PROBABILIDAD Y BIOESTADÍSTICA
GRADO EN BIOTECNOLOGÍA
Curso 2023/2024
1. Datos de la asignatura
(Fecha última modificación: 31-05-23 12:09)- Código
- 109510
- Plan
- 2020
- ECTS
- 6.00
- Carácter
- BÁSICA
- Curso
- 1
- Periodicidad
- Segundo Semestre
- Idioma
- ESPAÑOL
- Área
- -
- Departamento
- Estadística
- Plataforma Virtual
Datos del profesorado
- Coordinador/Coordinadora
- José Luis Vicente Villardón
- Grupo/s
- 1
- Centro
- Fac. Biología
- Departamento
- Sin departamento. No existe la plaza.
- Área
- No existe área ya que no existe una plaza asociada
- Despacho
- Facultad de Medicina (nº126, 2ª planta)
- Horario de tutorías
- URL Web
- https://produccioncientifica.usal.es/investigadores/56508/detalle
- villardon@usal.es
- Teléfono
- 923 294500, Ext. 6978
2. Recomendaciones previas
3. Objetivos
3. RESULTADOS DE APRENDIZAJE
Al terminar con éxito esta asignatura/enseñanza, los estudiantes serán capaces de :
1.- Analizar un conjunto de datos procedentes de una investigación mediante técnicas estadísticas básicas, tanto descriptivas como inferenciales.
2.- Valorar los métodos estadísticos utilizados en una publicación científica.
3.- Entender y aplicar los conceptos básicos de probabilidad en problemas genéticos, por ejemplo.
4.- Planificar y analizar experimentos sencillos.
6.- Modelar las relaciones entre varias variables.
4. Competencias a adquirir | Resultados de Aprendizaje
Básicas / Generales.
COMPETENCIAS BÁSICAS Y GENERALES:
BASICAS
1.- 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.
2.- 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;
3.- Que los estudiantes sean capaces de integrar conocimientos y enfrentarse a la complejidad de formular juicios a partir de una información que, siendo incompleta o limitada, incluya reflexiones sobre las responsabilidades sociales y éticas vinculadas a la aplicación de sus conocimientos y juicios;
4.- 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;
5.- Que los estudiantes posean las habilidades de aprendizaje que les permitan continuar estudiando de un modo que habrá de ser en gran medida autodirigido o autónomo.
GENERALES
1.- El alumno ha de conocer el lenguaje estadístico básico que le permita la lectura y comprensión de publicaciones científicas de Ciencias de la vida .
2.- Sabrá diseñar estudios sencillos.
3.- Sabrá analizar estudios sencillos
4.- Comprender críticamente los artículos científicos de las Ciencias de la vida
5.- Distinguir y conocer las técnicas estadísticas más usuales en su ámbito de estudio, con sus ventajas e inconvenientes.
Específicas.
COMPETENCIAS ESPECÍFICAS:
1.- Distinguir entre muestra y población
2.- Analizar de modo descriptivo un conjunto de datos.
3.- Conocer los conceptos de probabilidad y variable aleatoria
4.- Distinguir entre las distribuciones más importantes, saber cuando utilizarlas y las relaciones entre ellas..
5.- Saber construir e interpretar intervalos de confianza para media y proporciones poblacionales
6.- Saber determinar el tamaño de muestra adecuado de un estudio
7.- Saber formular las hipótesis de un contraste en función de las hipótesis biológicas a demostrar.
8.- Conocer las limitaciones de los contrastes de hipótesis y la importancia de determinar el tamaño adecuado de muestra
9.- Saber interpretar estadísticamente el resultado de un contraste de hipótesis
10.-Saber interpretar el valor P relacionándolo con el error tipo I
11.- Distinguir entre muestras apareadas e independientes y conocer cuando son preferibles unas u otras
12.- Distinguir entre métodos paramétricos y no paramétricos
13.- Saber aplicar el test chi-cuadrado cuando se estudian una o dos cualidades en una o más muestras distinguiendo el test de homogeneidad del test de independencia y conociendo las limitaciones de la técnica.
14.- Saber estudiar la relación entre dos cantidades, predecir una a través de la otra y medir la asociación entre ambas.
15.- Conocer la existencia de procedimientos estadísticos que son una generalización de los anteriores
16.- Conocer las limitaciones de las técnicas estudiadas
17.- Ser conscientes del problema de las comparaciones múltiples y saber como solucionarlo.
5. Contenidos
Teoría.
- ESTADISTICA DESCRIPTIVA.
- Tabulación.
- Representaciones gráficas.
- Medidas de resumen: Medidas de tendencia central y dispersión.
- INTRODUCCIÓN AL ANÁLISIS COMBINATORIO.
- Reglas de conteo.
- Variaciones permutaciones y combinaciones.
- Aplicaciones en Genética.
-PROBABILIDAD COMO MEDIDA DE LA INCERTIDUMBRE.
- Conceptos básicos.
- Distribuciones de probabilidad usuales.
- Aplicaciones en Genética
-BASES DE LA INFERENCIA ESTADISTICA Y ESTIMACION DE PARAMETROS.
- Estimación puntual. Métodos de estimación.
- Estimación por intervalos para medias y proporciones.
- Cálculo del tamaño muestral necesario para estimar con una determinada precisión.
-CONTRASTES DE HIPOTESIS.
- Conceptos básicos.
- Contrastes para la comparación de la tendencia central: Paramétricos y No Paramétricos.
- Contrastes para proporciones.
- El problema de las comparaciones múltiples y su relación con el análisis del genoma.
- CONTRASTES DE BONDAD DE AJUSTE Y TABLAS DE CONTINGENCIA.
- Contrastes de bondad de ajuste (Aplicaciones en Genética).
- Contrastes de asociación e independencia de dos variables cualitativas.
-INTRODUCCION AL ANALISIS DE REGRESION.
- Correlación.
- Ajustes lineales.
- Ajustes no lineales.
- Inferencia en Regresión.
- Regresión múltiple.
-INTRODUCCION AL ANALISIS DE LA VARIANZA Y DISEÑO DE EXPERIMENTOS
- Experimentos con un único factor de variación. Análisis de la Varianza de una vía.
- Experimentos con bloques. Análisis de la Varianza de dos vías y de dos vías con interacción.
6. Metodologías Docentes
Actividad Formativa |
Horas Presenciales |
Horas No Presenciales |
% Presencial |
|||
Clases teóricas |
28 |
40 |
41 |
|||
Seminarios |
15 |
18 |
45 |
|||
Clases prácticas |
15 |
15 |
50 |
|||
Evaluación |
2 |
17 |
11 |
|||
Total horas |
150 |
Total Horas Pr |
60 |
Total Horas No P |
90 |
40% |
7. Distribución de las Metodologías Docentes
8. Recursos
9. Evaluación
Consideraciones generales.
Sistema de evaluación |
Ponderación mínima. |
Ponderación máxima |
Examen de los contenidos teóricos |
60 % |
80 % |
Evaluación de los contenidos prácticos |
20 % |
40 % |