Biología (plan 1997) 2024-1

Optativas, Seminario de Biología III

Bienvenidos al curso de “Diseño experimental y Estadística”, es un placer el saber que estaremos compartiendo este semestre con ustedes. Las sesiones las planificamos para trabajar de dos modos, por un lado, la parte teórica en la cual se revisarán además de los conceptos básicos sus propuestas de proyectos, que trabajaremos juntos durante todo el semestre, y una segunda parte donde se realizarán partes prácticas, tanto sobre sus proyectos como de las actividades de estadística asociadas a ellos.

Las actividades, los materiales y la entrega de documentos se registrarán en la plataforma Moodle de la Facultad, aquellos que ya estén registrados solo es necesario que nos manden un correo con su nombre completo y la cuenta de correo que tienen registrada en la plataforma para poderlos dar de alta en el curso. Para los que no están registrados es indispensable que lo hagan, de preferencia con su correo institucional, y que posterior a su registro nos manden los mismos datos para poderlos dar de alta.

La presente materia se compone de diez módulos: en los dos primeros el estudiante se enfrentará a una pregunta experimental establecida por él mismo, de la cual deberá desarrollar un proyecto de investigación. En los módulos del 3 al 5 el alumno podrá definir los objetivos y las limitaciones que tiene su pregunta a responder. De los módulos 6 al 9 podrán determinar cuáles son los métodos, los gráficos, así como las pruebas estadísticas adecuadas a su muestreo. En el módulo final el alumno aprenderá a discriminar si, dependiendo de sus resultados, se responde su pregunta de investigación, deficiencias y fortalezas de su trabajo.

La asignatura se impartirá con 6 horas semanales, repartidas en 2 sesiones. Cada sesión se divide en actividades teóricas (2 horas de impartición de clase) y 1 hora de taller para redacción y discusión de proyecto semestral, así como las actividades de estadística asociadas.

OBJETIVO.

Los temas están enfocados en desarrollar en el estudiante la capacidad de interpretar la experimentación para la solución de problemas científicos, la formulación de una hipótesis acorde a su pregunta y a determinar los objetivos correctos para corroborar tal hipótesis.

EVALUACIÓN.

La evaluación se sustentará en los avances presentados durante el curso, así como la entrega de actividades hechas en las sesiones y constará de:

• Presentación de un primer proyecto de investigación.
• Presentación de su hipótesis, objetivos, delimitación de los parámetros de su protocolo.
• Selección de la estadística adecuada a su trabajo.
• Actividades desarrolladas durante el curso.
• Presentación escrita y oral de su trabajo semestral.
• Evaluación de los trabajos del grupo.
• Participación.

TEMARIO.

1. Modelos de investigación

• Modelo propositivo.
• Modelo complementario
• Modelo de contraposición.
• Formulación de un primer proyecto.

2. El método científico La observación y la formulación de preguntas.

• La observación de un fenómeno.
• Formas de medir o cuantificar
• Tipos de variables

3. Teoría del muestreo.

• Tipos de muestras
• Muestreo con o sin remplazo.
• Muestreo de juicio
• Muestreo aleatorio
• Muestreo sistemático
• Réplicas.

4. Planteamiento de hipótesis.

• Determinación del objeto de estudio.
• Delimitación de los parámetros de la investigación.
• ¿Qué es lo que queremos responder? ¿Cuánto tiempo nos va a llevar responder lo que queremos?
• Pruebas de hipótesis.
• Errores de decisión.

5. Objetivos.

• Planteamiento de un Objetivo General (real).
• Determinación de los objetivos particulares.

6. Métodos y curso temporal asociados al cumplimiento de objetivos.

• Métodos en modelos propositivos.
• Métodos en modelos complementarios.
• Métodos en modelos de contraposición.

7. Representaciones gráficas de los resultados.

• Representaciones de Variables cualitativas.
• Representaciones de Variables cuantitativas.
• Análisis inductivo.
• Análisis deductivo.

8. Selección de técnicas estadísticas paramétricas.

1. Comparar grupos.

• Dos grupos: Independientes (prueba z)
• Dos grupos: Pareados (prueba t)
• K Grupos: Independientes (ANOVA de un factor, factorial)
• K Grupos: Relacionados (ANOVA en bloques).

2. Relacionar variables.

• Ji cuadrada
• Análisis de regresión
• Análisis de correlación.

9. Selección de técnicas no paramétricas.

1. Comparar grupos:

• Un grupo: Ji-cuadrada-Bondad de Ajuste, Binomial, Kolmogorov Smirnov.
• Dos grupos: Independientes (Mann-Whitney, Wald Wolfowitz)
• Dos grupos: Pareadas (Wilcoxon, Mc. Nemar)
• K grupos: Independientes (Kruskal Wallis)
• K grupos: Relacionadas (Freedmann, Cochran, Kendall)

3. Relacionar variables: Correlación de Spearman.

10. Redacción de conclusiones adecuadas

1. Los más grandes errores de los investigadores

• Exagerando los resultados
• Hacer conexiones o dar explicaciones que no están respaldadas por estadística
• Ir más allá del alcance del estudio en términos de a quién se aplican los resultados.

BIBLIOGRAFÍA DE REFERENCIA BÁSICA PARA EL CURSO.

Ángel Durán, et al. Bioestadística. Novena reimpresión 2014. UNAM. FES Iztacala.

Daniel, Wayne W. Bioestadística: bases para el análisis de las ciencias de la salud. Limusa. México. 4a ed. 2002.

Debora Rumsey PhD, Statistics for Dummies. Ohio State University, Willey, 2nd edition. 2011.

Guerra Dávila, Teresa. Bioestadística. D. F. México. FES Zaragoza, UNAM, primera edición. 2014.

Hernandez Sampieri Roberto. Metodología de la Investigación. Quinta edición. 2010. Mc. Graw Hill.

Jean Michel Claverie, Cedric Notredame. Bioinformatics for dummies. 2nd Edition. 2007.

Martínez González, Miguel Ángel. Bioestadística Amigable. 2020. Elsevier.

Martínez Ruíz, Héctor. Metodología de la investigación. México, D.F. Cengage Learning. c2010. 226 p.

Ramírez Gonzáles. Metodología de la investigación científica. Pontificia Universidad Javeriana.

Ramón y Cajal, Santiago, Los tónicos de la voluntad: reglas y consejos sobre investigación científica. Alcalá La Real, Jaén, España. Editorial Formación Alcalá, 2009.

Said Infante Gil, Guillermo Zárate Lara. Métodos estadísticos un enfoque interdisciplinario. 2005. Trillas. 642 pp.

Steel, E. A., Kennedy, M. C., Cunningham, P. G., & Stanovick, J. S. (2013). Applied statistics in ecology: common pitfalls and simple solutions. Ecosphere, 4(9). doi: Unsp 11510.1890/Es13-00160.1.

Triola Mario F. Estadística. Décima edición. Pearson. 2009.

Watson, James D., La doble hélice: relato personal del descubrimiento de la estructura del ADN. Madrid, España, Editorial Alianza, 2011.

Watty AD, Lecumberri López J. La importancia de medir. Vet Méx [Internet]. 1997 [citado 2013 mar. 15];28(1):69-72. Disponible en: http://www.medigraphic.com/pdfs/vetmex/vm-1997/vm971n.pdf

Gerry P. Quinn, Michael J. Keough. Experimental design and data analysis for Biologist. Cambridge University Press. 2002. 557 pp.

BIBLIOGRAFÍA COMPLEMENTARIA: proporcionada por el alumno.