Datos Identificativos 2020/21
Asignatura (*) Estatística Código 610G02005
Titulación
Grao en Bioloxía
Descriptores Ciclo Período Curso Tipo Créditos
Grao 2º cuadrimestre
Primeiro Formación básica 6
Idioma
Castelán
Inglés
Modalidade docente Presencial
Prerrequisitos
Departamento Matemáticas
Coordinación
Jacome Pumar, Maria Amalia
Correo electrónico
maria.amalia.jacome@udc.es
Profesorado
,
Jacome Pumar, Maria Amalia
López Cheda, Ana
Novo Díaz, Silvia
Correo electrónico
rebeca.pelaez@udc.es
maria.amalia.jacome@udc.es
ana.lopez.cheda@udc.es
s.novo@udc.es
Web
Descrición xeral Esta materia proporciona un primeiro contacto do alumnado coas técnicas estatísticas: modelización estatística, ferramentas estatísticas para a análise de datos, procedementos de crítica e diagnose dos resultados e interpretación dos resultados en termos do problema proposto.
Plan de continxencia 1. Modificacións nos contidos
Non se realizarán cambios

2. Metodoloxías
*Metodoloxías docentes que se manteñen
Proba resposta breve: computa na avaliación (10%), e farase online mediante a plataforma Moodle.udc.es
Traballo tutelado: traballo práctico da parte de Estatística Descritiva (ED), que computa na avaliación (15%).

*Metodoloxías docentes que se modifican
As sesións maxistrais: non computan na avaliación. Impartiranse usando TEAMS na franxa horaria que ten asignada a materia no calendario de aulas da facultade. Ademais, estas sesión por TEAMS poderanse complementar con explicacións con vídeos en formato SCORM, así como cuestionarios de autoavaliación (non avaliables), para que os alumnos poidan comprobar se entenderon ben os conceptos, e vexan o seu progreso.

As prácticas TIC: non computan na avaliación. Na modalidade presencial consistían en análises de datos usando software estatístico (R) nas aulas de informática. Substitúense en moodle.udc.es por vídeos en formato SCORM onde se explica con detalle o desenvolvemento da práctica. Como axuda para o traballo tutelado, contarán en moodle.udc.es cun exemplo de traballo resolto completamente. Ademais, realizaranse titorías grupais semanais por TEAMS (ou mais segundo o demande o alumnado) para seguimento e apoio dos alumnos.

Os seminarios de solución de problemas: non computan na avaliación. Na modalidade presencial impartíanse en grupos reducidos, substitúense en moodle.udc.es por arquivos PDF coa solución detallada dos exercicios, así como un exame de anos anteriores resolto. Ademais, realizaranse titorías grupais semanais por TEAMS (ou mais segundo o demande o alumnado) para seguimento e apoio dos alumnos.

As probas obxectivas: computan na avaliación (75%). Pasan de se realizar presencialmente e modifícanse da seguinte maneira:
(a) Bloque PROBABILIDADE: segue tendo un peso do 40% e realizarase de forma online usando moodle.udc.es
(b) Bloque INFERENCIA (INF): a proba obxectiva presencial, que tiña un peso do 35%, pasaría a unha proba online en moodle.udc.es cun peso do 20% e mais un traballo tutelado da parte de INF cun peso do 15%.


3. Mecanismos de atención personalizada ao alumnado
Correo Electrónico: Diariamente. De uso para facer consultas, solicitar encontros virtuais para resolver dúbidas e facer o seguimento dos traballos tutelados.

Vídeo conferencia (Teams) Unha sesión semanal para tutoría grupal, na que se comprobará o avance dos contidos teóricos e dos traballos tutelados. Realizarase dentro da franxa horaria que ten asignada a materia no calendario de aulas da facultade. Tamén se realizarán titorías individuais e grupais a demanda dos alumnos, fixadas previamente mediante correo electrónico.

Moodle: Diariamente, segundo a necesidade do alumnado. Dispoñen de “foros temáticos” asociados aos módulos da materia, para formular as consultas necesarias


4. Modificacións na avaliación
Proba final: 40% (Probabilidade) + 20% (Inferencia Estatística) Para cada parte, será un pequeno cuestionario test a realizar o día fixado para o exame. Na parte de Probabilidade será preciso achegar por Moodle copia da resolución dos exercicios. Para aqueles estudantes que teñan dificultades técnicas na realización da proba final mediante Moodle, existe a posibilidade de realizar a proba noutra hora ou día.

Traballo en grupo: 15% (Estatística Descriptiva) + 15% (Inferencia Estatística) Traballo en grupo que consiste na análise descriptiva e inferencial dunha pequena base de datos con R.

Cuestionarios test en Moodle: 10% Realización de cuestionarios de tipo test en Moodle de cada un dos temas da materia.


*Observacións de avaliación:
Ao longo do curso realízanse dous parciais, un para a parte de Probabilidade e outro da parte de Estatística Descriptiva e Inferencial, que permite liberar a parte correspondente da materia.
Para aprobar a materia é necesario ter aprobada por separado cada unha das dúas partes das que consta. En caso contrario, de ter superado só un bloque ou ningún, a cualificación final será como máximo un 4.5.
(a) PROBABILIDADE: para superar este bloque a suma da cualificación da proba final e mais dos cuestionarios de avaliación debe ser como mínimo un 4.5 (sobre 10).
(b) ED - INF: para superar este bloque a suma da cualificación do traballo tutelado da parte de ED, da proba final e máis dos cuestionarios de avaliación debe ser como mínimo un 4.5 (sobre 10). Ademais, a cualificación na proba final no pode ser inferior a un 4 (sobre 10).


5. Modificacións da bibliografía ou webgrafía
Non se realizarán cambios. Xa dispoñen de tódolos materiais de traballo dixitalizados en Moodle.

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 interese 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 hipóteses paramétricos dunha e varias mostras
Contrastes de hipóteses 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 50.4 74.4
Traballos tutelados A26 0.5 1.9 2.4
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 exporá os puntos fundamentais do programa teórico convenientemente ilustrados con exemplos prácticos.
Traballos tutelados Traballo práctico de análise de datos con software estatístico
Proba obxectiva Examen final dos contidos 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, discutindo vías axeitadas de resolución e revisando borradores dos estudantes. Os estudantes terán tamén oportunidade de realizar titorías personalizadas 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 avaliar o progreso nos bloques de PROBABILIDADE e ED-INF 10
Proba obxectiva A26 A30 B2 B3 B10 Cuestionario para avaliar a parte de ESTATÍSTICA DESCRIPTIVA e INFERENCIA ESTATISTICA. 75
Traballos tutelados A26 Traballo práctico de análise de datos con software estatístico 15
 
Observacións avaliación

A materia divídese en dous bloques, 1-Probabilidade e 2-Estatística Descriptiva-Inferencia Estatística. Cada un destes bloques avaliarase de forma independente, polo que o feito de superar un deles non afecta á nota do outro. A partede PROBABILIDADE representa o 45% da nota final (40% proba final, 5% cuestionarios de avaliación), e o outro bloque da materia Estatística Descriptiva-Inferencia Estatística representa o 55% da nota final (traballo tutelado da parte de ED 15%, proba final 35% e cuestionarios de avaliación 5%).

Para aprobar a asignatura é necesario ter aprobada por separado cada unha das dúas partes das que consta a materia. En caso contrario, de ter superado só un bloque ou ningún, a cualificación final será como máximo un 4.5.

(a) PROBABILIDADE: para superar este bloque a suma da cualificación da proba final e mais dos cuestionarios de avaliación debe ser como mínimo un 4.5 (sobre 10).

(b) ED - INF: para superar este bloque a suma da cualificación do traballo tutelado da parte de ED, da proba final e mais dos cuestionarios de avaliación debe ser como mínimo un 4.5 (sobre 10). Ademais, a calificación na proba final no pode ser inferior a un 4 (sobre 10).

Durante o curso poderanse realizar ata dúas probas finais eliminatorias parciais, de modo que o alumno que supere algún dos bloques con estas probas finais parciais terá aprobado o bloque correspondente do que foi avaliado de cara aos exames finais de maio/xullo.

Para obter a cualificación de NON PRESENTADO en maio, os alumnos non sepoderán ter presentado a ningunha proba parcial eliminatoria nin ao exame final desa primeira convocatoria de maio, nin ter entregado o traballo tutelado. Para obter a cualificaciónde NON PRESENTADO en xullo, os alumnos non se poderán ter presentado ó examefinal desa convocatoria.

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

Na segunda oportunidade de xullo, o criterio para superar a materia será o mesmo ca na primeira oportunidade de xuño

Tódalas observación previas son aplicables aos estudantes a tempo parcial e/ou con dispensa académica.

Plan de continxencia por mor da COVID19

Metodoloxía

Peso na cualificación

Descrición

Proba final

40% (Probabilidade) + 20% (Inferencia Estatística)

Para cada parte, será un pequeno cuestionario test a realizar o día fixado para o exame. Na parte de Probabilidade será preciso adxuntar por Moodle copia da resolución dos exercicios. Para aqueles estudantes que teñan dificultades técnicas na realización da proba final mediante Moodle, existe a posibilidade de realizar a proba noutra hora ou día.

Traballo en grupo

15% (Estatística Descriptiva) + 15% (Inferencia Estatística)

Traballo en grupo que consiste na análise descriptiva e inferencial dunha pequena base de datos con R.

Cuestionarios test en Moodle

10%

Realización de cuestionarios de tipo test en Moodle de cada un dos temas da materia.


Fontes de información
Bibliografía básica

• ARRIAZA GÓMEZ, A.J. (2008) Estadística básica con R y R-Commander. Servicio PublicacionesUCA.

• BEHAR GUTIÉRREZ, R. y GRIMA CINTAS, P. (2010). 55 respuestas a dudas típicas de estadística. 2a Ed. Díaz de Santos, Madrid.

• CAMPOS ARANDA, M. (2011). Más de 777 preguntas de Bioestadística y sus respuestas. Murcia, DM.

• 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.

• 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 la vida. 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

• BARÓN LÓPEZ, F.J. Bioestadística. https://www.bioestadistica.uma.es/baron/apuntes/clase/apuntes/pdf/bioestadistica-libro.pdf

• SÁEZ CASTILLO, A.J. (2010). Métodos estadísticos con R y R Commander. https://cran.r-project.org/doc/contrib/Saez-Castillo-RRCmdrv21.pdf

• SEEFELD, K. Y LINDER, E. (2007). Statistics Using R with Biological Examples. https://cran.r-project.org/doc/contrib/Seefeld_StatsRBio.pdf

BLOGS Y REPOSITORIOS

https://365datascience.com/explainer-videos/#statistics
Vídeos de curta duración que explican de forma intuitiva e gráfica conceptos básicos de Estatística Descriptiva, Cálculo de Probabilidades e Inferencia. Ainda que están en inglés, baixo o vídeo podes ler exactamente o texto do audio.

https://estadisticaorquestainstrumento.wordpress.com/
Curso de Estatística, escrito nunha linguaxe sinxela e clara, por Jaume Llopis Pérez.
 
https://www.cienciasinseso.com/estadistica/
Os contidos versan sobre temas metodolóxicos estatísticos xerais, e están dirixidos a persoal biosanitario e científico en xeral, dunha forma amena e asequible a persoas non especializadas nestes temas.

• https://www.fisterra.com/formacion/metodologia-investigacion/
Fisterra é un repositorio, producto de Elsevier, que proporciona aos profesionais relacionados coas ciencias da saude un acceso doado e rápido á información mais rigurosa e de actualización constante.

BASES DE DATOS

https://vincentarelbundock.github.io/Rdatasets/datasets.html
Bases de datos dispoñibles en paquetes de R. Indícase o nome do paquete, o nome do arquivo de datos, número de observacions e tipo de variables. Permite a descarga directa en formato CSV e doc.

https://stats.idre.ucla.edu/other/dae/
Bases de datos clasificadas polas diferentes técnicas estatísticas para as que serviron de exemplo.

http://www.statsci.org/data/first.html
Ofrece exemplos con datos reais das técnicas estatísticas máis básicas.

Recomendacións
Materias que se recomenda ter cursado previamente
Matemáticas/610G02003

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 tratadas 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