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Facultad de ciencias naturales


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Universidad Nacional de la Patagonia San Juan Bosco
FACULTAD DE CIENCIAS NATURALES




Programa de la Asignatura:

Hipótesis, modelos y datos: Integrando conceptos”



Código:



Departamento: Química

Sede: Sede Puerto Madryn




Profesores: Dra. Susana Noemí Pedraza y Dr. Mariano Coscarella

Carga Horaria: 50 hs

Total

Sem. Teóricos

Total Teóricos

Sem. Prácticos

Total Prácticos

Sem. Teórico/Práct.

Total Teórico/Práct.

50




30




20







Clases Teóricas /Teórico-prácticas

De lunes a sábado

de 8 a 12 horas y de 13:30 a 18 hs

I. Objetivos de la Asignatura:

Brindar al alumno una visión más amplia del diseño experimental, profundizar en sus bases conceptuales e integrar su aplicación en la investigación en las Cs. Naturales. Dar una visión critica de los alcances y limitaciones de cada una de las temáticas desarrolladas en su aplicación en la investigación científica relacionada con las ciencias naturales.




II. 1 Contenidos Mínimos:

Conceptos Básicos. Exploración de datos. Diseño Experimental: Aleatorizado de un factor; Factoriales aleatorios y mixtos; En bloques al azar. Regresión. ANCOVA. Análisis Multivariados. Modelos lineales generalizados. Pruebas no parámetricas. Tablas de Contingencia.





II. 2 Programa Analítico:

Conceptos básicos: Herramientas para la investigación. Datos e Hipótesis. Bondad de Ajuste. Planificación de experimentos. Escalas de Medición. Tipos de Muestreo. El método científico, distintos puntos de vista. Hipótesis científicas vs Hipótesis estadísticas. Modelos: Pruebas de hipótesis clásicas, máxima versimilitud, estadística bayesiana. Hipótesis y predicciones. Hipótesis versus modelos. Tipos de datos observacionales y experimentales. Toma de decisiones: criterios de selección. La navaja de Ockham y el Principio de Parsimonia en Estadística. Unidad experimental. Muestra y Población. Variabilidad. Variable Aleatoria.
Exploración de datos: Métodos gráficos univariados y multivariados.
Estadística Circular: Conceptos básicos. Aplicaciones en las Ciencias Naturales.
Diseño Experimental:

Anova de un factor: Factores y niveles del factor. Modelo Lineal de Análisis de la Varianza (ANOVA). Suposiciones del modelo fijo. Grupos de igual y de distinto tamaño. Descomposición de la Suma de Cuadrados Total (SCT): Suma de cuadrados dentro y entre los grupos. Estimadores insesgados de la varianza. Prueba de Fisher. Comparaciones planeadas y no planeadas. Suposiciones del ANOVA: Casos de la violación de las suposiciones: normalidad, homocedacia, aditividad. Transformación de los datos. Análisis de residuos. Prueba de Kruskal-Wallis. Principio de funcionamiento de la prueba. Supuestos. Estadístico y criterios de decisión. Métodos de contrastes.

Anova de dos factores: Modelo lineal. Suposiciones. Caso de una observación por casilla: sus usos. Caso de igual número de replicaciones. Aditividad. Interacción. Sinergia. Antagonismo. Comparación con el ANOVA de un factor.

Diseños experimentales: Reducción del error experimental. Elección al azar. Replicaciones. Diseños completamente aleatorizados. Diseño en bloques al azar. Formación de los bloques. Réplicas y seudoréplicas.

Pruebas no paramétricas para varias muestras relacionadas. Características del diseño experimental y comparación con pruebas paramétricas equivalentes: ANOVA para un diseño de bloques al azar y ANOVA de medidas repetidas. Prueba de Friedman para varias muestras relacionadas. Supuestos. Estadísticos de prueba y criterios de decisión. Métodos de contrastes.

Modelos aleatorios y mixtos: Modelo de un factor aleatorio. Modelo de dos factores aleatorios. Modelos mixtos. Ejemplos de distintas situaciones


Tablas de contingencia: Categorías de tablas de 2x2. Tablas de RxC: categorías. Consideraciones sobre algunas distribuciones en probabilidad discretas: binomial, multinomial, hipergeométrica, multihipergeométrica. Pruebas de hipótesis en tablas de contingencia. Sesgos en pruebas de hipótesis en tablas de contingencia.
Regresión: Modelo de regresión lineal simple y suposiciones. Ejemplos de regresiones no lineales: curva exponencial, curva logística, curva geométrica: aplicaciones al estudio de alometrias. Supuestos. Análisis de residuos. Regresión múltiple, conceptos. Modelos lineales generalizados. Análisis de la deviance.
Análisis Multivariado: T2 de Hotelling. MANOVA. Supuestos. Lambda de Wik´s, Traza de Pillai, traza de Hetelling-Lawley y Raíz máxima de Roy. Nociones de MANCOVA. Modelos de reducción de la dimensionalidad: Análisis de componentes principales (PCA); Análisis de Coordenadas Principales (PcoA); Análisis de Correspondencia. Métodos de Clasificación: Análisis de Cluster, k-means. Análisis Discriminante.



IV. Bibliografía



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Underwood, A. J. 1997. Experiments in Ecology. Their logical design and interpretation using analysis of variance. Cambridge University Press. 504 pag.

Zar, Jerrold H. 1999. Biostatistical Analysis. Fourth edition. Prentice Hall. 663 pag más 2 apéndices.


V. Metodología de Enseñanza:

Las clases serán teórico-prácticas. Las exposiciones teóricas serán dialogadas para lograr el interés del alumno y provocar el descubrimiento de las relaciones con conocimientos previos. Se presentarán problemas en un contexto biológico y se discutirán los problemas resueltos. Asimismo se discutirán las restricciones a la aplicabilidad de cada una de las técnicas aprendidas en distintas circunstancias. Se leerán artículos sobre las limitaciones en la aplicación de las distintas metodologías presentadas en las clases teóricas y se discutirán en las clases prácticas. Se presentarán y se discutirán en las clases los resultados obtenidos con el uso de programas estadísticos que son de uso frecuente en las Cs. Naturales. Se integrará todo el contenido del curso de manera tal que el alumno cuente con un conocimiento global sobre las técnicas estadísticas más comúnmente utilizadas en las ciencias naturales.





VI. Condiciones para la aprobación del cursado de la asignatura:

Se deberá tener una asistencia del 80% a las clases teórico-prácticas, y se deberá aprobar una evaluación final.





Vigencia de este programa



Año

Firma

Profesor responsable

2014




Dra. Susana Noemí Pedraza



Dr. Mariano Coscarella




Visado




Decano

Sec. Investigación y Posgrado Facultad

Director Carrera Posgrado










Fecha

Fecha

Fecha






Año de Vigencia

2014










Nro. De Orden :




Página





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