Datos Identificativos

2022/23

Asignatura (*)

Estatística

Código

610G02005

Titulación

Grao en Bioloxía

Descriptores

Ciclo

Período

Curso

Tipo

Créditos

Grao

2º cuadrimestre

Primeiro

Formación básica

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

Piñeiro Lamas, Beatriz

Correo electrónico

maria.amalia.jacome@udc.es

ana.lopez.cheda@udc.es

b.pineiro.lamas@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.

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 PROB e ED-INF	10
Proba obxectiva	A26 A30 B2 B3 B10	Proba final para avaliar a parte de PROB e mais de ED-INF	70
Traballos tutelados	A26	Traballo práctico en grupo de análise de datos con software estatístico	20

Observacións avaliación
A materia divídese en dous bloques, 1-Probabilidade (PROB) e 2-Estatística Descriptiva-Inferencia Estatística (ED-INF). Cada un destes bloques avaliarase de forma independente, polo que o feito de superar un deles non afecta á nota do outro. O bloque de PROB representa o 45% da nota final (40% proba final, 5% cuestionarios online de avaliación), e o outro bloque da materia ED-INF representa o 55% da nota final (traballo tutelado 20%, proba final 30% e cuestionarios online de avaliación 5%). Para aprobar a asignatura é necesario ter aprobado por separado cada un dos bloques dos 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). Ademais, a calificación na proba obxectiva no pode ser inferior a un 4 (sobre 10). (b) ED - INF: para superar este bloque a suma da cualificación do traballo tutelado, 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 realizarase una proba parcial eliminatoria do bloque de PROB, de modo que quen supere o bloque con esta proba parcial terá aprobado o bloque de cara á avaliación da asignatura en calquera das dúas oportunidades. Para obter a cualificación de NON PRESENTADO na primeira oportunidade, é preciso non se ter presentado a ningunha proba obxectiva nin ter entregado ningún traballo tutelado. Para obter a cualificaciónde NON PRESENTADO na segunda oportunidade en xullo, será preciso non se ter presentado a ningunha proba obxectiva nesa oportunidade. Adicionalmente poderase valorar a asistencia e participación nos seminarios, titorías, clases prácticas, etc. así coma os resultados dos cuestionarios online de autoavaliación (non avaliables) puidendo aumentar ata un punto o valor da cualificación final. 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 ao estudantado a tempo parcial e/ou con dispensa académica. No caso de realización fraudulenta das probas ou actividades de avaliación aplicarase a normativa vixente nas Normas de avaliación, revisión e reclamación da UDC e no Estatuto do Estudantado da UDC

Fontes de información

Bibliografía básica
	• ARRIAZA GÓMEZ, A.J. (2008) Estadística básica con R y R-Commander. Servicio PublicacionesUCA. Disponible en http://sestio.uca.es/repos/ebrcmdr/pdf/13marzo/ebrcmdr.pdf • 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. • RIUS DÍAZ, F. y BARÓN LÓPEZ, F.J. (2005). Bioestadística. Thomson. • 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.
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