Encabezado Facultad de Ciencias
Presentación

Biología (plan 1997) 2022-1

Tercer Semestre, Bioestadística

Grupo 5051, 26 lugares. 18 alumnos.
Profesor Omar Ávalos Hernández lu ju 8 a 10
Profesor María de Lourdes Barbosa Saldaña ma vi 8 a 10
Calificador Daniela Abigail Guzmán Ramírez
 

Código de Google Classroom 7gqw4wf

Una vez inscritos deben unirse al grupo de classroom

https://classroom.google.com/c/MzgwMzc0MjYzNTAw?cjc=7gqw4wf

Primera sesión martes 31 de agosto 8 am

El enlace para la primera reunión se publicará en el grupo de Classroom

Si no pueden unirse al grupo envíenos un correo a los profesores.

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.

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

Resumen Formas de evaluación:

  • Exámenes en línea
  • Ejercicios individuales y equipo
  • Cuestionarios individuales y equipo
  • Participación en foros
  • Reportes de lectura

Forma de trabajo y evaluación

  • La comunicación, envió de archivos, mensajes, exámenes, tareas, dudas, se hará por la plataforma Classroom. https://classroom.google.com/c/MzgwMzc0MjYzNTAw?cjc=7gqw4wf
  • 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/resolver 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 40% 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 60% de la calificación. Derecho a 1 reposición.

Evaluación

  • Evaluaciones parciales 60%
  • Tareas, ejercicios, prácticas 40%

Recursos y plataformas requeridos:

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

Fechas importantes Semestre 2022-1.

  • Las reinscripciones se realizarán del 23 de agosto al 3 de septiembre de 2021.
  • El inicio oficial del semestre será el 30 de agosto de 2021. Las clases y evaluaciones iniciarán formalmente el 20 de septiembre de 2021.
  • El término de las clases será el 28 de enero de 2022.
  • Registro de calificaciones en el XFC del 31 de enero al 4 de febrero 2022

Reglas del curso

  • Requisito para presentar examen final presentar mínimo el 80% de las evaluaciones.
  • Tareas y ejercicios en formato PDF, con nombre, ordenadas, solo en la fecha acordada.
  • No se puede renunciar a la calificación.
  • Se podrá reponer una evaluación parcial

Temario y calendario

Fecha

Clases

Temas

31 agosto

1

Presentación del curso y forma de trabajo

20-24 septiembre

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).

27 septiembre – 7 octubre

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

8 octubre

1

EVALUACIÓN 1 Temas 1 y 2

11-18 octubre

5

3. Probabilidad

MLBS

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

19-28 octubre

6

4. Distribuciones de probabilidad

MLBS

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

29 octubre

1

EVALUACIÓN 2 Temas 3 y 4

4-5 nov

2

5. Muestreo

MLBS

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.

8-12 noviembre

4

6. Distribuciones muestrales

MLBS

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

16 noviembre

1

EVALUACIÓN 3 Temas 5 y 6

18 noviembre – 30 noviembre

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.

2 diciembre

1

EVALUACIÓN 4 Tema 7

3-6 diciembre

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)

7-16 diciembre

5

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

17 diciembre

1

EVALUACIÓN 5 Temas 8 y 9

6-14 enero

6

10. Introducción a los modelos estadísticos lineales

MLBS

10.1 Correlación lineal simple

10.2 Correlación de rangos de Spearman

10.3 Regresión lineal simple

10.4 Otros modelos no lineales

17-21 enero

4

11. Análisis de datos categóricos

MLBS

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

24 enero

1

EVALUACIÓN 6 Temas 10 y 11

27 enero

REPOSICIONES

31 enero

Publicación calificaciones para revisión

3 febrero

Registro de calificaciones en el XFC

 


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