Encabezado Facultad de Ciencias
Presentación

Biología (plan 1997) 2024-2

Tercer Semestre, Bioestadística

Grupo 5112, 25 lugares. 15 alumnos.
Profesor Pablo Claudio Rojas Lara mi sá 8 a 10 S5
Profesor Omar Ávalos Hernández ma ju 8 a 10 Sala de Cómputo III
Calificador Emmanuel Segura Pérez

 

Se mantendrá comunicación en un grupo de Classroom.

Una vez inscritos se les enviará la invitación por correo.

Comenzamos el martes 30 de enero de 2024

Compromiso de respeto e inclusión

Los profesores del curso estamos comprometidos a: evitar la arrogancia o actitudes de superioridad de cualquier persona sobre otra; eliminar los prejuicios, estereotipos y sesgos, conscientes e inconscientes, sobre otras personas. No se realizará ni permitirá ningún tipo de agresión, ni siquiera microagresiones verbales o físicas. Se respeta y promueve la diversidad de género, edad, orientación sexual, habilidad física y mental, experiencia, apariencia, estatus marital, ingresos, hábitos, religión, educación, vivienda, situación familiar, situación laboral y salud. Se aceptan sugerencias para mejorar la relación y la equidad de oportunidades de todas las personas que participamos en el curso. Solicitamos que los estudiantes tengan el mismo compromiso y así podamos tener una convivencia saludable.

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.

Forma de trabajo y evaluación

  • Presentación de conceptos básicos por parte de los profesores durante las sesiones de clases.
  • 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 ejercicios, prácticas, lecturas, presentaciones y cuestionarios, individuales y por equipos de máximo 4 personas. Estas actividades tendrán un valor de 40% de la calificación.
  • Se realizarán evaluaciones parciales de cada 2 temas. Esas evaluaciones tendrán un valor del 60% de la calificación.

Evaluación

Evaluaciones parciales 50%

Departamental 10%

Tareas, ejercicios, prácticas 40%

Reglas del curso

  • No hay examen final a menos que el alumno lo solicite, para poder presentar examen final es requisito tener mínimo el 80% de las evaluaciones (ejercicios, tareas, exámenes).
  • No se puede renunciar a la calificación.
  • Se pondrá NP solo si se tiene menos del 60% de las evaluaciones (ejercicios, tareas, exámenes)
  • No se permitirá plagio de materiales de internet, ni copia de tareas y exámenes entre estudiantes. Si se detecta que dos estudiantes entregan la misma evaluación se anularán ambas.
  • No hay prorroga para la entrega de ejercicios y evaluaciones.
  • Se puede hacer una reposición de evaluación parcial NO PRESENTADA.

Temario

Temas

Presentación del curso y forma de trabajo

1. Introducción a la Bioestadística

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).

2. Estadística descriptiva

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

3. Probabilidad

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

4. Distribuciones de probabilidad

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

5. Muestreo

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.

6. Distribuciones muestrales

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

7. Inferencia estadística

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.

8. Diseño experimental

8.1 Conceptos básicos y generalidades. Variables, factores, tratamientos, unidades muestrales, unidades experimentales, replicas, fuentes de error.

8.2 Tipos de experimentos y diseños experimentales (natural-manipulativo, totalmente al azar, bloques al azar, submuestreo, factoriales, parcelas divididas)

9. ANOVA

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

10. Introducción a los modelos estadísticos lineales

10.1 Correlación lineal simple

10.2 Correlación de rangos de Spearman

10.3 Regresión lineal simple

10.4 Otros modelos no lineales

11. Análisis de datos categóricos

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

 


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