La materia se divide en dos bloques, 1-Probabilidad (PROB) y 2-Estadística
Descriptiva-Inferencia Estadística (ED-INF). Cada uno de estos bloques se evalúa de
forma independiente, por lo que el hecho de superar uno de ellos no afecta a la nota del otro. El bloque 1-PROB representa el 45% de la nota final (40% prueba final, 5%
cuestionarios online de evaluación), y el otro bloque 2-ED-INF representa el 55%
de la nota final (trabajo tutelado 20%, prueba final 30% y cuestionarios online de evaluación 5%).

Para aprobar la asignatura es necesario tener aprobado por separado cada uno de los bloques de los que consta la materia. La nota final será la suma ponderada de las
calificaciones de cada bloque. En caso contrario, de haber superado solo un bloque
o ninguno, la calificación final será la suma ponderada de las calificaciones de
cada bloque, siendo como máximo un 4.5.

Para superar el bloque, es necesario:

(a)
PROBABILIDAD: la calificación en la prueba objetiva (sobre 10) no puede ser
inferior a un 4. Además, la suma ponderada de la calificación de la prueba final
(40%) y de los cuestionarios de evaluación (5%) debe ser como mínimo un 2.025
sobre 4.5 (correspondiente a un 4.5 sobre 10).

Durante el curso, se realizará una prueba parcial eliminatoria del bloque de PROB, de modo
que quien supere el bloque con esta prueba parcial habrá aprobado el bloque de cara a la evaluación de la asignatura en cualquera de las dos oportunidades.

(b)
ED - INF: la calificación en la prueba objetiva (sobre 10) no puede ser inferior a
un 4. Además, la suma ponderada de la calificación del trabajo tutelado (20%), de la
prueba final (30%) y de los cuestionarios de evaluación (5%) debe ser como
mínimo un 2.475 sobre 5.5 (correspondiente a un 4.5 sobre 10).

Para
obtener la calificación de NO PRESENTADO en la primera
oportunidad, es necesario no haberse presentado a ninguna prueba objetiva ni haber entregado ningún trabajo tutelado. Para obtener la calificación de NO PRESENTADO en la segunda oportunidad en xulio, será necesario non haberse presentado
a ninguna prueba objetiva en esta oportunidad.

Adicionalmente, se podrá valorar la asistencia y participación en los seminarios, tutorías, clases
prácticas, etc. así como los resultados de los cuestionarios online de
autoevaluación (no evaluables) pudiendo aumentar hasta un punto el valor de la
calificación final.

En la segunda
oportunidad (julio), el/la estudiante podrá realizar las pruebas objetivas del bloque que no haya superado en la primera oportunidad. El trabajo tutelado
(20%) y los cuestionarios de evaluación (5% + 5%) se consideran actividades de evaluación continua, por lo que se mantendrán las calificaciones obtenidas durante el curso. El criterio para superar la materia será el mismo que en la primera
oportunidad (junio).

En la oportunidad adelantada de diciembre se aplicará la guía docente del curso académico en vigor 2023-2024.

Todas las observaciones previas son aplicables al estudiantado a tiempo parcial y/o con dispensa académica.

La realización
fraudulenta de las pruebas o actividades de evaluación, una vez
comprobada, implicará directamente la calificación de suspenso en la convocatoria
en que se cometa: el/la estudiante será calificado con “suspenso” (nota numérica
0) en la convocatoria correspondiente del curso académico, tanto se la comisión de la falta se produce en la primera oportunidad como en la segunda. Para esto, se procederá a modificar su calificación en el acta de primera oportunidad, si fuese necesario.

Resultados de aprendizaje	Competencias del título
Diseñar experimentos, obtener información e interpretar los resultados	A21 A26 A30	B2 B3 B10
Aplicar un pensamiento crítico, lógico y creativo para resolver problemas de forma efectiva.		B2 B3 B6

Tema	Subtema
Teoría de la Probabilidad	Fundamentos del Cálculo de Probabilidades Variables aleatorias Algunas distribuciones de interés en Biología.
Estatística Descriptiva	Descripción estadística de una variable. Descripción estadística conjunta de varias variables
Inferencia Estadística	Introducción Estimación puntual Estimación por intervalos de confianza Contrastes de hipótesis paramétricos de una y varias muestras Contrastes de hipótesis no paramétricos de una y varias muestras

Metodologías / pruebas	Competéncias	Horas presenciales	Horas no presenciales / trabajo autónomo	Horas totales
Prueba de respuesta 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 magistral	A21 A26 B2 B3 B10	24	50.4	74.4
Trabajos tutelados	A26	0.5	1.9	2.4
Prueba objetiva	A26 A30 B2 B3 B10	3	0	3

Atención personalizada		2	0	2

(*)Los datos que aparecen en la tabla de planificación són de carácter orientativo, considerando la heterogeneidad de los alumnos

Metodologías	Descripción
Prueba de respuesta breve	Cuestionarios de preguntas tipo test y/o preguntas cortas con el propósito de controlar la evolución en la parte de PROBABILIDAD.
Prácticas a través de TIC	Práctica en el Aula de Informática para introducir el uso de un paquete estadístico e la resolución de problemas a través del programa.
Solución de problemas	Seminarios en grupos reducidos para la exposición y discusión de problemas de los distintos bloques temáticos.
Sesión magistral	Clases magistrales presenciales en las que el profesor expondrá los puntos fundamentales del programa teórico convenientemente ilustrados con ejemplos prácticos.
Trabajos tutelados	Trabajo práctico de análisis de datos con software estadístico
Prueba objetiva	Examen final de lo contenidos teóricos y prácticos consistente en preguntas cortas y/o en la resolución razonada de problemas de las partes de ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA e INFERENCIA ESTADÍSTICA.

Metodologías	Competéncias	Descripción	Calificación
Prueba de respuesta breve	A21 B2 B3 B6	Cuestionario para evaluar el progreso en los bloques de PROB y ED-INF	10
Prueba objetiva	A26 A30 B2 B3 B10	Prueba final para evaluar la parte de PROB y de ED-INF	70
Trabajos tutelados	A26	Trabajo práctico en grupo de análisis de datos con software estadístico	20

Observaciones evaluación
La materia se divide en dos bloques, 1-Probabilidad (PROB) y 2-Estadística Descriptiva-Inferencia Estadística (ED-INF). Cada uno de estos bloques se evalúa de forma independiente, por lo que el hecho de superar uno de ellos no afecta a la nota del otro. El bloque 1-PROB representa el 45% de la nota final (40% prueba final, 5% cuestionarios online de evaluación), y el otro bloque 2-ED-INF representa el 55% de la nota final (trabajo tutelado 20%, prueba final 30% y cuestionarios online de evaluación 5%). Para aprobar la asignatura es necesario tener aprobado por separado cada uno de los bloques de los que consta la materia. La nota final será la suma ponderada de las calificaciones de cada bloque. En caso contrario, de haber superado solo un bloque o ninguno, la calificación final será la suma ponderada de las calificaciones de cada bloque, siendo como máximo un 4.5. Para superar el bloque, es necesario: (a) PROBABILIDAD: la calificación en la prueba objetiva (sobre 10) no puede ser inferior a un 4. Además, la suma ponderada de la calificación de la prueba final (40%) y de los cuestionarios de evaluación (5%) debe ser como mínimo un 2.025 sobre 4.5 (correspondiente a un 4.5 sobre 10). Durante el curso, se realizará una prueba parcial eliminatoria del bloque de PROB, de modo que quien supere el bloque con esta prueba parcial habrá aprobado el bloque de cara a la evaluación de la asignatura en cualquera de las dos oportunidades. (b) ED - INF: la calificación en la prueba objetiva (sobre 10) no puede ser inferior a un 4. Además, la suma ponderada de la calificación del trabajo tutelado (20%), de la prueba final (30%) y de los cuestionarios de evaluación (5%) debe ser como mínimo un 2.475 sobre 5.5 (correspondiente a un 4.5 sobre 10). Para obtener la calificación de NO PRESENTADO en la primera oportunidad, es necesario no haberse presentado a ninguna prueba objetiva ni haber entregado ningún trabajo tutelado. Para obtener la calificación de NO PRESENTADO en la segunda oportunidad en xulio, será necesario non haberse presentado a ninguna prueba objetiva en esta oportunidad. Adicionalmente, se podrá valorar la asistencia y participación en los seminarios, tutorías, clases prácticas, etc. así como los resultados de los cuestionarios online de autoevaluación (no evaluables) pudiendo aumentar hasta un punto el valor de la calificación final. En la segunda oportunidad (julio), el/la estudiante podrá realizar las pruebas objetivas del bloque que no haya superado en la primera oportunidad. El trabajo tutelado (20%) y los cuestionarios de evaluación (5% + 5%) se consideran actividades de evaluación continua, por lo que se mantendrán las calificaciones obtenidas durante el curso. El criterio para superar la materia será el mismo que en la primera oportunidad (junio). En la oportunidad adelantada de diciembre se aplicará la guía docente del curso académico en vigor 2023-2024. Todas las observaciones previas son aplicables al estudiantado a tiempo parcial y/o con dispensa académica. La realización fraudulenta de las pruebas o actividades de evaluación, una vez comprobada, implicará directamente la calificación de suspenso en la convocatoria en que se cometa: el/la estudiante será calificado con “suspenso” (nota numérica 0) en la convocatoria correspondiente del curso académico, tanto se la comisión de la falta se produce en la primera oportunidad como en la segunda. Para esto, se procederá a modificar su calificación en el acta de primera oportunidad, si fuese necesario.

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.
Complementária
	• 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 corta duración que explican de forma intuitiva y gráfica conceptos básicos de Estadística Descriptiva, Cálculo de Probabilidades e Inferencia. Aunque están en inglés, bajo el vídeo se puede leer exactamente el texto del audio. • https://estadisticaorquestainstrumento.wordpress.com/ Curso de Estadística, escrito en un lenguaje sencillo y claro, por Jaume Llopis Pérez. • https://www.cienciasinseso.com/estadistica/ Los contenidos versan sobre temas metodológicos estadísticos generales, y están dirigidos a personal biosanitario y científico en general, de una forma amena y asequible al personal no especializado en estos temas. • https://www.fisterra.com/formacion/metodologia-investigacion/ Fisterra es un repositorio, producto de Elsevier, que proporciona a los profesionales relacionados con las ciencias de la salud un acceso facil y r´aápido a la información más rigurosa y de actualización constante. BASES DE DATOS • https://vincentarelbundock.github.io/Rdatasets/datasets.html Bases de datos disponibles en paquetes de R. Se indica el nombre del paquete, el nombre del archivo de datos, nÚmero de observaciones y tipo de variables. Permite la descarga directa en formato CSV y doc. • https://stats.idre.ucla.edu/other/dae/ Bases de datos clasificadas por las diferentes tÉcnicas estadÍsticas para las que sirvieron de ejemplo. • http://www.statsci.org/data/first.html Ofrece ejemplos con datos reales de las técnicas estadísticas más básicas.