Encabezado Facultad de Ciencias
Presentación

Biología (plan 1997) 2021-1

Tercer Semestre, Bioestadística

Grupo 5618, 31 lugares. 26 alumnos.
Profesor Omar Ávalos Hernández ma mi 11 a 13
Profesor María de Jesús Hernández León ju vi 11 a 13
Calificador Iván Cervantes Martínez
 

Bioestadística

Grupo 5618

Horario

Ma, mi, ju, vi 11-13

Código de Google Classroom tadwmwy

Primera reunión MARTES 22 DE SEPTIEMBRE 11:00 am

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

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Profesores:

María de Jesús Hernández León mjhedzleon@ciencias.unam.mx

Omar Ávalos Hernández omaravalosh@ciencias.unam.mx

Iván Cervantes Martínez i.cervantes.m@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 40%

Practicas 20%

Tareas 30%

Participación 10%

Se permite una reposición de cualquier examen.

NO es necesario aprobar todos los exámenes para tener derecho a la calificación.

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

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, esto contará en el rubro de Participación de la evaluación.
  • 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 hacer prácticas, 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, investigaciones y cuestionarios, individuales y por equipos de máximo 4 personas. Estas actividades tendrán un valor de 30% de la calificación.
  • Se realizarán prácticas en clase con asistencia de los profesores. Esto tendrá un valor de 20% de la calificación.
  • Se realizarán ocho evaluaciones parciales que pueden ser exámenes en línea, miniproyectos de investigación, ensayos, exámenes "a casa". Esas evaluaciones tendrán un valor del 40% de la calificación.

Formas de evaluación:

  • Exámenes en línea
  • Ejercicios
  • Cuestionarios
  • Prácticas
  • Participación en foros
  • Reportes de lectura

Recursos y plataformas utilizados:

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

Temario

Fecha

Clases

Temas

22 sep

1

Presentación del curso

23-29 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).

30 sep - 9 oct

7

2. Estadística descriptiva

OAH

2.1 Tipos de variables y escalas de medición

2.2 Concepto de población. Criterios de inclusión, exclusión eliminación

2.3 Concepto de muestra. Parámetro y estadístico.

2.4 Error, precisión y exactitud.

2.5 Descripción numérica: Medidas de tendencia central, medidas de dispersión, medidas de posición, Regla empírica

2.6 Descripción gráfica: Polígono de frecuencias, histograma, diagrama de caja

13 oct

1

EVALUACIÓN 1

14-15 oct

2

3. Muestreo

MJHL

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.

16-22 oct

4

4. Probabilidad

MJHL

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

23 oct

1

EVALUACIÓN 2

27 oct-3 nov

5

5. Distribuciones de probabilidad

MJHL

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

4 nov

1

EVALUACIÓN 3

5-11 nov

4

6. Distribuciones muestrales

MJHL

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

12 nov

1

EVALUACIÓN 4

13-26 nov

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

27 nov

1

EVALUACIÓN 5

1-2 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)

3-11

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

5 ene

1

EVALUACIÓN 6

6-15 ene

7

10. Introducción a los modelos estadísticos lineales

MJHL

10.1 Correlación lineal simple

10.2 Correlación de rangos de Spearman

10.3 Regresión lineal simple

10.4 Otros modelos no lineales

19 ene

1

EVALUACIÓN 7

20-27 ene

5

11. Análisis de datos categóricos

MJHL

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

28 ene

1

EVALUACIÓN 8

1er semana de exámenes

REPOSICIONES

 


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