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 |
Una vez inscritos deben unirse al grupo de classroom
https://classroom.google.com/c/MzgwMzc0MjYzNTAw?cjc=7gqw4wf
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:
Resumen Forma de trabajo:
Resumen Formas de evaluación:
Forma de trabajo y evaluación
Evaluación
Recursos y plataformas requeridos:
Fechas importantes Semestre 2022-1.
Reglas del curso
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 |