ANÁLISIS DE DATOS

(2º de Biología --- grupo 126)

Guía Docente de la asignatura

Calendario académico del grupo 126

Curso en Moodle

ORGANIZACIÓN DOCENTE

Esta asignatura tiene asignadas 4 horas a la semana de enseñanza presencial. Se espera que el estudiante dedique otras 4 horas de estudio y trabajo personal a la semana. Las 4 horas semanales de enseñanza presencial se repartirán de la siguiente forma:

• 75% del tiempo se dedicará a la presentación y análisis de algunos de los modelos estadísticos más utilizados en el estudio de datos biológicos, así como a la resolución de ejercicios en el aula.

• 25% del tiempo se dedicará a diferentes actividades dirigidas a consolidar el aprendizaje, entre las que destacan:

  1. Clases prácticas en las cuales los estudiantes trabajan en la resolución de ejercicios tutelados por el profesor.
  2. Prácticas tuteladas con programas informáticos de Estadística.
  3. Realización de controles de evaluación intermedia. Estas actividades se complementarán con tutorías individuales a petición del estudiante.

OBJETIVOS DEL CURSO

• Estudiar algunos de los modelos estadísticos más utilizados para el análisis de datos biológicos: modelos de diseño de experimentos y modelos de regresión.
• Utilizar las técnicas estadísticas básicas en los modelos estadísticos indicados. Comprender e interpretar los resultados obtenidos.
• Utilizar sistemáticamente programas informáticos de Estadística.
• Ser capaz de entender el uso de los métodos anteriores en la literatura científica.

PROGRAMA

MODELO DE DISEÑO DE EXPERIMENTOS: UN FACTOR

(alrededor de 3 semanas)

Planteamiento del modelo. Metodología de trabajo. Estimación de los parámetros. Tabla ANOVA. Comparación de medias. Comparaciones múltiples: corrección de Bonferroni. Diagnosis de las hipótesis del modelo a través de los residuos. Uso de SPSS y Excel (o Gnumeric).

MODELOS DE DISEÑO DE EXPERIMENTOS: VARIOS FACTORES

(alrededor de 4 semanas)

Planteamiento del modelo con dos factores sin interacción. Metodología de trabajo. Estimación de los parámetros. Tabla ANOVA. Comparación de medias. Comparaciones múltiples: corrección de Bonferroni. Diagnosis de las hipótesis del modelo a través de los residuos. Planteamiento y análisis del modelo de dos factores con interacción. Extensión a más factores. Uso de SPSS y Excel.

MODELO DE REGRESIÓN LINEAL SIMPLE

(alrededor de 4 semanas)

Planteamiento del modelo de regresión lineal simple. Metodología. Estimación de los parámetros. Tabla ANOVA. Evaluación del ajuste: coeficiente de correlación y coeficiente de determinación. Estimación de valores esperados y predicción de nuevas respuestas. Diagnosis de las hipótesis del modelo a través de los residuos. Uso de herramientas informáticas.

MODELO DE REGRESIÓN LINEAL MÚLTIPLE

(alrededor de 2 semanas)

Planteamiento y análisis del modelo de regresión lineal múltiple. Multicolinealidad. Uso de herramientas informáticas.

EXTENSIONES DEL MODELO DE REGRESIÓN

(alrededor de 1 semanas)

Extensión a otros modelos de regresión simple: modelos linealizables. Incorporación al modelo de una variable dicotómica. Extensión al modelo de regresión logística. Uso de herramientas informaticas.

Referencias bibliográficas

• MILTON, J. SUSAN. Estadística para la Biología y las Ciencias de la Salud; (varias ediciones). McGraw-Hill, Interamericana.

• MOORE, DAVID S. Introduction to the Practice of Statistics; (varias ediciones) W. H. Freeman.

• PEÑA, D. Regresión y Diseño de Experimentos. Alianza Universidad, 2002.

• SAMUELS, MYRA L.; WITMER, JEFFREY A.; SHAFFNER, ANDREW. Fundamentos de Estadística para las Ciencias de la Vida; 4ª edición. Pearson, 2012.

• SELVIN, S. Practical Biostatistics Methods. Duxbury Press, 1995.

• SOKAL, ROBERT R.; ROHLF, F. JAMES. Introduction to Biostatistics; 2nd ed.; Freeman, 1987. [Traducida al castellano por Reverté].

• TOWNEND, J.; Practical Statistics for Environmental and Biological Scientists. Wiley, 2002.

• VICENTE, M. L.; GIRÓN, P.; NIETO, C.; PÉREZ, T. Diseño de experimentos (soluciones con SAS y SPSS). Pearson-Prentice Hall, 2005.

• Guía breve de IBM SPSS Statistics 24

• IBM SPSS Statistics 24 Brief Guide

Ejercicios

Prácticas

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Prof. Patricio Cifuentes
Departamento de Matemáticas
Facultad de Ciencias, Módulo 17,  Despacho 404
Teléfono: 91 497 5002
patricio.cifuentes@uam.es

Horas de consulta: MXJ 12:30-14:30

Página web de la asignatura:

Página web en Moodle:

accesible solamente a matriculados en el curso.

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Coordinadora de la asignatura: Profª. C. Ruiz-Rivas
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