Profesor | María de Lourdes Barbosa Saldaña | ma | 11 a 14 | Sala de Cómputo III |
Profesor | Karla Elisa Juárez Contreras | vi | 11 a 14 | Sala de Cómputo I |
Proporcionar al estudiante una formación más especializada sobre los elementos teóricos y prácticos para realizar las metodologías estadísticas de análisis más empleadas en datos procedentes de investigaciones en Biología.
CRITERIOS DE EVALUACIÓN:
60 % Exámenes (2 fechas para reposiciones al final del semestre, en las semanas de ordinarios)
40 % Tareas y Trabajo en clase (ejercicios en clase).
* Durante la clase se asigna una actividad (p. ej. un cuestionario pequeño o elaboración de alguna gráfica) que se entrega al final de la clase o a la clase siguiente, por lo que es altamente recomendable asistir a todas las clases.
*Toda actividad no presentada se califica y promedia como 0
*De coincidir la entrega de alguna actividad o examen en aula con alguna salida de campo, enfermedad o emergencia médica, favor de dar aviso a ambas profesoras por correo electrónico para que se den indicaciones sobre como reponer esa actividad. En los casos que sea posible, favor de enviar en el mismo correo el justificante.
Los correos a los que deberan escribirnos son:
lulubs_12@yahoo.com.mx y kjuarezcontreras@ciencias.unam.mx
Temario
BLOQUE 1
I. 1 Lineamientos generales en la planeación de experimentos.
I.2 Conceptos de validez interna y validez externa.
II.1 Hipótesis estadísticas y Error tipo I y error tipo II.
II.2 Pruebas de hipótesis de una y dos colas.
II.3 Prueba de hipótesis para la media de una población y para la diferencia entre dos medias. Diferencia entre observaciones independientes y relacionadas.
II.4 Prueba de hipótesis para el cociente de dos varianzas.
II.5 Pruebas de Normalidad. Métodos gráficos. Alternativas no paramétricas.
BLOQUE 2
III.1 Fundamentación teórica del modelo de ANOVA
III.2 Modelo general de ANOVA completamente al azar de un criterio de clasificación, modelo de efectos fijos.
III.3 Supuestos del ANOVA.
III.4 Comparaciones múltiples.
IV.1 Análisis de varianza de dos criterios de clasificación sin interacción y modelo de bloques al azar
IV.2 Análisis de varianza de dos criterios de clasificación con interacción, y extensión a más factores de interés.
IV.3 Concepto de interacción, interacciones de primer orden, segundo orden, y extensión a interacciones mayores.
IV.4 Modelos de efectos aleatorios y modelos mixtos.
IV.5 Modelos jerárquicos (anidados).
BLOQUE 3
V.1 Modelo general para un análisis de regresión lineal simple.
V.2 Conceptos generales, prueba de parámetros y prueba de significancia del modelo e interpretación del coeficiente de determinación.
V.3 Extensión al modelo de regresión lineal múltiple.
V.4 Multicolinealidad.
V.5 Selección por pasos usando métodos “forward” y “backward” con p-value y Criterio de Información de Akaike .
Modelos para respuestas binarias: logit
VI. 1 Variables indicadoras.
VI.2 Análisis de Covarianza.
BLOQUE 4
VII.1 MANOVA
VII.2 Análisis de Mediciones repetidas.
VII.3 Componentes canónicas.
VII.4 Componentes principales y Análisis Factorial
VII.5 Análisis de cluster (Jerárquico y No Jerárquico)
VIII.6 Análisis discriminante.
Martes | Tema | Viernes | Tema |
30 de enero |
Presentación del curso. Lineamientos y planeación en estudios . |
2 de febrero | Validez interna y externa. Ética en la investigación . |
6 de febrero | Hipótesis estadísticas. Pruebas de Normalidad. | 9 de febrero | Pruebas para 1 población (paramétricas y no paramétricas). |
13 de febrero | Pruebas para 2 poblaciones independientes (paramétricas y no paramétricas). | 16 de febrero | Análisis de varianza.. |
20 de febrero |
Pruebas para 2 poblaciones relacionadas (paramétricas y no paramétricas). |
23 de febrero |
Supuestos de Análisis de varianza.. |
27 de febrero |
Dudas Examen 1. Examen 1 (en salón) |
1 de marzo |
Comparaciones múltiples en Análisis de varianza.. Prueba de Kruskal Wallis |
5 de marzo |
Modelo de ANOVA de dos criterios de clasificación sin interacción ( bloques al azar) .. |
8 de marzo | Modelo de Cuadro latino y cuadro greco latino .. |
12 de marzo | ANOVA Factorial: 2 factores de interés (interacciones de primer orden) 4. ANOVA Factorial 3 factores de interés K (interacciones de segundo orden) Extensión a más factores de interés .. | 15 de marzo | Modelos de efectos aleatorios .. |
19 de marzo | Modelos de efectos mixtos 4. Modelos jerárquicos (anidados) .. | 22 de marzo |
Modelos con efectos anidados y efectos cruzados .. Ejercicio integrador |
25 de marzo |
VACACIONES |
29 de marzo |
VACACIONES |
2 de abril |
Dudas examen 2 Diferencia entre regresión y correlación. Modelo general para un análisis de regresión lineal simple. .. |
5 de abril | Examen 2 (salón).. |
9 de abril | Conceptos generales, prueba de parámetros y prueba de significancia del modelo e interpretación del coeficiente de determinación . | 12 de abril | Estimación con matrices. Extensión al modelo de regresión lineal múltiple |
16 de abril | Análisis de los supuestos del modelo y transformación de variables. | 19 de abril | Selección por pasos usando métodos “forward” y “backward” con p-value y Criterio de Información de Akaike . |
23 de abril | Multicolinealidad | 28 de abril | Modelos con variables indicadoras y análisis de covarianza. |
30 de abril |
Modelos lineales generalizados. Concepto de devianza. Modelo de regresión logística. |
3 de mayo |
Análisis de Mediciones repetidas. MANOVA. |
7 de Mayo |
Repaso y dudas de examen 3. Examen 3 (salón) |
10 de mayo | FESTIVO |
14 de mayo | Análisis de Componentes Principales | 17 de mayo |
Clusters jerárquicos y no jerárquicos |
21 de mayo | Análisis discriminante | 24 de mayo |
Repaso y dudas de examen 4. Examen 4 ( salón) |
28 de mayo | 31 de mayo |
Primera vuelta |
|
4 de junio | segunda vuelta. | 7 de junio | calificaciones finales |
BIBLIOGRAFÍA