CURSO: BIOMETRIA
TRADUCCION: BIOMETRICS
SIGLA: BIO242A
CREDITOS: 09
MODULOS: 04
REQUISITOS: SIN REQUISITOS
DISCIPLINA: BIOLOGIA
I. DESCRIPCION
El curso pretende que los estudiantes comprendan los principios basicos de teoria de probabilidades e inferencia estadiistica aplicados a la biologia. En particular, se pretende que los estudiantes sean capaces de enfrentar y aplicar criticamente herramientas estadisticas que les permitan el analisis de problemas e hipotesis cientificas. Otro de los objetivos de este curso es el de familiarizar a los estudiantes en el analisis, manejo y presentacion de datos y en el uso computacional MINITAB.
II. OBJETIVOS
1. Aprender metodos generales de 1) recoleccion, 2) analisis, 3) presentacion e 4) interpretacion de informacion biologica numerica.
2. Aprenderlos principios basicos de inferencia y prueba de hipotesis estadisticas y su correspondencia con pruebas de hipotesis biologicas.
3. Aprender analisis de varianza y regresion como metodos basicos y ejemplificadores del uso de estadisticas en biologia.
4. Aprender a usar un programa estadistico en el computador (MINITAB).
5. Ser capaz de realizar un estudio biologico completo, desde la recoleccion de datos, el ingreso y analisis preliminar en el computador, presentacion de estos datos en forma visual, desarrollo de hipotesis biologicas y estadisticas, evaluacion estadistica de las hipotesis e interpretacion.
II. CONTENIDOS
1. Introduccion.
1.1 ?Que es la estad{istica? Analisis de informacion numerica: VARIABILIDAD.
1.2 EstadIstica y Probabilidades.
1.3 Usos de estadistica.
1.4 Estadisticas en la nueva era de los computadores.
1.5 Diferentes "tipos" o aproximaciones a la estadistica.
2. Definiciones, principios basicos de muestreo estadistica descriptiva.
2.1 Concepto de Poblacion y Muestra. Ejemplos.
2.2 Estadisticos versus Parametros.
2.3 Observacion versus variable versus parametro.
2.4 Variables aleatorias.
2.5 Tipos de variables.
2.6 Censos versus muestra.
2.7 Principios basicos de muestreo. Muestra aleatoria.
2.8 Ejemplos de tecnicas de muestreo.
2.9 Medidas de tendencia central.
2.10 Medidas de dispersion.
2.11 Estimadores sesgados y no-sesgados.
2.12 Varianza poblacional y muestral.
2.13 Grados de libertad
3. Muestreo y distribucion de probabilidades I.
3.1 Introduccion.
3.2 Principios basicos.
3.3 Variables discontinuas.
3.3.1 Distribucion binomial.
3.3.2 Ejemplo de inferencia de potesis.
3.3.3 Distribucion multinomial.
3.3.4 Distribucion de Poisson.
3.3.5 Distribucion binomial negativa
4. Distribucion de probabilidades II.
4.1 Variables continuas.
4.1.1 Distribucion Normal
4.1.2 Funcion de densidad
4.1.3 Propiedades de la distribucion normal
4.1.4 Caracterizacion de la distribucion normal.
4.1.5 Determinacion de normalidad de una distribucion.
4.2 Transformaciones.
5. Probabilidades de sucesos discretos y continuos.
5.1 Introduccioonn aa las Permutaciones.
5.2 Introduccion a las Combinaciones.
5.3 Ejemplos.
6. Inferencia estadistica y pruebas de hipotesis.
6.1 Introduccion.
6.2 Intervalos de confianza.
6.3 Teoremas.
6.4 Ejemplos.
6.5 Magnitud de efectos y su variabilidad.
6.6 Introduccion.
6.7 Principios basicos de pruebas de hipoteis.
6.8 Caracteristicas de hipotesis cientificas.
6.9 La hipotesis nula. Ejemplos.
7. Tipos de error.
7.1 Errores al someter a prueba hipotesis.
7.2 Definicion de los tipos basicos de error.
7.3 Importancia relativa de estos errores en ciencia basica y aplicada.
7.4 Probabilidad alfa y beta.
7.5 Poder de una prueba estadistica.
7.6 Ideales de una prueba estadistica: poderosa, conservadora y robusta
7.7 Como poder calcular el poder de una prueba y sus limitaciones.
7.8 Forma de las hipotesis y pruebas de una dos colas.
8. Comparacion de dos medias: analisis de varianza (Andeva de una via).
8.1 Introduccion.
8.2 La distribucion.
8.3 Principios basicos.
8.4 Calculos para un ANDEVA de una via (ejemplo).
8.5 Varianza dentro y entre grupos.
8.6 Tama?os de muestra (balance y falta de balance) y su efecto sobre la prueba.
8.7 La Tabla de ANDEVA.
8.8 La Tabla de F y probabilidades.
9. Supuestos de Andeva, prueba de t y otros test parametricos.
9.1 Hipotesis de una cola.
9.2 El test t-Student.
9.3 Calculos para una prueba de t (ejemplo).
9.4 La tabla t.
9.5 Supuestos.
9.6 Como verificar estos supuestos.
9.7 Transformacion de datos: lineales y no-lineales.
9.8 Ejemplos.
10. Dise?o de experimentos y pruebas estadisticas de hipotesis.
10.1 Replicacion.
10.2 Hipotesis y seleccion de una prueba apropiada.
10.3 Topicos generales para desarrollar un buen experimento.
10.4 Ejemplos, ejemplos, ejemplos.
11. Analisis de varianza de dos vias.
11.1 Tratamientos y niveles dentro de un tratamiento.
11.2 Interaccion.
11.3 Visualizacion de interacciones y su importancia.
11.4 Hipotesis nulas en ANDEVA de odos vias.
11.5 Experimentos con y sin replicacion.
11.6 La tabla de ANDEVA de dos vias.
12. Analisis de Varianza de dos vias II.
12.1 Ejemplos y revision general ANDEVA.
13. Correlacion entre dos variables.
13.1 Correlacion versus causalidad.
13.2 como cuantificar correlaciones.
13.3 Pruebas de correlacion parametricas y no-parametricas.
14. Introduccion al analisis de regresion.
14.1 Variable dependiente e independiente.
14.2 Certidumbre, descripcion y prediccion.
14.3 Varianza explicada y "ajuste".
14.4 Ejemplos.
III. METODOLOGIA
El curso comprende clases lectivas por partes de los profesores Pablo A. Marquet (PM) y Sergio Navarrete (SN).Cada una de las clases sera acompa?ada por material audiovisual y se le entregara al alumno una guia con la materia aconsiderada en esa clase.se contempla ademas una sesion de laboratorios practicos en los cuales se analizaran ejeercicios usando el software MINITAB. En cada laboratorio se le tomara un minitest a los alumnos.
IV. BIBLIOGRAFIA
Minima:
Bailey, N.T.J. Statistical Methods in Biology. Cambridge University Press. 1995.
Mendenhall, W., D.D., Wackerly, & R.L. Scheaffer. Estadistica Matematica con Aplicaciones. Grupo Editorial Iberoam 1994.
Sokal, R.R. & F.J. Rohlf.Biometry. Freeman, New York. 1981.
Schefler, W. Bioestadistica. Fondo Educativo, Mexico. 1981.
Steel, R.G.D. & J.H.Torrie. Bioestadistica: Principios y procedimientos. McGraw-Hill, Mexico. 1988.
Williams, B. Biostatistics. Concepts and aplications for biologists. Chapman and Hall. 1993.
PONTIFICIA UNIVERSIDAD CATOLICA DE CHILE*
