Guía docente de Tratamiento Estadístico de Datos Experimentales (M91/56/1/19)

• Introducción al Método Estadístico
• Inferencia Estadística
• Diseño Estadístico de Experimentos
• Introducción a la Estadística no Paramétrica
• Regresión Estadística
• Tratamiento de datos cualitativos 

Los propios del máster

• Realizar un tratamiento estadístico de los resultados.
• Diseñar estadísticamente los resultados de la experimentación en investigación.

1. Introducción al Método Estadístico

1.1. Tipos de variables y representaciones gráficas.

1.2. Análisis descriptivo de datos.

1.3. Variables aleatorias y distribuciones de probabilidad.

1.4. Métodos de inferencia

1.5. Inferencia sobre los parámetros de una distribución de Gauss

1.6. Inferencia no paramétrica

2. Diseño Estadístico de Experimentos

2.1. Modelos lineales de análisis de la varianza.

2.2. Diseños completamente aleatorizados: el modelo de ANOVA I.

2.3. Diseños mediante bloques aleatorizados: el modelo ANOVA II.

2.4. Diseños balanceados con múltiples observaciones. Análisis de la interacción.

2.5. Diseño mediante cuadrados latinos y grecolatinos.

2.6. Diseños con efectos aleatorios y mixtos.

3. Regresión Estadística

3.1. Regresión lineal simple. Inferencia sobre los parámetros del modelo.

3.2. Regresión lineal múltiple. Inferencia sobre los parámetros del modelo.

3.3. Regresión no lineal.

3.4. Regresión logit y de Poisson

3.5. Regresión ordinal

4. Tratamiento de variables cualitativas

4.1. Tablas de contingencia. Test de independencia entre caracteres cualitativos.

4.2. Test asintótico de bondad de ajuste.

4.3. Introducción a la regresión con variables de respuesta cualitativas.

4.4. Concordancia diagnóstica. Análisis de tablas 2x2 y aplicaciones epidemiológicas. Curvas ROC

5. Recursos en una hoja de cálculo dirigidos a la modelización estadística

5.1. Elementos básicos en la implementación de cálculos en una hoja de cálculo.

5.2. Modelos de probabilidad disponibles.

5.3. Recursos sobre inferencia en modelos de regresión lineal.

5.4. La estimación de modelos de regresión no lineal. Utilización del módulo Solver.

5.5. Ejemplos de aplicación en modelos farmacocinéticos.

Apéndice: Cálculo matricial con una hoja de cálculo

Desarrollo de ejemplos y casos prácticos sobre el temario teórico mediante el programa SPSS.

Ejemplos de modelización con una hoja de cálculo (Excel, Calc, etc.)

·  M.L. Samuels, J.A. Witmer y A. Schaffner (2012). Fundamentos de Estadística para las Ciencias de la Vida. Pearson, Madrid.

·  M.J. Valderrama (2022). Manual de Estadística Farmacéutica. Kit-book Servicios Editoriales, Madrid.

·  C.M. Cuadras (1999). Problemas de Probabilidades y Estadística (2 vols.). EUB, Barcelona.

·  A. Martín-Andrés y J.D. Luna del Castillo (2005). Bioestadística para Ciencias de la Salud. Norma, Madrid.

·  J.S. Milton (2001). Estadística para Biología y Ciencias de la Salud. McGraw-Hill, Madrid.

·  D. Peña (2002). Análisis de Datos Multivariantes. McGraw-Hill, Madrid.

·  V. Quesada, A. Isidoro y L.A. López (2000). Curso y Ejercicios de Estadística. Alhambra, Madrid.

·  F. Rius y F.J. Barón (2008). Bioestadística. Thomson-Paraninfo, Madrid.

·  S.M. Ross (2007). Introducción a la Estadística. Reverté, Barcelona.

Biblioteca de la UGR: https://biblioteca.ugr.es

Centro de Servicios de Informática y Redes de Comunicaciones de la UGR (CSIRC): https://csirc.ugr.es

Conexión VPN en la UGR, https://csirc.ugr.es/informatica/RedUGR/VPN/

Página web de la Unidad Departamental del Depto. de Estadística e I.O. en el Campus de Cartuja: http://www.ugr.es/~udocente  

Portal de acceso a Google Apps UGR, https://go.ugr.es/   

Plataforma de Docencia SWAD: http://swad.ugr.es

Plataforma de Recursos de Apoyo Docente de la UGR (PRADO), https://prado.ugr.es/

• MD01 Clases magistrales o lecciones teróricas. 
• MD02 Seminarios, elaboración de trabajos encargados por el profesor y prácticas de laboratorio. 
• MD03 Tutorías. 
• MD04 Trabajo autónomo del estudiante. 

El curso consta de dos partes, una sobre métodos estadísticos aplicados y otra sobre modelos farmacocinéticos con hoja de cálculo, puntuando ambas sobre 5.

El artículo 19 de la Normativa de Evaluación y Calificación de los Estudiantes de la Universidad de Granada establece que los estudiantes que no hayan superado la asignatura en la convocatoria ordinaria dispondrán de una convocatoria extraordinaria. A ella podrán concurrir todos los estudiantes, con independencia de haber seguido o no un proceso de evaluación continua. De esta forma, el estudiante que no haya realizado la evaluación continua tendrá la posibilidad de obtener el 100% de la calificación mediante la realización de las pruebas mencionadas en la convocatoria ordinaria, que tendrán un valor de 5 puntos cada una.

El artículo 8 de la Normativa de Evaluación y Calificación de los Estudiantes de la Universidad de Granada establece que podrán acogerse a la evaluación única final, el estudiante que no pueda cumplir con el método de evaluación continua por causas justificadas. La evaluación en tal caso consistirá en realizar las pruebas correspondientes a las dos partes de la asignatura en modo similar a los que acudan a la convocatoria extraordinaria.

La metodología a seguir tendrá dos vertientes: por un lado el profesor expondrá detalladamente los aspectos fundamentales de los diferentes módulos que integran el curso, acompañando las explicaciones teóricas con numerosas aplicaciones prácticas; y por otra parte, los alumnos complementarán el contenido de los temas desarrollando algunas cuestiones señaladas por el profesor. Así mismo, se mostrará el software estadístico necesario para la ejecución de algunos procedimientos numéricos y se resolverán numerosos problemas con ordenador.

Información de interés para estudiantado con discapacidad y/o Necesidades Específicas de Apoyo Educativo (NEAE): Gestión de servicios y apoyos (https://ve.ugr.es/servicios/atencion-social/estudiantes-con-discapacidad).