Créditos ECTS Créditos ECTS: 6
Horas ECTS Criterios/Memorias Trabajo del Alumno/a ECTS: 99 Horas de Tutorías: 3 Clase Expositiva: 24 Clase Interactiva: 24 Total: 150
Lenguas de uso Castellano, Gallego
Tipo: Materia Ordinaria Grado RD 1393/2007 - 822/2021
Departamentos: Estadística, Análisis Matemático y Optimización
Áreas: Estadística e Investigación Operativa
Centro Facultad de Ciencias
Convocatoria: Primer semestre
Docencia: Con docencia
Matrícula: Matriculable | 1ro curso (Si)
Objetivo general:
• Conocer los principales modelos de distribución de probabilidad, las técnicas clásicas de inferencia estadística y sus aplicaciones en las Ciencias de la Salud.
Objetivos destacables a alcanzar como resultado del aprendizaje:
• Saber interpretar los resultados de análisis estadísticos relacionados con la nutrición, alimentación y aspectos sanitarios.
• Adquirir la formación básica en inferencia estadística para la actividad investigadora en materia sanitaria y nutricional.
• Conocer la metodología y los diseños de muestras de utilidad en estudios nutricionales.
La memoria del título contempla para esta materia los siguientes contenidos:
TEORÍA
• Técnicas de análisis exploratorio de datos.
• Cálculo de probabilidades y variables aleatorias.
• Técnicas de inferencia estadística.
• Análisis de datos categóricos.
PRÁCTICAS
• Técnicas de análisis exploratorio de datos.
• Técnicas de inferencia estadística. Parte I.
• Técnicas de inferencia estadística. Parte II.
• Análisis de datos categóricos.
Estos contenidos serán desarrollados de acuerdo al programa de la materia que se indica a continuación.
----- PROGRAMA -----
PARTE I. ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA Y VARIABLES ALEATORIAS
Tema 1. ANÁLISIS EXPLORATORIO UNIVARIANTE Y BIVARIANTE
Distribuciones de frecuencias.
Medidas de resumen de variables unidimensionales. Medidas de tendencia central. Cuantiles. Medidas de dispersión. Datos atípicos.
Medidas de resumen de variables bidimensionales. Vector de medias. Matriz de covarianzas y matriz de correlaciones y su generalización al caso multidimensional. Ajuste de funciones lineales por el método de mínimos cuadrados.
Tema 2. CÁLCULO DE PROBABILIDADES Y VARIABLES ALEATORIAS
Cálculo de probabilidades. Teorema de Bayes. Independencia de sucesos.
Variables aleatorias unidimensionales y sus características. Función de masa de probabilidad de una variable aleatoria discreta. Función de densidad de una variable aleatoria continua. Medidas de posición y de dispersión.
Modelos de distribución de probabilidad de uso común. Distribuciones discretas. Distribuciones continuas.
PARTE II. TECNICAS DE INFERENCIA ESTADÍSTICA
Tema 3.: ESTIMACIÓN PUNTUAL E INTERVALOS DE CONFIANZA
Diseños muestrales de uso común.
Estimadores puntuales.
El error de estimación. Sesgo. Error típico. Error cuadrático medio.
Distribución del error de estimación. Aplicaciones de las distribuciones normal estándar, t de Student, ji-cuadrado y F de Fisher-Snedecor.
Intervalos de confianza basados en una y dos muestras. Intervalos de confianza sobre medias. Intervalos de confianza sobre varianzas.
Determinación del tamaño de muestra.
Tema 4. CONTRASTE DE HIPÓTESIS
Hipótesis del contraste. Tipos de error.
Test de significación. Región de aceptación y región crítica. Nivel de significación crítico.
Contrastes de hipótesis basados en una y dos muestras. Contrastes de hipótesis sobre medias. Contrastes de hipótesis sobre varianzas.
Contrastes de hipótesis no paramétricos.
PARTE III. TÉCNICAS ESTADÍSTICAS PARA EL ANÁLISIS DE RELACIONES
Tema 5. ANÁLISIS DE LA VARIANZA
Diseño muestral completamente aleatorizado. Análisis de la varianza con un solo factor.
Comparación conjunta de medias. Comparaciones múltiples de medias por pares.
Tema 6. REGRESIÓN Y ANÁLISIS DE DATOS CATEGÓRICOS
El modelo de regresión lineal simple. Inferencia estadística sobre los coeficientes de regresión. Intervalos de predicción.
El modelo de regresión logística simple.
Análisis de tablas de contingencia. Contraste de independencia. Contraste de homogeneidad.
PARTE IV
PRÁCTICAS DE BIOESTADÍSTICA
Se utilizará el programa estadístico R-Commander, con el apoyo de la hoja de cálculo Excel.
Las sesiones de prácticas estarán dedicadas a la resolución de problemas y casos prácticos que abarquen los diferentes métodos estadísticos incluidos en el programa de la materia. Su desarrollo será paralelo al de los temas del programa de la materia, siguiendo el siguiente esquema:
• Análisis exploratorio de datos de variables unidimensionales.
• Análisis exploratorio de datos de variables bidimensionales.
• Cálculo de probabilidades y variables aleatorias.
• Inferencia estadística I. Intervalos de confianza basados en una o dos muestras.
• Inferencia estadística II. Tests de hipótesis basados en una o dos muestras.
• Comparación conjunta de varias medias y comparaciones por pares asociadas al ANOVA.
• Análisis de regresión y análisis de datos categóricos
BIBLIOGRAFÍA BÁSICA
Arriaza Gómez, A.J. y otros (2013). Estadística básica con R y R-commander. Universidad de Cádiz.
URL: http://sestio.uca.es/repos/ebrcmdr/pdf/13marzo/ebrcmdr.pdf
Cao, R. y otros (2001). Introducción a la Estadística y sus aplicaciones. Ed. Pirámide.
Carrasco, J. L. y otros (1994). Ejercicios y problemas de Estadística médica. CIBEST, Editorial Ciencia 3.
Milton, J. S. (2007). Estadística para biología y ciencias de la salud. McGraw-Hill.
Montgomery, D. C.; Peck, E. A.; Vining G. G. (2002). Introducción al análisis de regresión lineal. CECSA. Ríus Díaz, F.; Wärnberg, J. (2014). Bioestadística. Paraninfo
Sarabia Alegría, J.M; Prieto Mendoza, F.; Jordá Gil, V (2018). Prácticas de estadística con R. Pirámide
BIBLIOGRAFÍA COMPLEMENTARIA
Espejo Miranda, I. (2015). Inferencia Estadística (Teoría y Problemas). Universidad de Cádiz
URL: http://sestio.uca.es/repos/l_inf_est/pdf/actual/lib_inf.pdf
García Pérez, A. (2010). Estadística básica con R. UNED.
Lara, A. M. (2002). Estadística para ciencias biológicas y ciencias ambientales. Proyecto Sur de Ediciones.
Martín, A. y Luna, J. (2004). Bioestadística para Ciencias de la Salud. Ed. Norma
Mirás Calvo, M.A. y Sánchez Rodríguez, E (2018). Técnicas estadísticas con hoja de cálculo y R. Azar y variabilidad en las ciencias naturales. Servizo de Publicacións da Universidade de Vigo.
URL: http://www.investigo.biblioteca.uvigo.es/xmlui/handle/11093/970
Moncho Vasallo, J (2014). Estadística aplicada a las ciencias de la salud. Elsevier
Montanero Fernández J; Minuesa Abril C (2018); Estadística básica para ciencias de la salud. Universidad de Extremadura.
URL: http://dehesa.unex.es/handle/10662/7011
Novo Sanjurjo, V. (2003). Problemas de Cálculo de Probabilidades y Estadística. Sanz y Torres.
Samuels, M. L.; Witmer, J. A. y Schaffner, A. (2012). Fundamentos de Estadística para las Ciencias de la Vida. Pearson
Sánchez-Cantalejo Ramírez, E. (2000). Regresión logística en salud pública. Escuela Andaluza de Saluz Pública, Consejería de Salud.
URL: https://www.easp.es/?wpdmact=process&did=OTQuaG90bGluaw==
Steel, R. y Torrie, J. (1988). Bioestadística: Principios y procedimientos. McGraw-Hill.
Viedma, J. A. (1990). Exposición intuitiva y problemas resueltos de Métodos Estadísticos. Ed. del Castillo.
Dentro del cuadro de competencias que se diseñó para la titulación, se trabajarán las siguientes.
COMPETENCIAS ESPECÍFICAS
CE3 - Conocer la estadística aplicada a Ciencias de la Salud. Conocer las bases psicológicas y los factores biopsico-sociales que inciden en el comportamiento humano.
CE7 - Adquirir habilidades de trabajo en equipo como unidad en la que se estructuran de forma uni o multidisciplinar e interdisciplinar los profesionales y demás personal relacionados con la evaluación diagnóstica y tratamiento de dietética y nutrición.
COMPETENCIAS DE FORMACIÓN BÁSICA
CB2 - Que los estudiantes sepan aplicar sus conocimientos a su trabajo o vocación de una forma profesional y posean las competencias que suelen demostrarse por medio de la elaboración y defensa de argumentos y la resolución de problemas dentro de su área de estudio.
CB4 - Que los estudiantes puedan transmitir información, ideas, problemas y soluciones a un público tanto especializado como no especializado.
CB5 - Que los estudiantes hayan desarrollado aquellas habilidades de aprendizaje necesarias para emprender estudios posteriores con un alto grado de autonomía.
Con el trabajo en las competencias específicas y básicas previas, se buscará al mismo tiempo ampliar las capacidades adquiridas en otras materias en las competencias generales y transversales siguientes.
COMPETENCIAS GENERALES
CG6 - Conocer, valorar críticamente y saber utilizar y aplicar las fuentes de información relacionadas con nutrición, alimentación, estilos de vida y aspectos sanitarios.
CG29 - Adquirir la formación básica para la actividad investigadora, siendo capaces de formular hipótesis, recoger e interpretar la información para la resolución de problemas siguiendo el método científico, y comprendiendo la importancia y las limitaciones del pensamiento científico en materia sanitaria y nutricional.
COMPETENCIAS TRANSVERSALES
CT1 - Capacidad de análisis y síntesis.
CT7 - Capacidad para la resolución de problemas.
CT8 - Capacidad para tomar decisiones.
A lo largo del curso se impartirán los siguientes tipos de clases.
CLASES EXPOSITIVAS
Son las clases sobre metodología estadística y sus aplicaciones en nutrición humana y dietética. Las exposiciones se harán mediante presentaciones con el ordenador que se complementarán con las explicaciones necesarias y con la resolución de problemas.
Las transparencias de las presentaciones de cada tema estarán a la disposición de los estudiantes en el Campus Virtual de la USC antes de comenzar el tema correspondiente.
CLASES INTERACTIVAS
Son las clases de prácticas y los seminarios.
Clases de prácticas. Se centrarán en el aprendizaje de programas informáticos como herramienta para llevar a cabo los análisis estadísticos. Se trabajará con el programa estadístico R-Commander, con el apoyo de la hoja de cálculo Excel.
En estas clases se emplearán unos guiones que estarán a disposición de los estudiantes en el Campus Virtual de la USC antes de cada sesión.
Seminarios. Estarán dedicados a la resolución de problemas y casos prácticos.
TUTORÍAS EN GRUPO
Las tutorías en grupo estarán dedicadas a motivar y evaluar el seguimiento continuo de las clases.
Los estudiantes tienen que preparar previamente a la tutoría en grupo problemas de los temas ya desarrollados en las clases. Durante la tutoría en grupo resuelven de forma presencial problemas similares a los propuestos y aclaran las dudas que queden de los temas tratados.
PLAN DE ADAPTACIÓN DE LAS ACTIVIDADES DOCENTES A LOS ESCENARIOS ESTABLECIDOS POR LA USC
Debido a la naturaleza y contenidos de esta materia, así como a la metodología empleada, la modalidad presencial será prioritaria para todos los tipos de clases (expositivas, prácticas, seminarios y tutorías)
La adaptación de las actividades docentes al escenario adoptado se hará como se indica a continuación.
Escenario 1
La docencia expositiva e interactiva será de carácter presencial.
Para las tutorías la modalidad presencial será prioritaria si bien parte de ellas se podrán realizar de manera telemática.
Escenario 2
Siempre y cuando se cumplan las condiciones de seguridad requeridas en este escenario, se mantendrán presenciales las clases expositivas e interactivas (prácticas y seminarios), así como parcialmente las tutorías.
En el caso de que no sea posible impartir la totalidad de las clases expositivas e interactivas de manera presencial, pasarían a ser parcialmente no presenciales, priorizando la presencialidad cuando sea posible.
Escenario 3
La docencia será completamente no presencial.
Para la docencia se programarán actividades en modalidad asíncrona y síncrona, priorizando la modalidad síncrona para las actividades de evaluación.
Modalidad de docencia no presencial
***************************
Las actividades docentes no presenciales indicadas en los escenarios 2 y 3 se realizarían a través de los diferentes medios telemáticos disponibles en la USC, preferentemente el Campus Virtual y Ms Teams.
Para dichas actividades docentes se respetará el horario establecido por el centro y podrán tener lugar de forma síncrona o asíncrona.
Para la realización de tutorías, así como para mantener una comunicación directa tanto entre los propios estudiantes como entre éstos y los profesores, podrán realizarse a través del foro del Campus Virtual, mediante Ms. Teams o bien mediante correo electrónico.
La evaluación se hará en base a los dos apartados siguientes.
Apartado 1. El examen de la materia, con una valoración de 6 puntos.
Competencias a evaluar: CE3, CT1, CT7 y CT8.
Hay dos oportunidades que se celebrarán en las fechas oficiales fijadas por el centro. El examen abordará cuestiones sobre métodos estadísticos y la resolución razonada de problemas.
Apartado 2. Las actividades para la evaluación del seguimiento continuo de las clases y el examen de prácticas, con una valoración conjunta de 4 puntos. Competencias a evaluar: CE3, CE7, CB2, CB4, CB5, CG6, CG29, CT1, CT7 y CT8
La evaluación se hará en base a los siguientes apartados:
• 2.1. El examen de las prácticas de Bioestadística .
En cada una de las dos oportunidades oficiales habrá un examen de prácticas. El examen de prácticas será a continuación del examen de la materia (apartado 1).
El examen de prácticas consistirá en la resolución de problemas con R-Commander y Excel.
• 2.2. Las actividades de evaluación continua del seguimiento de las clases.
Para la evaluación de esta parte se tendrán en cuenta la resolución de cuestiones y problemas que se formularán en las tutorías en grupo, en los seminarios y en las prácticas, así como la realización de los trabajos propuestos, que se asignarán de forma individual.
Las cuestiones y problemas de las actividades de evaluación continua se repartirán en tres bloques:
- Un primer bloque tratará sobre la Parte I (Temas 1 y 2) de la asignatura
- Un segundo bloque tratará sobre la Parte II (Temas 3 y 4) de la asignatura.
- Un tercer bloque tratará sobre la Parte III (Temas 5 y 6) de la asignatura.
• Para que sea aplicable la evaluación en base a los dos apartados anteriores, será necesario una nota mínima de 4 sobre 10 en el apartado 1 de evaluación. Si no se alcanza ese mínimo en el apartado 1, la nota final máxima de la asignatura non podrá ser superior a 4 (sobre 10).
• Las notas del apartado 2 de la primera oportunidad se conservan para la segunda oportunidad del curso académico. En esta última oportunidad se podrá optar a mejorar las nota mediante las siguientes opciones:
- Realizar el examen de prácticas de la segunda oportunidad.
- Realizar las preguntas adicionales del examen alternativas a la resolución de cuestiones y problemas de la evaluación continua.
• Para aquellos estudiantes que repitan la asignatura y su nota en el apartado 2 del curso anterior sea superior o igual a 5 (sobre 10) se conserva la nota del curso anterior en el apartado 2. En dicho caso, la nota del apartado 2 del presente curso será la máxima entre la nota del apartado 2 del curso pasado y la nota del apartado 2 del curso actual.
El sistema de evaluación será exactamente el mismo independientemente de la modalidad de docencia empleada (presencial o telemática), con la única diferencia de que las actividades de evaluación se realizarán, según establezcan las autoridades competentes, o bien presencialmente en el aula o bien en remoto mediante los medios telemáticos disponibles en la USC.
Para los casos de realización fraudulenta de ejercicios o pruebas será de aplicación lo establecido en la “Normativa de evaluación del rendimiento académico de los estudiantes y de revisión de las calificaciones.
Créditos ECTS: 6
HORAS PRESENCIALES
Horas expositivas: 30
Horas interactivas: 20 (16 de prácticas de laboratorio y 4 de seminario)
Horas de tutoría en grupo: 2
Actividades de evaluación: 5
HORAS NO PRESENCIALES
Horas estimadas de estudio personal y elaboración de trabajos: 93.
- La asistencia a las clases, tanto a las expositivas cómo a las interactivas (prácticas y seminarios) y a las tutorías en grupo.
- La participación y la realización de las actividades de evaluación continua.
- La realización de los boletines de problemas propuestos.
- El estudio de la materia al ritmo que se imparte en las clases.
- La consulta de bibliografía recomendada para la materia.
El profesorado de esta asignatura a lo largo del proceso formativo utilizará dos idiomas: castellano y gallego.
PLAN DE CONTINGENCIA
Se recopilan a continuación los aspectos a tener en cuenta para la adaptación a los posibles escenarios sanitarios adoptados por la universidad.
Metodología
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Debido a la naturaleza y contenidos de esta materia, así como a la metodología empleada, la modalidad presencial será prioritaria para todos los tipos de clases (expositivas, prácticas, seminarios y tutorías)
La adaptación de las actividades docentes al escenario adoptado se hará como se indica a continuación.
Escenario 1
La docencia expositiva e interactiva será de carácter presencial.
Para las tutorías la modalidad presencial será prioritaria si bien parte de ellas se podrán realizar de manera telemática.
Escenario 2
Siempre y cuando se cumplan las condiciones de seguridad requeridas en este escenario, se mantendrán presenciales las clases expositivas e interactivas (prácticas y seminarios), así como parcialmente las tutorías.
En el caso de que no sea posible impartir la totalidad de las clases expositivas e interactivas de manera presencial, pasarían a ser parcialmente no presenciales, priorizando la presencialidad cuando sea posible.
Escenario 3
La docencia será completamente no presencial.
Para la docencia se programarán actividades en modalidad asíncrona y síncrona, priorizando la modalidad síncrona para las actividades de evaluación.
Modalidad de docencia no presencial
Las actividades docentes no presenciales indicadas en los escenarios 2 y 3 se realizarían a través de los diferentes medios telemáticos disponibles en la USC, preferentemente el Campus Virtual y Ms Teams.
Para dichas actividades docentes se respetará el horario establecido por el centro y podrán tener lugar de forma síncrona o asíncrona.
Para la realización de tutorías, así como para mantener una comunicación directa tanto entre los propios estudiantes como entre éstos y el docente, podrán realizarse a través del foro del Campus Virtual, mediante Ms. Teams o bien mediante correo electrónico.
Evaluación
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El sistema de evaluación será exactamente el mismo independientemente de la modalidad de docencia empleada (presencial o telemática), con la única diferencia de que las actividades de evaluación se realizarán, según establezcan las autoridades competentes, o bien presencialmente en el aula o bien en remoto mediante los medios telemáticos disponibles en la USC.
Para los casos de realización fraudulenta de ejercicios o pruebas será de aplicación lo establecido en la “Normativa de evaluación del rendimiento académico de los estudiantes y de revisión de las calificaciones.
Antonio Sampayo Flores
- Departamento
- Estadística, Análisis Matemático y Optimización
- Área
- Estadística e Investigación Operativa
- Teléfono
- 982824131
- Correo electrónico
- antonio.sampayo [at] usc.es
- Categoría
- Profesor/a: Asociado/a de Universidad LOU
Luis Alberto Ramil Novo
Coordinador/a- Departamento
- Estadística, Análisis Matemático y Optimización
- Área
- Estadística e Investigación Operativa
- Correo electrónico
- l.ramil [at] usc.es
- Categoría
- Profesor/a: Titular de Universidad
| Martes | |||
|---|---|---|---|
| 11:00-12:00 | Grupo /CLE_01 | Castellano | FAC. HUMANIDADES, SALÓN ACTOS |
| Miércoles | |||
| 11:00-12:00 | Grupo /CLE_01 | Castellano | FAC. HUMANIDADES, SALÓN ACTOS |
| Jueves | |||
| 11:00-12:00 | Grupo /CLE_01 | Castellano | FAC. HUMANIDADES, SALÓN ACTOS |
| 18.01.2021 16:00-20:00 | Grupo /CLE_01 | 0P AULA 4 PLANTA BAJA |
| 18.01.2021 16:00-20:00 | Grupo /CLE_01 | 0P AULA 5 PLANTA BAJA |
| 18.01.2021 16:00-20:00 | Grupo /CLE_01 | 0P AULA 6 PLANTA BAJA |
| 18.01.2021 16:00-20:00 | Grupo /CLE_01 | AULA INFORMÁTICA 1 |
| 18.01.2021 16:00-20:00 | Grupo /CLE_01 | AULA INFORMÁTICA 2 |
| 18.01.2021 16:00-20:00 | Grupo /CLE_01 | AULA INFORMÁTICA 3 |
| 09.07.2021 16:00-20:00 | Grupo /CLE_01 | 0P AULA 4 PLANTA BAJA |
| 09.07.2021 16:00-20:00 | Grupo /CLE_01 | 0P AULA 5 PLANTA BAJA |
| 09.07.2021 16:00-20:00 | Grupo /CLE_01 | AULA INFORMÁTICA 1 |
| 09.07.2021 16:00-20:00 | Grupo /CLE_01 | AULA INFORMÁTICA 2 |