Guia docente

DATOS IDENTIFICATIVOS

2022_23

Asignatura

ANÁLISIS DE DATOS

Código

01736007

Enseñanza

1736 - MASTER UNIVERSITARIO EN INVESTIGACION EN BIOLOGIA FUNDAMENTALY BIOMEDICINA

Descriptores

Cr.totales

Tipo

Curso

Semestre

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 B5415 B5416	C1 C2 C3 C4 C5
Actualizar conocimientos sobre programas informáticos útiles para el análisis matemático de los datos.	A17411	B5400 B5402 B5403 B5404 B5405 B5406 B5407 B5408 B5409 B5410 B5411 B5412 B5413 B5414 B5415 B5416	C1 C2 C3 C4 C5
Actualizar conocimientos relativos a la edición y presentación de documentos científicos con contenidos matemáticos.	A17411	B5400 B5402 B5403 B5404 B5405 B5406 B5407 B5408 B5409 B5410 B5411 B5412 B5413 B5414 B5415 B5416	C1 C2 C3 C4 C5

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 Lista de lecturas de la asignatura

Básica	Everitt, Brian S. & Hothorn, Torsten , A Handbook of Statistical Analyses Using R, CRC Press, 2009 W.K. Hardle & 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 & 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.