población y muestra.

II. Diseño y manejo de bases de datos en R.

II. Estadística descriptiva. Descripción numérica: medidas de tendencia central y de dispersión. Teoría y ejercicios.

II. Estadística descriptiva. Distribuciones de frecuencias. Descripción gráfica (sobre todo histogramas y diagramas de dispersión). Teoría

III. Diseño muestral.

III. Diseño experimental.

IV. Probabilidad. Espacio muestral. Operaciones básicas. Teoría y Ejercicios.

IV. Probabilidad. Probabilidad condicional y teorema de Bayes. Teoría y Ejercicios.

V. Distribuciones de probabilidad. Funciones de probabilidad. Variable aleatoria.

V. Distribuciones de probabilidad. Bernoulli, binomial y Poisson.

V. Distribuciones de probabilidad. Normal y normal estándar.

VI. Distribuciones muestrales. Distribución muestral de medias y error estándar. Teorema de Límite Central.

VII. Inferencia estadística. Estimación puntual y por intervalo. Nivel de confianza.

VII. Inferencia estadística. Intervalo de confianza para la media de una muestra con varianza conocida.

VII. Inferencia estadística. Intervalo de confianza para la diferencia de medias de una muestra con varianzas conocidas.

VII. Inferencia estadística. Distribución muestral t y convergencia a normal estándar. Intervalo de confianza para la media de una muestra con varianza desconocida.

VII. Inferencia estadística. Intervalo de confianza para la diferencia de medias de una muestra con varianzas desconocidas.

VII. Inferencia estadística. Intervalo de confianza para varianza. Distribución muestral χ2.

VII. Inferencia estadística. Intervalo de confianza para el cociente de varianzas. Distribución muestral F.

VII. Inferencia estadística. Pruebas de hipótesis. Hipótesis biológica y estadística.

VII. Inferencia estadística. Tipos de error y significancia estadística.

VII. Inferencia estadística. Componentes de una prueba de hipótesis.

VII. Inferencia estadística. Prueba para la media de una muestra con varianza conocida. Prueba para la diferencia de medias con varianzas conocidas.

VII. Inferencia estadística. Prueba para la media de una muestra con varianza desconocida Prueba para la diferencia de medias con varianzas desconocidas.

VII. Inferencia estadística. Prueba U de Mann-Whitney. Ejercicios de pruebas para medias.

VII. Inferencia estadística. Prueba para varianza y cociente de varianzas.

VIII. Análisis de varianza. ANOVA de una vía.

VIII. Análisis de varianza. Supuestos y su verificación.

VIII. Análisis de varianza. Pruebas post-hoc.

VIII. Análisis de varianza. Prueba Kruskal-Wallis.

VIII. Análisis de varianza. Ejercicios.

VIII. Análisis de varianza. Concepto de interacción. ANOVA de dos vías.

VIII. Análisis de varianza. Ejercicios

IX. Regresión. Teoría y Ejercicios

IX. Correlación. Estadístico de correlación de Pearson y de Spearman.

X. Análisis de datos categóricos. Distribución Ji-cuadrada.

X. Análisis de datos categóricos. Ji-cuadrada de homogeneidad y bondad de ajuste.

X. Análisis de datos categóricos. Ji-cuadrada independencia y tablas de contingencia.

Bibliografía de consulta

Cochran, W.G., Cox, G.M. (1980) Diseños experimentales. Trillas, México.

Infante, S., Zárate, G.P. (1984) Métodos estadísticos. Trillas, México.

Campbell, R.C. (1974) Statistics for biologist. 2da. ed. Cambridge University Press, Londres.

Castillo, A., Ojeda, M.M. (1994). Principios de estadística no paramétrica (No. 519.54 C3P7). Universidad Veracruzana, México.

Crawley, M.J. (2015) Statistics: An introduction using R. 2ª Ed., John Wiley & Sons, West Sussex.

Daniel, W.W. (2017) Bioestadística: Base para el Análisis de las Ciencias de la Salud. 4a Ed., Limusa, México.

De la Horra-Navarro, J. (2003) Estadística aplicada, Ediciones Díaz de Santos, Madrid.

Gotelli, N.J., Ellison, A.M. (2004) A Primer of Ecological Statistics. Sinauer Associates, Sunderland.

Mendenhall W., Sincich, T. (1997) Probabilidad y estadística para ingeniería y ciencias. Prentice Hall, México.

Mendenhal, W, Beaver, R., Beaver, B. (2002) Introducción a la probabilidad y estadística. Editorial Thompson. México.

Mendez, R.I. (1977) Modelos estadísticos lineales. Interpretación y aplicaciones. FOCCAVI/CONACyT, México.

Méndez R.I., Namihira, D., Fortul, M.T. (1984) El protocolo de investigación, su elaboración y análisis. Trillas, México.

Montgomery, D.C. (2003) Diseño y análisis de experimentos. Limusa-Wiley.

Lincoln, L.C. (1987) Introducción a la estadística, México, CECSA.

Pagano, M., Gauvreau, K. (2001). Fundamentos de Bioestadística. Segunda edición, Thomson Learning, México.

Parker, R.E. 1981. Estadística para biólogos. 2ª. ed. Omega, España.

Pérez-López, C. (2001) Técnicas estadísticas con SPSS. Pearson Educación, Madrid.

Pérez-López, C. (2003) Estadística. Problemas resueltos y aplicaciones. Pearson Educación, Madrid.

Johnson, R.A., Bhattacharyya, G.K. (2010) Statistical Concepts and Methods. 6ª ed., John Wiley & Sons, Nueva York.

Steel, R.G., Torrie, J.H. (1981) Principles and procedures of statistics. A biometrical approach. 2ª ed. McGraw Hill, Japón.

Sokal R., Rohlf, J. (2003) Introducción a la Bioestadística, Editorial Reverté, México.

Zar, J. (1999) Biostatistical analysis. Prentice Hall.