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ANÁLISIS DE DATOS
Segundo curso del grado de Biología (2010/11)
REQUISITOS PREVIOS
Conocer y comprender los contenidos de las asignaturas Matemáticas y
Bioestadística.
PLANTEAMIENTO Y OBJETIVOS
El
propósito de esta asignatura es el aprender a proponer, analizar y
discutir modelos estadísticos. El objetivo principal es que el
estudiante desarrolle un espíritu crítico ante el análisis cuantitativo
de datos y sea capaz de proponer modelos estadísticos para explicar
distintos fenómenos relacionados con la Biología. Paralelamente, se
enseña la utilización de programas informáticos de estadística (SPSS,
Excel, Gnumeric, R).
PROGRAMA
Tema 1. Modelo de diseño de
experimentos de un factor.
Planteamiento del modelo. Metodología. Estimación de los parámetros del
modelo. Tabla ANOVA. Comparación de medias. Comparaciones múltiples:
correción de Bonferroni. Diagnosis de las hipótesis del modelo mediante
el análisis de residuos. Tratamiento informático de datos.
Tema 2. Modelos de diseño de
experimentos de varios factores.
Planteamiento del modelo con dos factores sin interacción. Metodología.
Estimación de parámetros. Tabla ANOVA. Comparación de medias.
Comparaciones múltiples, método de Bonferroni. Interacción:
planteamiento y análisis del
modelo con dos factores e interacción. Diagnosis del modelo mediante el
análisis de residuos. Extensión a un número mayor de factores.
Cuadrados latinos. Tratamiento informático de conjuntos de datos con
información sobre un número elevado de factores. Análisis mediante
SPSS, Excel, Gnumeric y/o R.
Tema 3. Modelo de regresión
simple.
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. Diagnosis de
las hipótesis del modelo por medio del análisis de los residuos.
Observaciones atípicas. Extensión a otros modelos de regresión simple:
modelos linealizables. Análisis mediante SPSS, Excel, Gnumeric
y/o R.
Tema 4. Modelo de regresión
múltiple.
Planteamiento y análisis del modelo de regresión lineal múltiple.
Interpretación de los parámetros. Estimación y contrastes sobre los
parámetros. Tabla ANOVA. Multicolinealidad. Coeficiente de
determinación. Interpretación de las salidas de SPSS. Predicción.
Análisis de los residuos. Regresión con variables cualitativas.
BIBLIOGRAFÍA
- Milton, J. Susan; Estadística para la biología y las
ciencias de la salud; Interamericana-McGraw-Hill (2007).
- Moore, David S. & McCabe, George P.; Introduction
to the Practice of Statistics, third edition; Freeman (1999).
- Peña, D.; Regresión y Diseño de Experimentos;
Alianza Universidad (2002).
- Ross, Sheldon M.; Introducción a la
Estadística; Reverté (2007).
- 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 y Pérez, T.;
Diseño de experimentos (soluciones con SAS y SPSS);
Pearson-Prentice Hall (2005).
- Coakes, S. & Steed, L.; SPSS Analysis
without Anguish; Wiley (1997).
- SPSS. Guía para el análisis de datos:
http://www.uca.es/serv/ai/formacion/spss/Inicio.pdf
EVALUACIÓN DEL CURSO
La evaluación del curso se llevará
a
cabo de forma continuada con dos etapas claramente diferenciadas:
Primera etapa: Durante el
curso,
se efectuarán 2 controles (voluntarios, aunque 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).
El segundo control se efectuará al
finalizar el tercer tema (alrededor de la 11ª semana).
Segunda etapa: Al final del
curso, se efectuará una evaluación final (obligatoria). Su objetivo
fundamental es incentivar la comprensión global de la asignatura. La
puntuación de la evaluación final será sobre 10 puntos.
Calificación final: La
calificación final se obtendrá a partir de la puntuación de los
controles (C1 y C2) y de la puntuación de la evaluación final
(EF), siempre que se haya obtenido al menos un 4 en dicha evaluación
final:
Si EF<4: Calificación final=EF
Si EF≥4: Calificación
final=5+5·(C1+C2+EF−5)/7
La idea de este sistema de
calificación
es incentivar tanto la preparación continua como la comprensión
global, pero permitiendo la recuperación al final del curso si los
resultados de los controles intermedios no son buenos.
▲
CLASES
Anova de un
factor
Anova multifactorial
Regresión lineal
Regresión multilineal
EJERCICIOS
Lista de ejercicios
Instrucciones
para utilizar el módulo de Análisis de datos de Excel
DATOS
Antropométricos
Mnemotecnia
Cuculus
Seed_ant
Hormigueros_select
EgyptianSkull
Eggs
Peces
INFORMACIÓN SOBRE LOS DATOS
Cuculus
Eggs info 1
Eggs info 2
Peces
Hormigueros
FORMULARIOS
Formulario de Bioestadística
Formulario de Análisis de Datos.
GRUPO 122
Aula: 02.PP.AU.S08;
horario:
LM 11:30-12:30, X 11:30-13:30;
Profesor: Patricio Cifuentes; despacho: Edif. Ciencias, módulo 17, 404.
Horas de consulta:
LMXJ 15:00-16:00; tel.: 91-497-5002.
<patricio.cifuentes(arroba)uam.es>
<http://www.uam.es/patricio.cifuentes>
<http://portal.uam.es/portal/page/profesor/epd2_asig_grupos_2010/asig16307_grupo122>
ENLACES DE INTERÉS
Página
web del coordinador de la asignatura
The R Project for Statistical
Computing
Portal de la
Estadística (statsci.org)
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