ECTS credits ECTS credits: 3
ECTS Hours Rules/Memories Student's work ECTS: 51 Hours of tutorials: 3 Expository Class: 15 Interactive Classroom: 6 Total: 75
Use languages Spanish, Galician
Type: Ordinary subject Master’s Degree RD 1393/2007 - 822/2021
Center Faculty of Veterinary Science
Call: Second Semester
Teaching: With teaching
Enrolment: Enrollable | 1st year (Yes)
Conocer el método científico y el uso correcto de la terminología
Desarrollar la habilidad de identificar las herramientas necesarias para validar y analizar datos por medio de métodos estadísticos apropiados
Identificar los procedimientos científicos más adecuados a cada problema y las limitaciones de los mismos
Reflexionar sobre las responsabilidades éticas y sociales de la actividad científica
1. Metodología de la ciencia.
2. Experimentos manipulativos y observacionales.
3. Paradigmas estadísticos y su aplicación (Método frecuentista, Teoría de la información, Métodos Bayesianos).
4. Meta-análisis.
• TEMAS
TEMA 1. Método científico, diseño y análisis de experimentos y paradigma frecuentista.
TEMA 2. Cómo analizar experimentos manipulativos. Pseudo-replicación. Modelos lineales generalizados, AIC y desvianza. Factores fijos y aleatorios
TEMA 3. Cómo analizar experimentos observacionales. La Teoría de la Información y la inferencia estadística. Criterio de Información de Akaike
TEMA 4. Probabilidad condicional y Métodos Bayesianos
TEMA 5. Meta-análisis
Bibliografía básica (se resaltan con asterisco las referencias obligatorias):
Byrnes, J. E. K., & Dee, L. E. 2025. Causal inference with observational data and unobserved confounding variables. Ecology Letters, 28(1), e70023. https://doi.org/10.1111/ele.70023
Eberhardt L.L. 2003. What should we do about hypothesis testing? Journal of Wildlife Management, 67 (2): 241-247.
Ford E.D. 2000. Scientific Method for Ecological Research. Cambridge: Cambridge University Press
*Hulrbert S.H. 1984. Pseudoreplication and the design of ecological experiments. Ecological Monographs, 54: 187-211
*Johnson D.H. 1999. The insignificance of statistical significance testing. Journal of Wildlife Management, 63 (3): 763-772
*Johnson D.H. 2002. The importance of replication in wildlife research. Journal of Wildlife Management, 66 (4): 919-932
Krebs C.J. 2000. Hypothesis testing in ecology. In: Boitani L, Fuller TK (eds) Research techniques in animal ecology. Controversies and consequences. Columbia University Press, New York, pp 1–14
Kelly C.D. 2006. Replicating empirical research in Behavioral Ecology: how and why it should be done but rarely ever is. The Quarterly Review of Biology, 81(3): 221-236.
McCarthy M.A. 2007. Bayesian Methods for Ecology. Cambridge: Cambridge University Press
Oksanen L. 2001. Logic of experiments in ecology: is pseudoreplication a pseudoissue? Oikos, 94 (1): 27-38.
Ruiz-Benito, P., Andivia, E., Archambeaou, J., Astigarraga, J., Barrientos, R., Cruz-Alonso, V., Florencio, M., Gómez, D., Martínez-Baroja, L., Quiles, P., Rohrer, Z., Santos, A. M. C., Velado, E., Villén-Pérez, S., & Morales-Castilla, I. 2018. Ventajas de la estadística bayesiana frente a la frecuentista: ¿por qué nos resistimos a usarla? Ecosistemas, 27(2), 136–139. https://doi.org/10.7818/ecos.1591
Shaffer T.L., Johnson D.H. 2008. Ways of learning: observational studies versus experiments. Journal of Wildlife Management, 72: 4-13.
Shoemaker, J. S., Painter, I. S., & Weir, B. S. (1999). Bayesian statistics in genetics: A guide for the uninitiated. Trends in Genetics, 15(9), 354–358. https://doi.org/10.1016/S0168-9525(99)01751-5
Silberzahn, R., Uhlmann, E. L., Martin, D. P., Anselmi, P., Aust, F., Awtrey, E., Bahník, Š., Bai, F., Bannard, C., Bonnier, E., Carlsson, R., Cheung, F., Christensen, G., Clay, R., Craig, M. A., Dalla Rosa, A., Dam, L., Evans, M. H., Flores Cervantes, I., … Nosek, B. A. 2018. Many analysts, one data set: Making transparent how variations in analytic choices affect results. Advances in Methods and Practices in Psychological Science, 1(3), 337–356. https://doi.org/10.1177/2515245917747646
Bibliografía complementaria:
Anderson D.R., Link W.A., Johnson D.H., Burnham K.P. 2001. Suggestions for presenting the results of data analyses. Journal of Wildlife Management, 65 (3): 373-378
Dorazio R.M. 2015. Bayesian data analysis in population ecology: motivations, methods, and benefits. Population Ecology, 58: 31–44.
Competencias Básicas:
CB7 - Que los estudiantes sepan aplicar los conocimientos adquiridos y su capacidad de resolución de problemas en entornos nuevos o poco conocidos dentro de contextos más amplios (o multidisciplinares) relacionados con su área de estudio.
CB9 - Que los estudiantes sepan comunicar sus conclusiones y los conocimientos y razones últimas que las sustentan a públicos especializados y no especializados de un modo claro y sin ambigüedades.
Competencias Generales:
CG01 - Capacidad de organización y planificación del estudio y la experimentación en las áreas de conocimientos implicadas.
CG04 - Creatividad para generar nuevas ideas y aplicarlas en su estudio actual y posterior.
Competencias Específicas:
CE01 - Comprender la relación entre la Genómica y la Genética y la salud humana, animal y vegetal, necesaria para el desarrollo de las diversas funciones de un profesional orientado al avance de la salud.
CE02 - Conocer los métodos y tecnologías seguros para la aplicación de los nuevos desarrollos de la Genómica y la Genética en diversos sectores productivos.
CE03 - Desarrollar las destrezas y habilidades en análisis genómico y genético, y en consejo genético.
CE04 - Ser capaz de llevar a cabo la trazabilidad del material genético para la detección de mutaciones y el control de riesgos e identificación de puntos críticos, en la salud, la producción, la manipulación y el procesado
CE05 - Adquirir conocimientos y habilidades en el desarrollo del trabajo científico en las ciencias de la vida, al menos una de las siguientes áreas de conocimiento: Genética, Fisiología, Anatomía Patológica, Medicina Legal y Forense, Producción Animal, Producción Vegetal.
CE06 - Saber manejar las fuentes de información relacionadas con la Genómica (y otras ómicas), la Genética, sus tecnologías y los aspectos de seguridad relativos a las mismas, incluyendo la producción animal y vegetal.
Competencias Transversales:
CT02 - Capacidad para comunicarse por oral y por escrito en lengua gallega.
CT05 - Capacidad de reflexión desde distintas perspectivas del conocimiento.
CT07 - Capacidad para elaborar, exponer y discutir un texto científico-técnico organizado y comprensible.
Lecciones –explicación (presencialmente y/o a través de contenidos en el aula virtual).
Lectura y análisis de textos proporcionados por el/la profesor/a, presencialmente y/o en aula virtual.
Talleres/ Seminarios presenciales o en aula virtual.
Aprendizaje colaborativo (trabajos grupales y/o participación en foros de debate presencial o virtual).
Actividades mediante TIC (equipos informáticos).
Desarrollo de trabajos académicos y defensa presencial.
Tutorías personalizadas presenciales y online.
Trabajo autónomo del alumnado no presencial.
• Prueba escrita: Se evaluará mediante una prueba escrita la adquisición de los principales conceptos teóricos por parte del alumnado (70% de la calificación de la materia)
• Evaluación continua: Se evaluará de manera continua tanto la actitud del alumnado en las clases teóricas y prácticas como la calidad y claridad de exposición de los trabajos presentados (30% de la calificación de la materia)
Para los casos de realización fraudulenta de ejercicios o pruebas será de aplicación lo recogido en la Normativa de evaluación del rendimiento académico de los estudiantes y de revisión de cualificaciones.
Horas presenciales: 24
Expositivas: 14
Interactivas de Laboratorio (prácticas): 5
Tutorías personalizadas: 3
Examen: 2
Horas de trabajo del alumnado: 51