Datos Identificativos 2017/18
Asignatura (*) Estatística Código 610G02005
Titulación
Grao en Bioloxía
Descriptores Ciclo Período Curso Tipo Créditos
Grao 2º cuadrimestre
Primeiro Formación básica 6
Idioma
Castelán
Modalidade docente Presencial
Prerrequisitos
Departamento Matemáticas
Coordinación
Jacome Pumar, Maria Amalia
Correo electrónico
maria.amalia.jacome@udc.es
Profesorado
Borrajo López, Laura
Estevez Perez, Maria Graciela
Jacome Pumar, Maria Amalia
López Cheda, Ana
Montero Manso, Pablo
Vilar Fernandez, Jose Antonio
Correo electrónico
laura.borrajo@udc.es
graciela.estevez.perez@udc.es
maria.amalia.jacome@udc.es
ana.lopez.cheda@udc.es
p.montero.manso@udc.es
jose.vilarf@udc.es
Web
Descrición xeral Esta materia proporciona un primeiro contacto do alumnado coas técnicas estatísticas: 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.

Competencias do título
Código Competencias do título
A21 Deseñar modelos de procesos biolóxicos.
A26 Deseñar experimentos, obter información e interpretar os resultados.
A30 Manexar adecuadamente instrumentación científica.
B2 Resolver problemas de forma efectiva.
B3 Aplicar un pensamento crítico, lóxico e creativo.
B6 Organizar e planificar o traballo.
B10 Exercer a crítica científica.

Resultados de aprendizaxe
Resultados de aprendizaxe Competencias do título
Deseñar experimentos, obter información e interpretar os resultados A21
A26
A30
B2
B3
B10
Aplicar un pensamento crítico, lóxico e creativo para resolver problemas de forma efectiva. B2
B3
B6

Contidos
Temas Subtemas
Teoría da Probabilidade Fundamentos do Cálculo de Probabilidades
Variables aleatorias
Algunhas distribucións de interés en Bioloxía.
Estatística Descritiva Descrición estatística dunha variable.
Descrición estatística conxunta de varias variables
Inferencia Estatística Introdución
Estimación puntual
Estimación por intervalos de confianza
Contrastes de hipótesis paramétricos dunha e varias mostras
Contrastes de hipótesis non paramétricos dunha e varias mostras

Planificación
Metodoloxías / probas Competencias Horas presenciais Horas non presenciais / traballo autónomo Horas totais
Proba de resposta breve A21 B2 B3 B6 2 0 2
Prácticas a través de TIC A26 A30 B2 B3 B6 B10 13 26 39
Solución de problemas A21 B2 B3 B6 B10 8 19.2 27.2
Sesión maxistral A21 A26 B2 B3 B10 24 52.8 76.8
Proba obxectiva A26 A30 B2 B3 B10 3 0 3
 
Atención personalizada 2 0 2
 
*Os datos que aparecen na táboa de planificación son de carácter orientativo, considerando a heteroxeneidade do alumnado

Metodoloxías
Metodoloxías Descrición
Proba de resposta breve Cuestionarios de preguntas tipo test e/ou preguntas curtas co propósito de controlar a evolución na parte de PROBABILIDADE.
Prácticas a través de TIC Práctica no Aula de Informática para introducir o uso dun paquete estatístico e a resolución de problemas a través do programa.
Solución de problemas Seminarios en grupos reducidos para a exposición e discusión de problemas dos distintos bloques temáticos.
Sesión maxistral Clases maxistrais presenciais nas que o profesor expondrá os puntos fundamentais do programa teórico convenientemente ilustrados con exemplos prácticos.
Proba obxectiva Examen final dos contenidos teóricos e prácticos consistente en preguntas curtas e/ou na resolución razoada de problemas das partes de ESTATÍSTICA DESCRIPTIVA e INFERENCIA ESTATÍSTICA.

Atención personalizada
Metodoloxías
Prácticas a través de TIC
Descrición
Opcionalmente, poderase pedir a realización voluntaria dalgún traballo que consistiría na resolución dun problema práctico coa axuda dun paquete estatístico. Para a realización deste traballo e a preparación da materia os estudantes contarán coa atención personalizada dos docentes de xeito tanto presencial como non presencial.

A vía presencial desenvolverase mediante reunións de traballo cos grupos de alumnos que están a realizar as actividades encomendadas na clase, permitindo detectar erros no prantexamento, discutindo vías axeitadas de resolución e revisando borradores dos estudantes. Os estudantes terán tamén oportunidade de realizar titorías personalizadas nos despachos dos docentes para a resolución de dúbidas e corrección de erros.

A vía non presencial para a atención personalizada realizarase mediante correo electrónico, plataforma virtual ou medios semellantes.

Os estudantes co recoñecemento de dedicación a tempo parcial e dispensa académica de exención de asistencia tamén poderán entregar o traballo aos docentes e disporán da mesma estrutura de tempos e esquema para recibir atención personalizada dos profesores, tanto pola vía presencial como a non presencial.

Avaliación
Metodoloxías Competencias Descrición Cualificación
Proba de resposta breve A21 B2 B3 B6 Cuestionario para evaluar a parte de PROBABILIDADE. 40
Proba obxectiva A26 A30 B2 B3 B10 Cuestionario para evaluar a parte de ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA e INFERENCIA ESTATISTICA. 60
 
Observacións avaliación

A materia divídese en dous bloques, Probabilidade e Estatística Descriptiva-Inferencia Estatística. Cada un destes bloques se avaliará de forma independente, polo que o feito de superar un deles non afecta á nota do outro. Para aprobar
a asignatura é necesario ter aprobada por separado cada unha das dúas partes
das que consta a materia.

Durante o curso poderanse realizar ata dúas probas eliminatorias, de modo que o alumno que supere algunha delas terá aprobada a materia correspondente da que foi avaliado de
cara aos exames finais de maio/xullo. Tamén se poderá dar a opción de que cada alumno realice un traballo en grupo da parte de Estatística Descriptiva. A calificación obtida no mesmo gardaríase ó longo do presente curso académico.

A parte
de PROBABILIDADE representa o 40% da nota final, e o outro bloque da materia (Estatística Descriptiva-Inferencia Estatística) representa o 60% da nota final.

Para obter a cualificación de NON PRESENTADO en maio, os alumnos non se
poderán ter presentado a ningunha proba parcial eliminatoria. Para obter a cualificación
de NON PRESENTADO en xullo, os alumnos non se poderán ter presentado ó exame
final desa convocatoria.

Adicionalmente poderase valorar a asistencia e participación nos seminarios,
titorías, clases prácticas, etc. podendo aumentar ata un punto o valor da cualificación
final.

Todas as observación previas son aplicables aos estudantes a tempo parcial. 


Fontes de información
Bibliografía básica

• CAO ABAD, R. y otros (2001). Introducción a la estadística y sus aplicaciones. Ed. Pirámide.

• DE LA HORRA NAVARRO, J. (2001). Estadística Aplicada. 2ª Edición. Díaz de Santos.

• GONICK, L. Y SMITH, W. (2001). A estatística ¡en caricaturas!. SGAPEIO.

• MARTÍN, A. A. Y LUNA, J. C. (1999). Bioestadística para las Ciencias de la Salud. 4ª Edición revisada. Ediciones Norma.

• MILTON, J. S. (2001). Estadística para Biología y Ciencias de la Salud.3ª edición. McGraw-Hill.

• PÉREZ LÓPEZ, C. (2001). Técnicas Estadísticas con SPSS. Ed. Prentice-Hall.

• RIUS DÍAZ, F. y otros. (1999). Bioestadística: Métodos y Aplicaciones. Universidad de Málaga.

• SAMUELS, M. L.; WITMER, J.A. Y SCHAFFNER, A. (2012). Fundamentos de estadística para las ciencias de lavida. 4ª edición. Pearson España

• TOMEO PERUCHA V. y UÑA JUÁREZ I. (2003). Lecciones de Estadística Descriptiva. Paraninfo.

• RIUS DÍAZ, F. y BARÓN LÓPEZ, F.J. (2005). Bioestadística. Thomson.

Bibliografía complementaria

• BARÓ LLINAS, J. (1988). Estadística Descriptiva, Cálculo de probabilidades e Inferencia estadística (tres volúmenes). Ed. Parramón.

• CANAVOS, G.C. (1989). Probabilidad y Estadística. Aplicaciones y métodos. MacGraw-Hill.

• CUADRAS, C.M. y otros (1989). Ejercicios de Bioestadística. Editorial Universitaria de Barcelona.

• HERNÁNDEZ, V. RAMOS, E. y YÁNEZ, I. (1995). Estadística I. ITIS. UNED.

• DANIEL, W. W. (1991). Biostatistics. A Foundation for Analysis in the Health Sciences. J. Wiley.

•FISHER, L.D. Y VAN BELL, G. (1993). Biostatistics. A Methodology for the Health Sciences. John Wiley & Sons.

• JOHNSON, R. A. Y BAHTTACHARIYA, G. K. (1992). Statistical Principes and Methods. J. Wiley.

• MANN, P. S. (1995). Introductory Statistics. J. Wiley & Sons, INC.

• NAVIDI, W. (2006). Estadística para ingenieros y científicos. 1ª Edición, Mc Graw-Hill.

• PAGANO, M. Y GAUVREAU, K. (2001). Fundamentos de Bioestadística. 2ª Edición. Math Learning.

• PEÑA SÁNCHEZ DE RIVERA, D. (1991). Estadística. Modelos y Métodos, 1. Fundamentos. Alianza Universidad.

• QUESADA, V., ISIDORO, A. Y LÓPEZ, L. J. (1984). Curso y Ejercicios de Estadística. Alhambra Universidad.

• ROSNER, B. (1990). Fundamentals of Biostatistics. PWS-KENT Publishing Company.

• SOKAL, R.R. Y ROHLF, F.J. (1995). Biometry. The Principles and Practice of Statistics in Biological Research. 3ª Edición. W. H. Freeman and Company.

• VIEDMA, J. A. (1976). Bioestadística (Métodos Estadísticos Aplicados a la Biología y Medicina). Ed. del autor.

• ZAR, J.H. (1996). Biostatistical Analysis. Prentice Hall International Editions.

RECURSOS WEB

• Página web del paquete SPSS . http://www.spss.com/

• Interesante texto electrónico que incluye ejercicios de autoevaluación. Annette Dobson et altri. University of Newcastle, Australia. http://www.anu.edu.au/nceph/surfstat/surfstat-home/surfstat.html

• Permite trabajar con conceptos como el histograma, diagrama de cajas, etc. distinguiendo entre variables discretas y continuas. http://lstat.kuleuven.be/java/index.htm

• Calcula intervalos de confianza para la media, la varianza, y contrastes paramétricos y no paramétricos de una muestra y de dos. Además visualiza los errores tipo I y II en función de los parámetros de las distribuciones normales en la hipótesis nula y alternativa. http://lstat.kuleuven.be/java/index.htm

• Versión html del libro Bioestadística, escrito por F. Rius y F.J. Barón y editado por la editorial Thomson. http://www.bioestadistica.uma.es/libro/


Recomendacións
Materias que se recomenda ter cursado previamente

Materias que se recomenda cursar simultaneamente

Materias que continúan o temario
Análise de datos en Bioloxía/610G02044

Observacións

Recoméndase:

1- Asistencia e participación nas clases, tanto de índole teórico como práctico.

2- Realización de todos os problemas resoltos en clase con e sen axuda do software estatístico.

3- Complementar o material facilitado polo profesorado con axuda da bibliografía recomendada.

4- Lectura e estudo continuo da materia e realización dos cuestionarios e listados de problemas proporcionados polo profesorado.

5- Participación activa nos seminarios programados para a presentación e defensa de traballos propostos polo profesorado.

6- Familiarizarse co software mediante un uso regular e continuado do mesmo.

7- Tentar aplicar as técnicas estatísticas a problemáticas prantexadas noutras materias do curso.

8- Uso regular e aproveitamento das sesións de titoría personalizadas.



(*)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