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Grado en Biología

Guía docente de la asignatura

BIOESTADISTICA

Curso 2020-2021


Datos básicos de la asignatura
TipoObligatoriaCursoPrimeroSemestreSegundo
Departamento/s responsable/sBiodiversidad, Ecología y Evolución
Créditos ECTSCréditos Totales: 6         Teóricos: 3,3         Prácticos: 1,4         Seminarios: 0,7         Tutorías y evaluación: 0,6         
Profesor/es responsable/sNombre y Apellidos: Antonio Murciano Cespedosa
Departamento: Biodiversidad, Ecología y Evolución (Biomatemática)
Teléfono: 913944888;        Correo electrónico: murciano@bio.ucm.es
ProfesoresConsultar la agenda docente
Datos específicos de la asignatura
DescriptorSe proporcionarán al alumno los conocimientos básicos sobre las herramientas estadísticas necesarias para su desenvolvimiento como biólogo. Se empieza por una introducción al Cálculo de Probabilidades, para a continuación introducir la Inferencia Estadística y dedicando la parte más extensa del programa al estudio del muestreo, elaboración e interpretación de Intervalos de Confianza y desarrollo e interpretación de los resultados de Contrastes de Hipótesis y Análisis de la Regresión Lineal.
RequisitosNinguno
RecomendacionesSe recomienda haber cursado la asignatura de Matemáticas en bachillerato. Asistir a clase con regularidad y llevar el trabajo al día para comprender con más facilidad los conceptos de cada tema nuevo que precisa conocer y dominar los anteriores.
Competencias
Competencias transversales y genéricas

- Analizar y resolver problemas cualitativos y cuantitativos en el área de la Biología. (CG6)

- Evaluar, interpretar y sintetizar datos e información biológica. (CG8)

- Interpretar datos procedentes de observaciones y medidas en términos de su significación y de los modelos explicativos que las apoyan. (CG12)

- Desarrollar buenas prácticas científicas de observación, medida y experimentación. (CG13)

- Demostrar razonamiento crítico y autocrítico. (CT2)

- Gestionar información científica de calidad, bibliografía, bases de datos especializadas y recursos accesibles a través de Internet. (CT4)

- Utilizar las herramientas y los programas informáticos que facilitan el tratamiento de los resultados experimentales. (CT7)

- Defender los puntos de vista personales apoyándose en conocimientos científicos. (CT9)

- Adquirir capacidad de organización, planificación y ejecución. (CT11)

Competencias específicas

- Analizar e interpretar el carácter aleatorio de los procesos biológicos.

- Diseñar modelos probabilísticos de procesos biológicos.

- Diseñar e interpretar los resultados de los experimentos científicos sobre fenómenos biológicos.

- Comprensión de los procesos inferenciales y de predicción estadística.

- Elaboración e interpretación de Intervalos de Confianza.

- Planteamiento, resolución e interpretación de contrastes de hipótesis científicas.

- Capacidad para el manejo de programas informáticos de Estadística.

Objetivos
Objetivos

- Describir datos reales mediante la elaboración de tablas, representaciones gráficas y determinación de valores característicos (análisis exploratorio de datos). 

- Definir el concepto de fenómeno aleatorio y calcular correctamente probabilidades.

- Identificar variables aleatorias de interés en los estudios biológicos y establecer sus leyes de probabilidad y parámetros fundamentales.

- Distinguir la independencia de variables y su trascendencia biológica en el estudio de asociación entre diferentes fenómenos de interés biológico.

- Determinar una medida de la correlación de variables estadísticas e interpretar su significado.

- Realizar Inferencias Estadísticas acerca de poblaciones a partir de las correspondientes muestras.

- Dar estimaciones puntuales y por intervalos de parámetros e interpretar los resultados obtenidos.

- Plantear, resolver e interpretar el resultado de los contrastes de hipótesis estadísticas a partir de las correspondientes hipótesis biológicas.

- Distinguir si se puede ajustar una distribución observada a un modelo teórico y dar una medida de la bondad del ajuste.

- Realizar correctamente el análisis de la regresión lineal simple.

- Usar correctamente las técnicas del análisis estadístico.

- Saber utilizar software estadístico para la resolución de problemas.

Metodología
Descripción

Las clases teóricas proporcionarán al alumno las claves de cada tema, así como los recursos necesarios para completar el estudio del mismo. Además, se sugerirán al alumno motivos de reflexión que permitan profundizar en la comprensión de las materias y establecer la importancia de las mismas en relación al estudio de la Biología.

En los seminarios se realizará la discusión de los motivos de reflexión propuestos en las clases de teoría, posiblemente mediante la formación de grupos que elaboren las respuestas adecuadas a los mismos. Asimismo se desarrollarán ejercicios prácticos para asentar los conocimientos teóricos obtenidos.

Las clases de prácticas, agrupadas al final del semestre, se dedicarán a la realización de un supuesto práctico en el que un caso real será analizado con ayuda de software estadístico especializado. Dicho estudio partirá de la estadística descriptiva para recorrer motivadamente el conjunto de materias introducidas en el curso finalizando con la realización de los correspondientes contrastes de hipótesis y la interpretación estadística y biológica de los resultados.

Distribución de actividades docentes
ActividadHoras% respecto presencialidad
Clases teóricas
3355
Clases prácticas
1423
Exposiciones y/o seminarios
Horas)
712
Tutoria
35
Evaluación
35
Trabajo presencial
6040
Trabajo autónomo
9060
Total
150
Bloques temáticos

BLOQUE 1: Probabilidad de sucesos. Espacio muestral, probalidades condicionadas, independencia de sucesos.

TEMA 1  

BLOQUE 2: Variable aleatoria. Leyes de probabilidad y parámetros. Independencia y correlación de variables aleatorias. Modelos de probabilidad.

TEMAS 2-6  

BLOQUE 3: Muestreo aleatorio. Estadísticos . Estimación de parámetros.

TEMAS 7-8  

BLOQUE 4: Contrastes de hipótesis. Análisis de la Regresión lineal.

TEMAS 9-12

Evaluación
Criterios aplicables

La evaluación se realizará de forma continua mediante:

1)     Pruebas escritas sobre los contenidos de la asignatura.

2)     Evaluación de las prácticas.

3)     Trabajo autónomo del alumno.

Pruebas escritas: Se realizará dos exámenes parciales, uno a mitad de curso y uno al finalizar; y un examen final.  (60%)

Evaluación de las prácticas: Incluirá la valoración sobre el trabajo desarrollado en prácticas por el alumno y en su caso un examen práctico. (30%)

Trabajo autónomo: Se evaluará la participación del alumno en el conjunto de las clases y en particular en los temas de reflexión propuestos en los seminarios. (10%)  

Para la obtener el aprobado de la asignatura es necesario tener un mínimo de 4 sobre 10 en cada una de las tres partes evaluables (pruebas escritas, prácticas y trabajo autónomo).

Organización semestral
Organización semestralConsultar la agenda docente
Temario
Programa teórico

1.   El método estadístico en Biología. La probabilidad como función de conjuntos: axiomática. Probabilidad condicionada. Sucesos independientes. Teorema de Bayes.

2.   Variables aleatorias discretas y continuas. Variables aleatorias conjuntas. Función de densidad de probabilidad y función de distribución acumulativa de una variable aleatoria. El concepto de Modelo o Distribución de Probabilidad. Distribuciones bivariantes. Distribuciones marginales. Distribuciones condicionadas. Variables aleatorias independientes.

3.   Función de variable aleatoria. Esperanza. Varianza. Covarianza. Coeficiente de correlación. Momentos.

4.   Distribuciones discretas. Distribución binomial. Distribución de Poisson o Ley de los sucesos raros. Aproximación de la distribución binomial a la distribución de Poisson.

5.   Distribuciones continuas. Tiempo de espera en un proceso de Poisson. Distribuciones gamma, exponencial y c2. Distribución normal

6.   Teorema del límite central. Aproximación de las distribuciones binomial y de Poisson a la normal. Corrección por continuidad.

7.   Muestreo aleatorio. Muestra aleatoria. Estadísticos muestrales. Media y varianza muestrales. Distribuciones muestrales. Distribuciones t, c2 y F.

8.   Estimación puntual y por intervalos. Propiedades de los estimadores. Intervalos para proporciones, medias y varianzas.

9.   Hipótesis estadísticas. Contrastes. Tipos de errores. Región crítica. Nivel de significación, valor P y potencia de un contraste. Contrastes relativos a proporciones, medias y varianzas. Tamaños muestrales en los contrastes.

10. La prueba c2. Estadística no paramétrica. Ajuste de una distribución observada a una distribución teórica. Pruebas de independencia y de homogeneidad.

11. Principios de Análisis de la Varianza. Prueba de Fisher (LSD). Prueba de Bartlett.

12. Regresión Lineal Simple. Estimación y contrastes sobre los coeficientes de regresión.

Programa práctico

Planteamiento del supuesto.

Introducción al manejo del Software.

Descripción de los datos.

Estudio de las variables aleatorias implicadas (parámetros, distribución, etc…)

Estimación puntual y por intervalos de los principales parámetros de las variables más relevantes.

Contrastes de hipótesis para la obtención de las primeras interpretaciones de los resultados.

Estudios de independencia y homogeneidad.

Contrastes de hipótesis paramétricos.

Interpretación de los resultados.

Análisis de la Varianza Regresión Lineal

Seminarios

Intervalos de confianza

Contrastes de hipótesis sobre medias

Contrastes de hipótesis sobre proporciones

Contrastes sobre bondad de ajuste

Contrastes de independencia y homogeneidad

Análisis de la Varianza

Análisis de la Regresión

Bibliografía

TEXTOS DISPONIBLES EN LA BIBLIOTECA DE LA UNIVERSIDAD COMPLUTENSE DE MADRID  

- Álvarez Cáceres, R. 2007. Estadística Aplicada a las Ciencias de la Salud. Ed. Díaz de Santos. Madrid.

- Calot, G. 1988. Curso de Estadística Descriptiva. Madrid, Paraninfo.

- Canavos, G. C. 2003. Probabilidad  y Estadística. Aplicaciones y métodos. Ed.       McGraw-Hill. México.

- Chambers J. M. ,…, Tukey P. A. 1983. Graphical Methods for Data Analysis. Duxbury Press.

- Cochran W. G.,  Snedecor G. W. 1989. Statistical Methods (9ª Ed.). Iowa State University Press.

- Fisher R. A.1990. Statistical Methods for Research Workers. Oxford University Press.

- Fisher, LL.D., Van Belle, G. 1993. Biostatistics. A methodology for the Health Sciences. Ed. John Wiley & Sons, Inc. New York.

- Freeman H. 1963. Introduction to Statistical Inference. Addison-Wesley Pub. (Traducción: Introducción a la Inferencia Estadística. (1970). Ed. Trillas

- González Manteiga, Mª T. 2003. Modelos Matemáticos Discretos en las Ciencias de la  Naturaleza. Teoría y problemas. Ed. Díaz de Santos. Madrid.

- González Manteiga, Mª T. Pérez de Vargas Luque, A. 2009. Estadística Aplicada: Una visión instrumental. Teoría y más de 500 problemas resueltos o propuestos con solución. Ed. Díaz de Santos. Madrid.

- Hogg V. H. , Craig A. T. 1978. Introduction to Mathematical Statistcs. Macmillan Pub.

- Ipiña, Santiago L.; Durand, Ana I. 2008. Inferencia estadística y análisis de datos. Pearson Educación, D. L. Madrid. - Kalbfleisch, J.G. 1984. Probabilidad e Inferencia estadística .Tomos 1 y 2. Ed. AC. Madrid.

- Kleinbaum D. G., Kupper L. L. 1988. … Applied Regression Analysis ….  Duxbury Press.

- López Sánchez, J., Pérez de Vargas, A. Zamora Romero, J., Murciano Cespedosa, A., Alonso Fernández, J., Reviriego Eiros, M., Lahoz Beltrá, R. 2001. Aula Virtual de Bioestadística.  Dpto. Matemática Aplicada (Biomatemática)  Facultad de CC. Biológicas de la UCM.      http://e-stadistica.bio.ucm.es/

- Pagano, M., Gauvreau, K. 2001. Fundamentos de Bioestadística. Segunda edición. Ed. Paraninfo Thomson Learning. Madrid.

- Pérez de Vargas Luque, A., Abraira, V. 1996.  Bioestadística. Ed. Centro de Estudios Ramón Areces. Madrid.

- Rosner, B. 1995. Fundamentals of Biostatistics. Fourth edition. Ed. Duxbury Press. USA.

- Ross, S. M. 1987.  Introduction to Probability and Statistics for engineers and scientists. Ed. John Wiley & Sons Publisher. New York.

- Ross, S. M. 1993. Introduction to Probability Models. Fifth Edition.  Ed. Academia Press, Inc. London.

- Sokal, R.R., Rohlf, F. J. 1979. Biometría. Principios y métodos estadísticos en la investigación biológica.  Ed. H. Blume. Madrid,

- Sokal, R.R., Rohlf, F. J. 1980.  Introducción a la Bioestadística. Ed. Reverté. Barcelona. Zar, J. H. 1996. Biostatistical Analysis. Third edition. Ed. Prentice Hall. Mexico.  

TEXTOS NO DISPONIBLES EN LA BIBLIOTECA DE LA UNIVERSIDAD COMPLUTENSE DE MADRID  

Thomas, D.C. 2004. Statistical Methods in Genetic Epidemiology. Ed. Oxford University Press. New York.   ENLACES RELACIONADOS   http://www.seio.es/ S.E.I.O (Sociedad de Estadística e Investigacion Operativa)  http://www.ine.es/ Instituto Nacional de Estadística http://epp.eurostat.ec.europa.eu/ EUROSTAT. Servicio de información estadística de la Unión Europea. http://estadistica.bio.ucm.es/ Aula Virtual de Bioestadística. Dpto. Matemática Aplicada (Biomatemática)  Facultad de CC. Biológicas de la UCM.



Adenda por EMERGENCIA SANITARIA COVID19 a la Guía Docente de la asignatura BIOESTADISTICA (Curso Académico 2020-2021)
Nota aclaratoria: Esta adenda a la Guía docente recoge las adaptaciones necesarias para poder atender la docencia en caso de que las condiciones sanitarias no permitan un escenario totalmente presencial. Como consecuencia de la situación sanitaria provocada por la COVID-19, el marco de docencia para el curso 2020-21 aprobado por el Consejo de Gobierno de la UCM y refrendado por la Facultad de Ciencias Biológicas, establece como planteamiento general un modelo mixto (semipresencial). Se trata de un marco transitorio mientras estén vigentes las condiciones sanitarias excepcionales, que incorpora escenarios de docencia que combina actividades presenciales y a distancia, que incluyen tanto entornos físicos como virtuales que permitan la interacción entre docentes y estudiantes a través de actividades tanto síncronas como asíncronas. No se descarta, no obstante, que ante un agravamiento de las condiciones sanitarias (confinamiento general o de grupos de estudiantes concretos) fuese necesario pasar a un escenario con toda la docencia a distancia.

Metodología

Metodologías docentes y herramientas de docencia

Mientras la situación sanitaria lo requiera la asignatura se impartirá a distancia, de manera síncrona en función de la programación del título y respetando los horarios planificados previamente. Esto permitiría adoptar un modelo presencial si la situación lo permitiese ya que la organización, estructura y contenidos de cada clase serán los mismos en ambos casos.

Todas las actividades, teoría, seminarios y prácticas, se impartirán mediante videoconferencia a través del Campus Virtual (Blackboard Collaborate) o plataformas alternativas (Google Meet, Zoom…), y serán grabadas y puestas a disposición de los estudiantes. Además, el estudiante dispondrá de recursos de apoyo (audiovisuales, artículos de lectura, presentaciones de las clases…) a través del Campus Virtual de la asignatura.

En el caso de las prácticas, el estudiante tendrá a su disposición en el Campus Virtual una breve explicación del manejo del software necesario en cada caso. Cada sesión comenzará con la resolución de un ejemplo por parte del profesor y, posteriormente, el estudiante deberá resolver un ejercicio que implicará el uso de las herramientas explicadas previamente. Finalmente se debatirá el resultado obtenido entre el profesor y los estudiantes.

Tutorías: Tendrán lugar preferentemente de forma no presencial. La comunicación con los estudiantes tendrá lugar por varias vías: (1) a través del correo electrónico y (2) mediante sesiones síncronas a través de la plataforma existente en el Campus Virtual, previamente acordadas con los estudiantes interesados. El horario de las tutorías será el mismo que el establecido en el escenario presencial.

Evaluación

Criterios aplicables y métodos de evaluación:

La evaluación se desarrollará de forma preferentemente presencial, siempre y cuando la situación sanitaria lo permita. No obstante lo anterior, se establecerán actividades de evaluación continua (el desarrollo de casos prácticos, supuestos, cuestionarios…) que complementarán la nota y faciliten la evaluación en caso de no poder realizarse la misma de modo presencial.

La evaluación se realizará de forma continua mediante:

1) Pruebas escritas sobre los contenidos de la asignatura.

2) Evaluación de las prácticas.

3) Trabajo autónomo del alumno.

Pruebas escritas: Se realizará dos exámenes parciales, uno a mitad de curso y uno al finalizar; y un examen final. (60%)

Evaluación de las prácticas: Incluirá la valoración sobre el trabajo desarrollado en prácticas por el alumno y en su caso un examen práctico. (30%)

Trabajo autónomo: Se evaluará la participación del alumno en el conjunto de las clases y en particular en los temas de reflexión propuestos en los seminarios. (10%)

Para la obtener el aprobado de la asignatura es necesario tener un mínimo de 4 sobre 10 en cada una de las tres partes evaluables (pruebas escritas, prácticas y trabajo autónomo).

Si la situación sanitaria no permitiese realizar la evaluación de manera presencial, se realizaría una prueba a distancia, síncrona, a través de la herramienta de cuestionarios disponible en el Campus Virtual. Los criterios de evaluación en un escenario totalmente virtual serán los mismos que en el caso anterior.

La identificación de los estudiantes durante la realización de las pruebas incluye la autenticación mediante el correo electrónico institucional (cuenta de usuario y contraseña) para acceder al Campus Virtual. También se podrá recurrir a la identificación mediante el uso de imágenes (videollamadas de Blackboard Collaborate, Google Meet o similar) o incluso el requerimiento de documento identificativo.

La revisión de exámenes se realizará preferentemente de modo no presencial mediante sesiones sincrónicas previamente acordadas con el interesado (Blackboard Collaborate, Google Meet o similar).

En caso de que el docente considere obligatoria la asistencia o esta se evalúe, se debe indicar claramente, así como especificar los medios de control de dicha asistencia.