Créditos ECTS Créditos ECTS: 3
Horas ECTS Criterios/Memorias Trabajo del Alumno/a ECTS: 51 Horas de Tutorías: 3 Clase Expositiva: 9 Clase Interactiva: 12 Total: 75
Lenguas de uso Castellano, Gallego
Tipo: Materia Ordinaria Máster RD 1393/2007 - 822/2021
Centro Facultad de Biología
Convocatoria: Segundo semestre
Docencia: Con docencia
Matrícula: Matriculable | 1ro curso (Si)
• Introducir al alumno en métodos avanzados de regresión lineal y no lineal con el propósito de establecer relaciones entre variables.
• Capacitar al estudiante para el análisis de datos en los que estén involucradas muchas variables, pudiendo en su caso describir la naturaleza de los datos y su dimensión.
• Manejar apropiadamente software estadístico para el proceso de selección, ajuste y validación de modelos
• Capacitar al alumno en el uso del lenguaje estadístico para transmitir y discutir correctamente los resultados de las pruebas y modelización estadística que emplee en cada caso.
1. Limitaciones de la regresión lineal.
2. Modelización lineal generalizada.
3. Modelo aditivo y modelo aditivo generalizado.
4. Métodos de ordenación para datos multivariantes.
5. El lenguaje estadístico en biología: una visión crítica.
Temario de otras actividades (prácticas, seminarios, tutorías, etc.)
1. Prácticas en R para la implementación de los métodos considerados en el temario de teoría.
Martínez-Abraín, A. (2007). Are there any differences? A non-sensical question in ecology. Acta Oecologica 32, pp 203-206.
Martínez Abraín, A. (2008) Statistical significance and biological relevance: A call for a more cautious interpretation of results in ecology. Acta Oecologica, 34 pp 9–11.
Martínez-Abraín, A. (2013). Why do ecologists aim to get positive results? Once again, negative results are necessary for better knowledge accumulation. Animal Biodiversity and Conservation, 36 pp 33-36.
Zuur A, Ieno, EN y Smith GM (2007) Analyzing Ecological Data. Statistics for Biology and Health. Springer.
Zuur A, Ieno, EN, Walker NJ, Savaliev AA y Smith GM (2009) Mixed effects models and extensions in Ecology with R. Statistics for Biology and Health. Springer
BÁSICAS Y GENERALES
CG01 - Adquisición de la capacidad de análisis sobre la situación actual y futura de la biodiversidad terrestre
CG03 - Emplear fuentes de información y bases de datos necesarias para contribuir al análisis y generar información específica para
el ámbito de la biodiversidad terrestre
CB6 - Poseer y comprender conocimientos que aporten una base u oportunidad de ser originales en el desarrollo y/o aplicación de ideas, a menudo en un contexto de investigación
TRANSVERSALES
CT1 - Capacidad de análisis y síntesis
CT5 - Compromiso de veracidad de la información que ofrece a los demás
ESPECÍFICAS
CE2 - Capacidad para aplicar análisis estadístico a la caracterización global de las respuestas de las comunidades a los factores ambientales.
CE3 - Capacidad para diseñar y realizar adecuadamente muestreos y experimentos, e interpretar correctamente los resultados.
Lección-explicación: procedimiento docente por el cual el profesor presenta conceptos y/o procedimientos, aportando información básica necesaria para entender una perspectiva teórica o un procedimiento práctico, promoviendo la participación del estudiantado. Se realizarán simultáneamente de forma presencial en la Facultad de Ciencias de la UDC (para los alumnos de la UDC) y por videoconferencia (para los demás alumnos)
Clase práctica: desarrollada en campo, laboratorio o aula de informática, tiene por objeto la observación in situ de aspectos del medio físico y biológico, la realización de experimentos o el aprendizaje y aplicación de software informático, con el apoyo y supervisión del profesorado. Se realizarán de forma presencial en aulas de informática de la Facultad de Ciencias.
Aprendizaje colaborativo: los estudiantes, con el asesoramiento del profesor, trabajan en pequeños grupos, de forma que el trabajo de cada uno de los miembros va dirigido a la consecución de una meta común. Los estudiantes elaborarán, en grupos, un trabajo consistente en el análisis de datos de biodiversidad con software estadístico. Los estudiantes podrán consultar con los profesores/as sus dudas, fijando las correspondientes tutorías tanto de forma presencial como online, usando Teams.
Lectura comentada en grupo de artículos seleccionados por el profesor (artículos en inglés y castellano) y síntesis de los puntos principales a retener sobre el buen uso del lenguaje en Estadística Ecológica
SISTEMA DE EVALUACIÓN (PONDERACIÓN MÍNIMA - PONDERACIÓN MÁXIMA)
• Evaluación continua (30.0% de la nota final): Participación en las clases y/o resolución de ejercicios relacionados con los temas de la asignatura.
• Examen/Trabajo (70.0% de la nota final): Los estudiantes deberán realizar pequeños trabajos en cada uno de los tres bloques temáticos diferenciados del programa:
o Bloque I (Temas 1 a 3). Trabajo consistente en la resolución de casos prácticos haciendo uso de algún software estadístico (peso 50%)
o Bloque II (Tema 4). Trabajo consistente en la resolución de casos prácticos haciendo uso de algún software estadístico (peso 25%)
o Bloque III (Tema 5). Trabajo consistente en identificar varios casos de uso incorrecto del lenguaje estadístico en artículos científicos publicados, en relación a los casos previamente estudiados en la clase, y comentarlos críticamente por escrito (peso 25%)
Actividad Horas Presencialidad
Clases expositivas 10 100 (Videoconferencia)
Clases interactivas 10 100
Tutorías obligatorias 1 100 (Videoconferencia)
Estudio personal del alumnado 54 0
Total horas de trabajo 75
Se recomienda la participación activa en todas las actividades, pero muy especialmente en las clases interactivas. Se recomienda también la instalación del software estadístico R cuanto antes, para solucionar cualquier problema técnico que pueda surgir.
Canales de comunicación directa con el alumnado
La comunicación se establecerá mediante dos canales principales:
Correo electrónico Diariamente, para hacer consultas, solicitar tutorías y para el seguimiento de la actividad de aprendizaje colaborativo.
Teams Para la realización de tutorías individuales y grupales fijadas previamente.
Teams Diariamente, según la necesidad del alumnado. En la plataforma se crearán “foros temáticos” asociados a los módulos de la materia, para formular las consultas necesarias.