Datos Identificativos 2014/15
Asignatura (*) Análise Bioestatística Código 610212304
Titulación
Licenciado en Bioloxía
Descriptores Ciclo Período Curso Tipo Créditos
1º e 2º Ciclo Anual
 Terceiro Obrigatoria 9
Idioma
Castelán
Prerrequisitos
Departamento Matemáticas
Coordinación
Correo electrónico
Profesorado
Correo electrónico
Web
Descrición xeral Esta materia proporciona un primeiro contacto con técnicas estatísticas avanzadas incluíndo: modelización estatística, ferramentas estatísticas para o análise de datos, procedementos de crítica e diagnose dos resultados e interpretación dos resultados en termos do problema prantexado. Os obxectivos son:
- Adquirir unha visión ampla e integrada dos métodos estatísticos resaltando de cada un deles os seus obxectivos e condicións de aplicabilidade.

- Obter os coñecementos precisos para unha análise crítica e rigorosa dous resultados acadados.

- Complementar a aprendizaxe da metodoloxía co apoio de software informático

Competencias do título
Código Competencias da titulación
A17 Analizar e interpretar o comportamento dos seres vivos.
A19 Deseñar modelos de proceso biolóxicos.
A20 Describir, analizar, avaliar e planificar o medio físico.
A21 Avaliar o impacto ambiental. Diagnosticar e solucionar problemas medioambientais.
A24 Deseñar experimentos, obter información e interpretar os resultados.
A25 Dirixir, redactar e executar proxectos en Bioloxía.
B1 Aprender a aprender.
B2 Resolver problemas de forma efectiva.
B3 Aplicar un pensamento crítico, lóxico e creativo.
B4 Traballar de forma autónoma con iniciativa.
B5 Traballar de forma colaborativa.

Resultados de aprendizaxe
Competencias de materia (Resultados de aprendizaxe) Competencias da titulación
Deseñar experimentos, obter información e interpretar os resultados A17
A19
A20
A21
A24
A25
Aplicar un pensamento crítico, lóxico e creativo para resolver problemas de forma efectiva. B1
B2
B3
B4
B5

Contidos
Temas Subtemas
Inferencia non paramétrica Contrastes de bondade de axuste a unha distribución
Contrastes de aleatoriedade
Modelos de Regresión Simple Modelo de regresión liñar simple
Outros modelos de regresión
Deseño e Análise de Experimentos

 Principios básicos. Planificación dun experimento
Deseños cruzados básicos cunha e varias fontes de variación
Deseños en bloques
Deseños con efectos aleatorios
Introducción á análise da covarianza
Introducción á Análise Multivariante Descrición de datos multivariantes
Análise de Compoñentes Principais
Análise da Varianza Múltiple
Análise Discriminante
Análise de Conglomerados

Planificación
Metodoloxías / probas Horas presenciais Horas non presenciais / traballo autónomo Horas totais
Proba obxectiva 4 220 224
 
Atención personalizada 1 0 1
 
*Os datos que aparecen na táboa de planificación son de carácter orientativo, considerando a heteroxeneidade do alumnado

Metodoloxías
Metodoloxías Descrición
Proba obxectiva Examen final dos contenidos teóricos e prácticos da materia consistente en preguntas tipo test e na resolución razoada de problemas facendo uso do paquete estatístico SPSS.

Atención personalizada
Metodoloxías
Proba obxectiva
Descrición
Posibilidade de realizar titorías individuais de cara a resolución de dúbidas.

Avaliación
Metodoloxías Descrición Cualificación
Proba obxectiva Cuestións curtas e tipo test de avaliación de coñecementos 100
 
Observacións avaliación

Os exames de calquera das convocatorias oficiais constarán de dous tipos
de probas complementarias de avaliación de coñecementos. Unha delas, de
carácter práctico, realizarase no laboratorio e consistirá na resolución dunha
serie de problemas coa axuda do paquete estatístico SPSS. A segunda, de
carácter teórico, será unha proba escrita con preguntas de tipo test. 


Fontes de información
Bibliografía básica

· Kuehl, R.O. (2001) Diseño de Experimentos.Principios estadísticos para eldiseño y análisis de investigaciones. 2nded. Thomson Learning.

· Milton, J.S. (2001). Estadística para Biología y Ciencias de la Salud , 3ªEdición,McGraw-Hill.

· Montgomery, D.C. (2005)Design and Analysis of Experiments. 6thEdtition J. Wiley and Sons.

· Peña, D. (2002). Análisis de DatosMultivariantes . McGraw-Hill.
Bibliografía complementaria

·  Box, G.E.P., Hunter, W.G. & Hunter, J.S. (1978). Statistics for Experimenters. An introduction to Design, Data Analysis, and Model Building. Wiley Series in Probability and Mathematical Statistics. John Wiley & Sons, Inc.

 ·  Cao,R. et al. (2001). Introducción a la Estadística y sus aplicaciones. Ed. Pirámide, Madrid.

 ·  Dean, A. & Voss, D.  (1999) Design and Analysis of Experiments. Springer-Verlag, New York.

 ·  Ferrán Aranaz, M. (2001). SPSS para Windows. Análisis Estadístico. Ed. Mac-Graw-Hill.

 ·  Gibbons, J.D. & Chakraborti, S. (1992). Nonparametric Statistical Inference. 3rd ed. Marcel Dekker, New York (1992).

 ·  Jobson, J.D. (1992). Applied Multivariate Analysis. Vol. II: Categorical and Multivariate Methods.  Springer Texts in Statistics, Springer-Verlag: New York.

 ·  Martín Andrés, A. & De Dios Luna del Castillo, J. (1994). Bioestadística para las Ciencias de la Salud. 4ª Edición. Eds. NORMA S.A.

 ·  Millard, S.P. & Neerchal, N.J. (2001) Environmental Statistics with S-Plus. Springer. CRC Press LLC.

 ·  Pérez, C. (2004). Técnicas de Análisis Multivariante de Datos. Aplicaciones con SPSS. Pearson. Prentice Hall.

 ·  Prat, A., Tort-Martorell, X., Groma, P. & Pozueta, L. (1997). M’etodos estadísticos. Control y mejora de la calidad. Edicions UPC (Universitat Politécnica de Catalunya).

 ·  Zar, J.H. (1996). Biostatiscal Analysis. 3rd. ed. Prentice Hall International.

Recomendacións
Materias que se recomenda ter cursado previamente

Materias que se recomenda cursar simultaneamente

Materias que continúan o temario

Observacións

- Estudar a materia de forma gradual - Facer uso das titorías



(*)A Guía docente é o documento onde se visualiza a proposta académica da UDC. Este documento é público e non se pode modificar, salvo casos excepcionais baixo a revisión do órgano competente dacordo coa normativa vixente que establece o proceso de elaboración de guías