4.1: Competencias Básicas:

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 utilizadas en su ámbito de estudio, con sus ventajas e inconvenientes y poder aplicarlas correctamente en el análisis de datos de su campo científico.

4.2: Competencias Específicas:

COMPETENCIAS ESPECÍFICAS DE CADA BLOQUE TEMÁTICO

-ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA

1.- Distinguir entre muestra y población.

2.- Analizar de modo descriptivo un conjunto de datos.

-INTRODUCCIÓN AL ANALISIS DE REGRESIÓN.

1.- Saber estudiar la relación entre dos cantidades, predecir una a través de la otra y medir la asociación entre ambas.

-PROBABILIDAD COMO MEDIDA DE LA INCERTIDUMBRE

1.- Conocer los conceptos de probabilidad y variable aleatoria.

2.- Distinguir entre las distribuciones más importantes, saber cuándo utilizarlas y las relaciones entre ellas.

-BASES DE LA INFERENCIA ESTADÍSTICA Y ESTIMACIÓN DE PARÁMETROS.

1.- Saber construir e interpretar intervalos de confianza para media y proporciones poblacionales.

2.- Saber determinar el tamaño de muestra adecuado de un estudio.

-CONTRASTES DE HIPOTESIS

1.- Saber formular las hipótesis de un contraste en función de las hipótesis biológicas a demostrar.

2.- Conocer las limitaciones de los contrastes de hipótesis y la importancia de determinar el tamaño adecuado de muestra.

3.- Saber interpretar estadísticamente el resultado de un contraste de hipótesis.

4.- Saber interpretar el valor P relacionándolo con el error tipo I.

5.- Distinguir entre muestras apareadas e independientes y conocer cuando son preferibles unas u otras.

6.- Distinguir entre métodos paramétricos y no paramétricos.

-INTRODUCCIÓN AL ANÁLISIS DE LA VARIANZA Y DISEÑO DE EXPERIMENTOS

1.- Conocer la existencia de procedimientos estadísticos que son una generalización de los anteriores.

2.- Conocer las limitaciones de las técnicas estudiadas.

3.- Ser conscientes del problema de las comparaciones múltiples y saber cómo solucionarlo.

-TABLAS DE CONTINGENCIA.

1.- 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.

2.- Saber utilizar el test de bondad de ajuste.

4.3: Competencias Transversales:

Competencias Instrumentales:

Destreza en el uso de las TICS, Capacidad de análisis y síntesis, Resolución de problemas.

Comunicación oral y escrita.

Personales:

Razonamiento crítico, Trabajo en equipo.

Sistémicas:

Aprendizaje autónomo, Creatividad.

BLOQUE TEMÁTICOS

-ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA.

• Tabulación.
• Representaciones gráficas.
• Medidas de resumen: Medidas de tendencia central y dispersión.

-INTRODUCCIÓN AL ANÁLISIS DE REGRESIÓN.

• Correlación.
• Ajustes lineales.
• Ajustes no lineales.
• Inferencia en Regresión.
• Regresión múltiple.

-PROBABILIDAD COMO MEDIDA DE LA INCERTIDUMBRE.

• Conceptos básicos.
• Distribuciones de probabilidad usuales.

-BASES DE LA INFERENCIA ESTADÍSTICA Y ESTIMACIÓN DE PARÁMETROS.

• 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 HIPÓTESIS.

• Conceptos básicos.
• Contrastes para la comparación de la tendencia central: Paramétricos y No Paramétricos.
• Contrastes para proporciones.

-INTRODUCCIÓN AL ANALISIS DE LA VARIANZA Y EL DISEÑO DE EXPERIMENTOS

• Experimentos con un único factor de variación. Análisis de la Varianza de una vía.
• El problema de las comparaciones múltiples.

-TABLAS DE CONTINGENCIA.

• Contrastes de asociación e independencia de dos variables cualitativas.
• Test de bondad de ajuste

ARMITAGE, P.; BERRY, G. (1992). Estadística para la investigación Biomédica. DOYMA . Barcelona.

COBO, E. ET AL. (2007) Bioestadística para no estadísticos: principios para interpretar un estudio científico. Barcelona [etc.]: Elsevier Masson, D.L. PECK, R.; OLSEN, Ch.; DeVORE, J. (2000). Introduction to Statistics and Data Analysis. Duxbury Press 2ª Ed TSOKOS, MILTON.
Ed. (2001) Estadística para la Biología y CC. de la Salud, 3ª ed. Interamericana- McGraw Hill. 1968.

GALINDO, P. (1984). Exposición Intuitiva de Métodos Estadísticos. Fundamentos y Aplicaciones a Biología, Medicina y otras Ciencias. Universidad de Salamanca.

MARTIN ANDRES, A. y LUNA DEL CASTILLO, J. de D. (1995). 50 ± 10 Horas de Bioestadística. Ediciones Norma. Madrid.

MARTÍN ANDRÉS, A. y LUNA DEL CASTILLO, J.de D. (2004). Bioestadística para las ciencias de la salud (+). Las Rozas (Madrid): Capitel.

MARTINEZ GONZALEZ, M. A.; SANCHEZ-VILLEGAS, TOLEDO-ATUCHA, E.A., FAULIN FAJADO, J. (2020) Bioestadística amigable. Elservier. 4 ed.

NORMAN, G. R. y STREINER, D.L. (1996). Bioestadística. Doyma Libros.

PRIETO, L.; HERRANZ, I. (2005). ¿Qué significa estadísticamente significativo?: la falacia del 5% en la investigación. Diaz de Santos.

Material docente de la asignatura en la Plataforma: http://studium.usal.es

Otras páginas web que faciliten información y material a los alumnos en relación con la asignatura:

PUBMED y SCIENCE DIRECT.

Francisco J. Barón. Apuntes y Videos de Bioestadística. Universidad de Málaga. http://www.bioestadistica.uma.es/baron/apuntes/

8.1: Criterios de evaluación:

Serán evaluables:

Un examen final que constará de dos partes:

• Un examen escrito teórico-práctico, donde se plantearán preguntas teórico-prácticas que tienen como objetivo evaluar la comprensión del alumno en cuanto a los conocimientos que se han conseguido a lo largo del curso en las clases magistrales y seminarios presenciales. Estas preguntas pueden ser de tipo test, preguntas concretas, salidas de ordenador o preguntas que relacionen varios conceptos de diferentes unidades temáticas, así como la resolución de problemas.
• Un examen escrito de las prácticas realizadas con paquetes informáticos, que tienen como objetivo evaluar las competencias adquiridas en dichas clases.

Evaluación continua a lo largo del desarrollo de la signatura.

PRIMER CONVOCATORIA:

Examen final: Contará un 90% del total y constará de:

• Un examen teórico-práctico (50% del total). Estará basado en las clases magistrales y seminarios presenciales.
• Examen de las prácticas con ordenador. Estará basado en las clases de prácticas con el programa estadístico visto en el curso (40% del total).

Evaluación continua: (10%).

• 1 control:  Escrito, realizado en aula, para evaluar la evolución de los conocimientos adquiridos en las clases magistrales, seminarios y en las clases prácticas con ordenador. Para tener en consideración esta calificación para la nota final, el alumno deberá asistir, al menos, al 70% de los seminarios. Si no cumple este mínimo la calificación será de 0.

SEGUNDA CONVOCATORIA

Examen final: Contará un 90% de la nota y constará de:

• Un examen teórico-práctico (50% del total). Estará basado en las clases magistrales y seminarios presenciales.
• Examen de las prácticas con ordenador. Estará basado en las clases de prácticas con el programa estadístico visto en el curso (40% del total).

Evaluación continua: Se mantiene la nota de la evaluación continua para la segunda convocatoria (10%).

8.2: Sistemas de evaluación:

Exámenes escritos para evaluar los conocimientos teóricos y prácticos.

Control de la asistencia a las clases de seminarios.

8.3: Consideraciones generales y recomendaciones para la evaluación y la recuperación:

Trabajar de forma continuado la materia, tanto a nivel teórico como práctico.

Utilizar la bibliografía y el material puesto a disposición de los alumnos en Studium para afianzar conocimientos y, si es necesario, adquirir una mayor destreza en la materia.

Plantear las posibles dudas que tenga el alumno en clase, o bien mediante tutorías individuales o grupales.

Realizar las tareas propuestas a lo largo del curso.