Materias Optativas

Su carácter es optativo y su docencia está programada en el segundo semestre de 4º curso.  Los alumnos ya han estudiado, en los cursos anteriores, los métodos estadísticos descriptivos e inferenciales básicos, en esta asignatura se amplían los conceptos estadísticos necesarios para la planificación y análisis de experimentos

Profesiones relacionadas con la investigación experimental.

BLOQUE TEMÁTICO 1: REVISIÓN Y AMPLIACION DE CONCEPTOS BÁSICOS

1.1 Exploración gráfica de los datos.

1.2 Intervalos de confianza y contrastes de hipótesis para medias y proporciones.

1.3 Análisis de regresión simple y múltiple.

1.4 Análisis de la Varianza.

1.5 Cálculo del tamaño muestral para estimar la media con una determinada precisión.

1.5 Cálculo del tamaño muestral para estimar una proporción con una determinada precisión.

BLOQUE      TEMÁTICO     2:      CONCEPTOS      GENERALES     DE      DISEÑO EXPERIMENTAL Y ANÁLISIS DE LA POTENCIA

2.1 Muestreo frente a diseño experimental.

2.2 Replicación.

2.3 Aleatorización.

2.4 Independencia.

2.5 Reducción de la variabilidad no explicada.

2.6 Uso de la potencia para planificar experimentos (a priori).

2.7 Calculo de la potencia a posteriori.

2.8 El tamaño del efecto.

2.9 El tamaño del efecto.

BLOQUE TEMÁTICO 3: DISEÑOS EXPERIMENTALES

3.1 Diseño completamente al azar.

3.2 Diseño en bloques al azar.

3.3 Diseños en cuadrados latinos.

3.4 Diseños factoriales.

3.5 Diseños Jerárquicos.

3.5 Análisis de la covarianza.

BLOQUE TEMÁTICO 4: METODOS ESTADÍSTICOS EN AGRONOMÍA

4.1 Diseño de experimentos agronómicos.

4.2 Métodos estadísticos  para el análisis de experimentos agronómicos.

4.3 Estudio de interacción genotipo-ambiente.

4.4 Medidas de distancia genética entre variedades.

4.5 Clasificación de variedades en agronomía.

BLOQUE   TEMÁTICO   5:   METODOS   ESTADÍSTICOS   EN   ESTUDIOS   DE COMUNIDADES

5.1 Métodos Multivariantes para estudiar la estructura de la Comunidad.

5.2 Métodos estadísticos  para estudiar los factores que explican la diferenciación de las especies en la Comunidad.

5.3 Métodos estadísticos para la estimación de los tamaños poblacionales

5.4 Medidas de diversidad de las especies

5.5 Medidas de supervivencia

5.6 Métodos estadísticos para el estudio del medio físico y para el estudio del impacto sobre las comunidades vegetales y animales.

5.7 Estimación de parámetros de interés ecológico: optimo, máximo y tolerancia

5.8 Métodos estadísticos para el estudio de la evolución, en el tiempo, de una comunidad

Adquirir  la capacidad  de comunicación  con equipos  multidisciplinares  en lo que el uso de la

-   Bioestadística resulta imprescindible, a la hora de tomar decisiones.

-  Capacitar  para  la  utilización  de  los  conocimientos  teóricos  y  prácticos  adquiridos  en  la definición  y  planteamiento  de  problemas  y  en  la  búsqueda  de  sus  soluciones  tanto  en contextos académicos como profesionales.

- Adquirir la capacidad de adaptación a nuevas situaciones que puedan requerir la mejora o modificación de las técnicas usadas.

- Capacidad de abstracción.

- Conocimiento, identificación y selección de fuentes de información-

- Extracción de conclusiones y redacción de informes.

INSTRUMENTALES:

Capacidad de análisis y síntesis.

Capacidad de organización y planificación

Capacidad de gestión de la información.

Resolución de problemas.

Interpretación de resultados a partir de los Análisis Estadísticos. 

Toma de decisiones.

INTERPERSONALES:

Trabajo en equipo.

Razonamiento crítico.

Compromiso ético

Habilidades en las relaciones interpersonales.

SISTÉMICAS:

Aprendizaje autónomo

Motivación por la calidad

Creatividad

Espíritu emprendedor

Capacidad innovadora

Gestión de proyectos

QUINN,  C.  P.  (2002)  Experimental  Design  and  Data  Analysis  for  Biologists.  Cambridge University Press.

LUDWIG, J. & REYNOLDS, J.F. (1988). Sttistical Ecology. John Wiley and Sons. New York

KENT, M. & COKER, P. (1992). Vegetation Description and Analysis. CRC Press

BOX, G.E.P ; HUNTER, W.G. & HUNTER, J.S. (1989) Estadística para investigadores. (Introducción  al diseño de experimentos,  análisis de datos y construcción de modelos).   Ed. Reverté.

Plataforma Moodle (Studium.usal.es)

Pagina web del departamento:  http://biplot.usal.es.

Otras paginas web que faciliten información y material a los alumnos en relación con la

Estadística como herramienta para análisis de Datos.

Para evaluar:

Tareas desarrolladas a lo largo del curso donde el alumno deberá resolver casos prácticos.

Un examen escrito donde se plantearán preguntas teóricas que tienen como objetivo evaluar la comprensión del alumno en cuanto a los conocimientos que se han conseguido a lo largo del curso. Estas preguntas pueden ser tipo test, preguntas concretas o preguntas que relacionen varios conceptos de diferentes unidades temáticas.

Evaluación continua: asistencia y participación en las clases.

Un 60% de la calificación a partir de la tareas a lo largo del curso donde se evaluarán las competencias instrumentales, interpersonales y sistémicas, así como las habilidades y actitudes. Un 10 % basado en la evaluación continua y participación .

Un 30% del examen teórico práctico donde se evaluará el nivel de conocimientos y habilidades.

Examen escrito y /o on-line

Manejo de un software de estadística. Ordenador.

Elaboración de informes

Presentación de los trabajos

Utilizar la bibliografía para afianzar conocimientos y, si es necesario, adquirir una mayor destreza en la materia.

Plantear las posibles dudas que tenga el alumno en clase, tutorías, seminarios. Realizar las tareas propuestas a lo largo del curso.

El alumno podrá recuperar aquellas partes de la evaluación (examen ordenador y examen escrito) que no haya superado en el curso