Créditos ECTS Créditos ECTS: 6
Horas ECTS Criterios/Memorias Horas de Titorías: 3 Clase Expositiva: 25 Clase Interactiva: 23 Total: 51
Linguas de uso Castelán, Galego
Tipo: Materia Ordinaria Grao RD 1393/2007 - 822/2021
Departamentos: Estatística, Análise Matemática e Optimización
Áreas: Estatística e Investigación Operativa
Centro Facultade de Ciencias
Convocatoria: Segundo semestre
Docencia: Sen docencia (Extinguida)
Matrícula: Non matriculable | 1ro curso (Si)
Obxectivo xeral:
Coñecementos para a resolución e interpretación dos resultados de problemas que requiran técnicas estatísticas que se poidan formular no ámbito da Bioquímica, e nas ciencias da saúde en xeral.
Obxectivos particulares:
• Coñecer a metodoloxía e a aplicación de deseños de mostras de utilidade.
• Coñecementos dos principais métodos estatísticos de análise de datos: Estatística Descritiva e Inferencia Estatística en modelos de distribución de probabilidade, modelos de análises da varianza e modelos de regresión.
• Saber interpretar os resultados de análises estatísticas.
• Formación básica en programas informáticos para cálculos estatísticos.
A memoria do título contempla para esta materia os seguintes contidos:
TEORÍA
• Estatística descritiva.
• Variables aleatorias.
• Inferencia estatística.
PRÁCTICAS
• Análise exploratoria de datos.
• Inferencia estatística.
• Análise da varianza.
• Análise de regresión.
Desenvolveranse nas aulas de informática do centro cun programa estatístico e o apoio dunha folla de cálculo.
Estes contidos serán desenvolvidos de acordo ao programa da materia que se indica a continuación.
----- PROGRAMA -----
PARTE I . ESTATÍSTICA DESCRITIVA E VARIABLES ALEATORIAS
Tema 1. ANÁLISE EXPLORATORIA UNIVARIANTE E BIVARIANTE
Distribucións de frecuencias.
Medidas de resumo de variables unidimensionais. Medidas de tendencia central. Cuantís. Medidas de dispersión . Datos atípicos. Asimetría.
Medidas de resumo de variables bidimensionais. Vector de medias. Matriz de covarianzas. Matriz de correlacións. Xeneralizacións ao caso multidimensional. Axuste de funcións lineais polo método de mínimos cadrados.
Tema 2. CÁLCULO DE PROBABILIDADES E VARIABLES ALEATORIAS
Probabilidade. Cálculo de probabilidades. Teorema de Bayes. Independencia de sucesos.
Variables aleatorias unidimensionais e as súas características. Función de masa de probabilidade dunha variable aleatoria discreta. Función de densidade dunha variable aleatoria continua. Medidas de posición e de dispersión.
Modelos de distribución de probabilidade de uso común. Distribucións discretas. Distribucións continuas.
PARTE II . TÉCNICAS DE INFERENCIA ESTATÍSTICA
Tema 3.: ESTIMACIÓN PUNTUAL E INTERVALOS DE CONFIANZA
Deseños de mostra de uso común.
Estimadores puntuais.
Análise do erro de estimación. Nesgo. Erro típico. Erro cadrático medio. Aplicacións das distribucións normal estándar, t de Student , chi-cadrado e F de Fisher-Snedecor.
Intervalos de confianza baseados nunha e dúas mostras. Intervalos de confianza sobre medias e proporcións. Intervalos de confianza sobre varianzas.
Determinación do tamaño de mostra.
Tema 4. CONTRASTE DE HIPÓTESE
Hipóteses do contraste. Tipos de erro.
Deseño dun test de hipóteses. Rexión de aceptación e rexión crítica. Test de significación. Nivel de significación crítico.
Contrastes de hipóteses baseados nunha e dúas mostras. Contrastes de hipóteses sobre medias e proporcións. Contrastes de hipóteses sobre varianzas. Contrastes de hipóteses non paramétricos.
PARTE III . TÉCNICAS ESTATÍSTICAS PARA A ANÁLISE DE RELACIÓNS
Tema 5. ANÁLISE DA VARIANZA
Deseño de mostra completamente ao azar.
Análise da varianza cun só factor. Comparación conxunta de medias. Comparacións múltiples de medias por pares.
Validación do modelo.
Método no paramétrico. Test de Kruskal – Wallis
Introdución á análise da varianza con máis dun factor.
Tema 6. REGRESIÓN
O modelo de regresión lineal simple. Estimación polo método de mínimos cadrados. Intervalos de confianza para os parámetros e predicción. Contrastes de hipóteses sobre os parámetros. Test de significación dun coeficiente. O F test da ANOVA da regresión. Validación do modelo.
Introdución ao modelo de regresión lineal múltiple.
Introducción ao modelo de regresión loxística simple.
PARTE IV.
PRÁCTICAS DE BIOESTADÍSTICA.
Utilizarase o programa estatístico R-Commander, co apoio da folla de cálculo Excel.
As sesións de prácticas estarán dedicadas á resolución de problemas e casos prácticos que abarquen os diferentes métodos estatísticos incluídos no programa da materia. O seu desenvolvemento será paralelo ao dos temas do programa da materia, seguindo o seguinte esquema:
• Análise exploratorio de datos de variables unidimensionais.
• Análise exploratorio de datos de variables bidimensionais.
• Cálculo de probabilidades e variables aleatorias.
• Inferencia estatística I. Intervalos de confianza baseados nunha ou dúas mostras.
• Inferencia estatística II. Tests de hipóteses baseados nunha ou dúas mostras.
• Comparación conxunta de varias medias e comparacións por pares asociadas á ANOVA.
• Análise de regresión.
BIBLIOGRAFÍA BÁSICA
Arriaza Gómez, A.J. e outros (2013). Estadística básica con R y R-commander. Universidad de Cádiz.
URL: http://sestio.uca.es/repos/ebrcmdr/pdf/13marzo/ebrcmdr.pdf
Cao, R. e outros (2001). Introducción a la Estadística y sus aplicaciones. Ed. Pirámide.
Carrasco, J. L. e outros (1994). Ejercicios y problemas de Estadística médica. CIBEST, Editorial Ciencia 3.
González Manteiga, M.T. (2021). 400 problemas resueltos de estadística multidisciplinar. Diaz de Santos.
Milton, J. S. (2007). Estadística para biología y ciencias de la salud. McGraw-Hill.
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.; Luna, J. (2004). Bioestadística para Ciencias de la Salud. Ed. Norma
Mirás Calvo, M.A.; 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
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
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
Steel, R.; 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 do cadro de competencias que se deseñou para a titulación, traballaranse as seguintes.
COMPETENCIAS ESPECÍFICAS
CES1 - Entender as bases físicas, químicas, matemáticas e estatísticas dos procesos biolóxicos, así como as principais ferramentas físicas, químicas, matemáticas e estatísticas utilizadas para investigalos.
COMPETENCIAS DE FORMACIÓN BÁSICA
CB3 - Que os estudantes teñan a capacidade de reunir e interpretar datos relevantes (normalmente dentro da súa área de estudo) para emitir xuízos que inclúan unha reflexión sobre temas relevantes de índole social, científica ou ética
CB4 - Que os estudantes poidan transmitir información, ideas, problemas e solucións a un público tanto especializado como non especializado
COMPETENCIAS XERAIS
CG7 - Capacidade para expor e resolver cuestións e problemas e interpretar os resultados obtidos no ámbito da Bioquímica e Bioloxía Molecular
COMPETENCIAS TRANSVERSAIS
CT1 - Capacidade de análise e síntese.
CT5 - Capacidade para usar tecnoloxías da información e comunicación
CT6 - Capacidade para buscar, analizar e xestionar a información proveniente de fontes diversas
CT7 - Capacidade para a resolución de problemas.
CT8 - Capacidade para tomar decisións.
CT9 - Capacidade para transmitir coñecementos
CT11 - Capacidade para a aprendizaxe autónoma
CT15 - Capacidade para a comunicación oral e escrita.
Ao longo do curso impartiranse os seguintes tipos de clases.
CLASES EXPOSITIVAS
Son as clases sobre metodoloxía estatística e as súas aplicacións no ámbito da Bioquímica. As exposicións faranse mediante presentacións co computador que se complementarán coas explicacións necesarias e coa resolución de problemas.
As transparencias das presentacións de cada tema estarán á disposición dos estudantes no Campus Virtual da USC antes de comezar o tema correspondente.
CLASES INTERACTIVAS
Son as clases de prácticas e os seminarios.
Clases de prácticas. Centraranse na aprendizaxe de programas informáticos como ferramenta para levar a cabo as análises estatísticas. Traballarase co programa estatístico R co apoio da interface R-Commander e da folla de cálculo Excel.
Nestas clases empregaranse uns guións que estarán a disposición dos estudantes no Campus Virtual da USC antes de cada sesión.
Seminarios. Estarán dedicados a a resolución de problemas e casos prácticos.
TITORÍAS EN GRUPO.
As titorías en grupo estarán dedicadas a motivar e avaliar o seguimento continuo das clases.
Os estudantes teñen que preparar previamente á titoría en grupo problemas dos temas xa desenvolvidos nas clases. Durante a titoría en grupo resolven problemas similares aos propostos e aclaran as dúbidas que queden dos temas tratados.
As titorías complementarias, tanto a nivel individual como en grupo, poderán realizarse de forma presencial, mediante Ms. Teams, a través do foro do Campus Virtual ou mediante correo electrónico.
A avaliación farase en base aos dous apartados seguintes.
1. O exame da materia, proba de avaliación escrita, cun peso do 60% da nota final da materia.
Competencias a avaliar: CES1, CG7, CT1, CT7, CT8, CT9 e CT15
Hai dúas oportunidades que se celebrarán nas datas oficiais fixadas polo centro. O exame abordará cuestións sobre métodos estatísticos e a resolución razoada de problemas.
2. As actividades para a avaliación do seguimento continuo das clases e o exame de prácticas, cunha valoración conxunta de 4 puntos. Competencias a avaliar : CB3, CB4, CT5, CT6 e CT11
A avaliación farase en base aos seguintes apartados:
• 2.1. O exame das prácticas de Bioestatística, cun peso do 30% da nota final da materia.
En cada unha das dúas oportunidades oficiais haberá un exame de prácticas. O exame de prácticas será a continuación do exame da materia (apartado 1).
O exame de prácticas consistirá na resolución de problemas con R e R-Commander.
• 2.2. As actividades de avaliación continua do seguimento das clases, cun peso do 10% da nota final da materia.
Para a avaliación desta parte teranse en conta a resolución de cuestións e problemas que se formularán nas titorías en grupo , nos seminarios, nas prácticas e nas clases, así como a realización dos traballos propostos, que se asignarán de forma individual.
As cuestións e problemas das actividades de avaliación continua repartiranse en tres bloques:
- Un primeiro bloque tratará sobre a Parte I (Temas 1 e 2) da materia
- Un segundo bloque tratará sobre a Parte II (Temas 3 e 4) da materia.
- Un terceiro bloque tratará sobre a Parte III (Temas 5 e 6) da materia.
• Para que sexa aplicable a avaliación en base aos dous apartados anteriores, será necesario unha nota mínima de 4 sobre 10 no apartado 1 de avaliación. Se non se alcanza ese mínimo no apartado 1, a nota final máxima da materia non poderá ser superior a 4,5 (sobre 10).
• Aqueles estudantes que non aproben a materia na primeira oportunidade terán que facer unha nova proba de avaliación do apartado 1 na segunda oportunidade.
As notas do apartado 2 da primeira oportunidade consérvanse para a segunda oportunidade do curso académico. Nesta última oportunidade poderase optar a mellorar ditas notas mediante as seguintes opcións:
- Realizar o exame de prácticas da segunda oportunidade.
- Realizar as preguntas adicionais do exame alternativas á resolución de cuestións e problemas da avaliación continua.
• Para aqueles estudantes que repitan a materia e a súa nota no apartado 2 do curso anterior sexa superior ou igual a 5 (sobre 10) consérvase a nota do curso anterior no apartado 2. No devandito caso, a nota do apartado 2 do presente curso será a máxima entre a nota do apartado 2 do curso pasado e a nota do apartado 2 do curso actual.
Para os casos de realización fraudulenta de exercicios ou probas será de aplicación o establecido na “Normativa de avaliación do rendemento académico dos estudantes e de revisión das cualificacións”.
Créditos ECTS: 6
HORAS PRESENCIAIS
Horas expositivas: 25
Horas interactivas: 23 (20 de prácticas de laboratorio e3 de seminario) Horas de titoría en grupo: 3
Actividades de avaliación: 5
HORAS NON PRESENCIAIS
Horas estimadas de estudo persoal e elaboración de traballos: 94.
- A asistencia a as clases, tanto a as expositivas como a as interactivas (prácticas e seminarios) e a as titorías en grupo.
- A participación e a realización das actividades de avaliación continua.
- A realización dos boletíns de problemas propostos.
- O estudo da materia ao ritmo que se imparte nas clases.
- A consulta de bibliografía recomendada para a materia.
O profesorado desta materia ao longo do proceso formativo utilizará dous idiomas: castelán e galego.
Luis Alberto Ramil Novo
Coordinador/a- Departamento
- Estatística, Análise Matemática e Optimización
- Área
- Estatística e Investigación Operativa
- Correo electrónico
- l.ramil [at] usc.es
- Categoría
- Profesor/a: Titular de Universidade
| Luns | |||
|---|---|---|---|
| 17:00-18:00 | Grupo /CLE_01 | Castelán | 2P AULA 5 SEGUNDA PLANTA |
| Martes | |||
| 17:00-18:00 | Grupo /CLE_01 | Castelán | 2P AULA 5 SEGUNDA PLANTA |
| Xoves | |||
| 18:00-19:00 | Grupo /CLE_01 | Castelán | 2P AULA 5 SEGUNDA PLANTA |
| Venres | |||
| 16:00-17:00 | Grupo /TI-ECTS03 | Castelán | AULA INFORMÁTICA 1 |
| 17:00-18:00 | Grupo /TI-ECTS02 | Castelán | AULA INFORMÁTICA 1 |
| 18:00-19:00 | Grupo /TI-ECTS01 | Castelán | AULA INFORMÁTICA 1 |
| 19:00-20:00 | Grupo /TI-ECTS05 | Castelán | AULA INFORMÁTICA 1 |
| 20:00-21:00 | Grupo /TI-ECTS04 | Castelán | AULA INFORMÁTICA 1 |
| 15.05.2023 16:00-20:00 | Grupo /CLE_01 | 2P AULA 2 SEGUNDA PLANTA |
| 15.05.2023 16:00-20:00 | Grupo /CLE_01 | 2P AULA 5 SEGUNDA PLANTA |
| 15.05.2023 16:00-20:00 | Grupo /CLE_01 | AULA INFORMÁTICA 1 |
| 15.05.2023 16:00-20:00 | Grupo /CLE_01 | AULA INFORMÁTICA 2 |
| 15.05.2023 16:00-20:00 | Grupo /CLE_01 | AULA INFORMÁTICA 3 |
| 29.06.2023 10:00-14:00 | Grupo /CLE_01 | 2P AULA 2 SEGUNDA PLANTA |
| 29.06.2023 10:00-14:00 | Grupo /CLE_01 | 2P AULA 5 SEGUNDA PLANTA |
| 29.06.2023 10:00-14:00 | Grupo /CLE_01 | AULA INFORMÁTICA 1 |
| 29.06.2023 10:00-14:00 | Grupo /CLE_01 | AULA INFORMÁTICA 2 |
| 29.06.2023 10:00-14:00 | Grupo /CLE_01 | AULA INFORMÁTICA 3 |