ANÁLISIS DE DATOS

(2º Biología)

ORGANIZACIÓN DOCENTE

La organización docente que se propone para esta asignatura es de 4 horas de enseñanza presencial + 4 horas de estudio y trabajo personal por semana.

Las 4 horas de enseñanza por semana se repartirán de la siguiente forma:

• 75% del tiempo se dedicará a la presentación y estudio de algunos de los modelos estadísticos más utilizados para el análisis de los datos biológicos, y 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.

Todo esto se complementará con tutorías individuales a petición del estudiante.

MÉTODO DE EVALUACIÓN

Durante el curso se llevarán a cabo las siguientes pruebas de evaluación:
Controles intermedios:

Se efectuarán 2 controles (voluntarios, pero muy recomendables). Su objetivo fundamental es incentivar la preparación continua de la asignatura. La puntuación de cada control será sobre 1 punto.

• El primer control se efectuará al finalizar el primer tema (alrededor de la 4ª semana de clase)
• El segundo control se efectuará al finalizar el tercer tema (alrededor de la 11ª semana)

Naturalmente, si el resultado al calcular CF fuera superior a 10, la calificación final sería 10.

Los estudiantes que no se presenten al examen final serán calificados como "No evaluado".

La calificación final de la convocatoria extraordinaria será la calificación del examen final realizado en esa convocatoria. La Facultad de Ciencias ha establecido que el examen extraordinario tenga lugar la mañana del viernes 13 de junio.

Características fundamentales de este sistema de calificación son:

• Cuando los resultados de los controles intermedios son buenos, ayudan a subir la calificación final.
• Cuando los resultados de los controles intermedios no son buenos, no tienen un peso negativo sobre la calificación final.

OBJETIVOS DEL CURSO

• Estudiar los modelos estadísticos más utilizados para el análisis de los datos biológicos: modelos de diseño de experimentos y modelos de regresión.
• Utilizar las técnicas estadísticas básicas en los modelos estadísticos indicados. Comprender e interpretar de los resultados obtenidos.
• Utilizar sistemáticamente programas informáticos de Estadística.

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 3 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 semana) 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.
• 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.

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Ejercicios

Prácticas

Práctica 1

Práctica 2

Práctica 3

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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

http://www.uam.es/patricio.cifuentes

Horas de consulta: LMX 13:30-14:30

Página web de la asignatura:

http://www.uam.es/personal_pdi/ciencias/cifus/biologia/AADD/2014/

Página web en Moodle:

https://moodle.uam.es/

accesible solamente a matriculados en el curso.

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Coordinador de la asignatura: 

Prof. J. de la Horra

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