Guia docente
DATOS IDENTIFICATIVOS 2021_22
Asignatura ANÁLISIS DE DATOS Código 01736007
Enseñanza
1736 - MASTER UNIVERSITARIO EN INVESTIGACION EN BIOLOGIA FUNDAMENTALY BIOMEDICINA
Descriptores Cr.totales Tipo Curso Semestre
5 Optativa Primer Anual
Idioma
Castellano
Ingles
Prerrequisitos
Departamento MATEMATICAS
Responsable
QUIROS CARRETERO , ALICIA
Correo-e aquic@unileon.es
jgomp@unileon.es
Profesores/as
GÓMEZ PÉREZ , JAVIER
QUIROS CARRETERO , ALICIA
Web http://
Descripción general Interpretación y análisis de datos en Biología Fundamental y Biomedicina
Tribunales de Revisión
Tribunal titular
Cargo Departamento Profesor
Presidente MATEMATICAS CARRIEGOS VIEIRA , MIGUEL
Secretario MATEMATICAS TROBAJO DE LAS MATAS , MARIA TERESA
Vocal MATEMATICAS GARCIA FERNANDEZ , ROSA MARTA
Tribunal suplente
Cargo Departamento Profesor
Presidente MATEMATICAS ARIAS MOSQUERA , DANIEL
Secretario MATEMATICAS LOPEZ CABECEIRA , MONTSERRAT
Vocal MATEMATICAS VEGA CASIELLES , SUSANA

Competencias
Tipo A Código Competencias Específicas
  A17411 1736CE5 Capacidad de utilización de los métodos matemáticos y estadísticos adecuados para para analizar los datos obtenidos en estudios biológicos o médicos, así como su edición y presentación en documentos científicos.
Tipo B Código Competencias Generales y Transversales
  B5400 1736CG1 Proporcionar una formación teórico-práctica de los fundamentos metodológicos de investigación básica y aplicada para el desarrollo de actividades de I+D+I en Biología Fundamental, Biomedicina y Veterinaria orientada a seguir estudios posteriores y al ejercicio profesional.
  B5402 1736CG3 Aprender a buscar información, a seleccionarla,a reunir e interpretar datos relevantes sobre diferentes temas.
  B5403 1736CG4 Conseguir habilidades en el planteamiento de experimentos, planificación del trabajo, uso racional de los medios y de los recursos, recogida y análisis de los datos, su registro fiel, análisis, presentación y defensa de los mismos.
  B5404 1736CT1 Expresión oral y escrita
  B5405 1736CT10 Trabajo en equipo
  B5406 1736CT11 Adaptación a nuevas situaciones, iniciativa y espiritu emprendedor
  B5407 1736CT12 Pensamiento crítitco
  B5408 1736CT13 Mantener un compromiso ético
  B5409 1736CT2 Solucion de problemas
  B5410 1736CT3 Utilizar Internet como medio de comunicación y como fuente de información
  B5411 1736CT4 Habilidad de comunicación
  B5412 1736CT5 Organizar y planificar el trabajo
  B5413 1736CT6 Tomar decisiones
  B5414 1736CT7 Liderazgo
  B5415 1736CT8 Capacidad de autoevaluación
  B5416 1736CT9 Creatividad
Tipo C Código Competencias Básicas
  C1 Que los estudiantes sepan aplicar los conocimientos adquiridos y su capacidad de resolución de problemas en entornos nuevos o poco conocidos dentro de contextos más amplios (o multidisciplinares) relacionados con su área de estudio.
  C2 Que los estudiantes sean capaces de integrar conocimientos y enfrentarse a la complejidad de formular juicios a partir de una información que, siendo incompleta o limitada, incluya reflexiones sobre las responsabilidades sociales y éticas vinculadas a la aplicación de sus conocimientos y juicios.
  C3 Que los estudiantes sepan comunicar sus conclusiones (y los conocimientos y razones últimas que las sustentan) a públicos especializados y no especializados de un modo claro y sin ambigüedades.
  C4 Que los estudiantes posean las habilidades de aprendizaje que les permitan continuar estudiando de un modo que habrá de ser en gran medida autodirigido o autónomo.
  C5 Poseer y comprender conocimientos que aporten una base u oportunidad de ser originales en el desarrollo y/o aplicación de ideas, a menudo en un contexto de investigación

Resultados de aprendizaje
Resultados Competencias
Profundizar en métodos matemáticos para analizar datos obtenidos de estudios biológicos o médicos A17411
B5400
B5402
B5403
B5404
B5405
B5407
B5408
B5409
B5411
B5412
B5413
B5414
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Actualizar conocimientos sobre programas informáticos útiles para el análisis matemático de los datos. A17411
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Actualizar conocimientos relativos a la edición y presentación de documentos científicos con contenidos matemáticos. A17411
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Contenidos
Bloque Tema
Bloque I. Cálculo y edición Tema 1: Herramientas informáticas de cálculo y edición.

1.1. Herramientas informáticas para realizar cálculos matemáticos.
1.2. Herramientas informáticas para editar y presentar documentos con contenidos matemáticos.
Bloque II. Inferencia estadística y contraste de hipótesis Tema 2: Inferencia estadística y contraste de hipótesis.

2.1. Inferencia estadística.
2.2. Fundamentos de los contrastes de hipótesis.
2.3. Contrastes paramétricos y no paramétricos.
2.4. Análisis de potencia.
Bloque III. Diseño de experimentos y análisis de la varianza Tema 3: Diseño de experimentos.

3.1. Tipos de variabilidad.
3.2. Planificación de un experimento.
3.3. Principios básicos en el diseño de experimentos.
3.4. Diseños experimentales básicos.

Tema 4: Análisis de la varianza.

4.1. Comparación de medias según los niveles de un factor: ANOVA de un factor.
4.2. Anova por bloques.
4.3. Comparación de medias según los niveles de dos factores: ANOVA de dos factores.
4.4. Contraste de interacción.
4.5. Contraste de efectos principales.
Bloque IV. Regresión Tema 5: El modelo de regresión lineal simple.

5.1. Regresión y correlación.
5.2. El modelo de regresión simple.
5.3. Estimación de los parámetros de regresión.
5.4. Inferencias acerca de los coeficientes de regresión.
5.5. Predicción.
5.6. Contrastes asociados a un modelo.
5.7. Contrastes y análisis de la bondad de ajuste del modelo.

Tema 6: Otros modelos de regresión.

6.1. Regresión lineal múltiple.
6.2. Regresión logística.
6.3. Análisis de supervivencia: modelo de riesgos proporcionales de Cox.
Bloque V. Análisis multivariante Tema 7: Análisis multivariante

7.1. Introducción al análisis multivariante.
7.2. Métodos de dependencia.
7.3. Métodos de interdependencia.
Bloque VI. Métodos avanzados de análisis de datos biológicos y biomédicos Tema 8: Métodos avanzados de análisis de datos en Biología y Biomedicina.

Planificación
Metodologías  ::  Pruebas
  Horas en clase Horas fuera de clase Horas totales
Practicas a través de TIC en aulas informáticas 30 30 60
 
Tutorías 15 0 15
Seminarios 20 0 20
 
Sesión Magistral 10 20 30
 
 
(*)Los datos que aparecen en la tabla de planificación són de carácter orientativo, considerando la heterogeneidad de los alumnos

Metodologías
Metodologías   ::  
  descripción
Practicas a través de TIC en aulas informáticas Se utilizarán herramientas informáticas para la resolución de problemas.
Tutorías Destinadas a la preparación de los seminarios.
Seminarios Seminarios de evaluación del trabajo en grupo.
Sesión Magistral Se expondrán las bases teóricas y métodos prácticos relacionados con los contenidos de la asignatura.

Tutorías
 
Tutorías
Practicas a través de TIC en aulas informáticas
descripción
Destinadas a la preparación de los seminarios, así como a la resolución de dudas sobre los contenidos vistos en clase.

Evaluación
  descripción calificación
Practicas a través de TIC en aulas informáticas Se valorará el trabajo diario en el aula por medio de los ejercicios que se propondrán sobre el tema que se estudia en cada caso. 70%
Seminarios Preparación de un tema en el último bloque y presentación del mismo al resto de compañeros. 15% (trabajo)
15% (presentación)
 
Otros comentarios y segunda convocatoria
<p> En caso de que un/a alumno/a no supere la asignatura en la convocatoria ordinaria, la segunda convocatoria se podría evaluar mediante un examen final que abarque todos los contenidos de la asignatura. Antes de recurrir al examen final, no obstante, se dará la posibilidad de recuperación de alguna de las partes en la evaluación continua.</p>

Fuentes de información
Acceso a la Bibliografía Recomendada del Catálogo de la Biblioteca

Básica Everitt, Brian S. & Hothorn, Torsten , A Handbook of Statistical Analyses Using R, CRC Press, 2009
W.K. Hardle &amp; L. Simar, Applied multivariate statistical analysis, fourth edition, Springer, 2015
Douglas C. Montgomery, Design and Analysis of Experiments (eighth edition), Wiley, 2013
J. Susan Milton, Estadística para Biología y Ciencias de la Salud (3ª edición ampliada), McGraw-Hill, 2007
Quinn, Gerry P. & Keough, Michael J., Experimental design and data analysis for biologists, Cambridge University Press, 2002


Complementaria B.S. Everitt, An R and S-Plus companion to multivariate analysis, Springer, 2005
G.D. Ruxton, Experimental design for the life sciences, Oxford University Press, 2016
H. Motulsky, Intuitive biostatistics, Oxford University Press, 1995
M.D. Ugarte, A.F. Militino &amp; A. Arnholt, Probability and statistics with R, CRC, 2008
D. Peña, Regresión y Diseño de Experimentos, Grupo Anaya Comercial, 2010

https://www.r-project.org/


http://equator-network.org/

Recomendaciones


 
Otros comentarios
Se recomienda haber cursado previamente algún curso de estadística durante los estudios de Grado.