Diseño experimental y análisis de datos
(Curso Académico 2021 - 2022)
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1. Datos descriptivos de la asignatura
  • Código: 205331106
  • Centro: Escuela de Doctorado y Estudios de Postgrado
  • Lugar de impartición: Facultad de Ciencias. Sección de Biología
  • Titulación: Máster Universitario en Biodiversidad Terrestre y Conservación en Islas
  • Plan de Estudios: 2014 (publicado en 27-10-2014)
  • Rama de conocimiento: Ciencias
  • Itinerario/Intensificación:
  • Departamento/s:
  • Área/s de conocimiento:
    • Estadística e Investigación Operativa
  • Curso: 1
  • Carácter: Obligatoria
  • Duración: Primer cuatrimestre
  • Créditos ECTS: 3,0
  • Modalidad de impartición:
  • Horario: Ver horario
  • Dirección web de la asignatura: Ver web de la asignatura
  • Idioma: Castellano e Inglés (10% en Inglés)
2. Requisitos para cursar la asignatura
Recomendado el B1, no siendo imprescindible dado que sólo se utilizará en los repasos de clases anteriores, ya impartidas en español y dudas sobre las mismas. En caso de no tener el nivel, se organizarán seminarios de dudas alternativos en español.
Recomendables: Conocimientos básicos de Estadística
3. Profesorado que imparte la asignatura

Profesor/a Coordinador/a: MARIA MERCEDES SUAREZ RANCEL

General:
Nombre:
MARIA MERCEDES
Apellido:
SUAREZ RANCEL
Departamento:
Matemáticas, Estadística e Investigación Operativa
Área de conocimiento:
Estadística e Investigación Operativa
Grupo:
único
Contacto:
Teléfono 1:
922319177
Teléfono 2:
649838070
Correo electrónico:
msuarez@ull.es
Correo alternativo:
msuarez@ull.edu.es
Tutorías primer cuatrimestre:
DesdeHastaDíaHora incialHora finalLocalizaciónPlantaDespacho
Todo el cuatrimestre Viernes 09:00 15:00 Edificio de Física y Matemáticas - AN.2B 4 https://meet.google.com/fkz-rwpb-cau
Observaciones: Los cambios de tutorías puntuales serán notificados en el campus virtual. Las tutorías serán online, con el link de google meet https://meet.google.com/fkz-rwpb-cau Se ruega, en la medida de lo posible se reserve hora por email, con anterioridad, para no ocasionar esperas innecesarias. msuarez@ull.edu.es
Tutorías segundo cuatrimestre:
DesdeHastaDíaHora incialHora finalLocalizaciónPlantaDespacho
Todo el cuatrimestre Viernes 09:00 15:00 Edificio de Física y Matemáticas - AN.2B 4 https://meet.google.com/fkz-rwpb-cau
Observaciones: Los cambios de tutorías puntuales serán notificados en el campus virtual. Las tutorías serán online, con el link de google meet https://meet.google.com/fkz-rwpb-cau Se ruega, en la medida de lo posible se reserve hora por email, con anterioridad, para no ocasionar esperas innecesarias. msuarez@ull.edu.es
4. Contextualización de la asignatura en el plan de estudio
  • Bloque formativo al que pertenece la asignatura: Módulo obligatorio de Estadística.
  • Perfil profesional: La asignatura proporcionará a los especialistas en Biodiversidad conocimientos avanzados sobre la toma de decisiones en resultados objetivos tanto en análisis científicos como en todo ámbito donde el análisis de datos sea fundamental en la mejora continua.
5. Competencias

Competencia específica

  • 29 - Aplicación de técnicas de análisis de datos de aplicación al conocimiento de la biodiversidad y su conservación.

Competencias Generales

  • CG1 - Adquisición de capacidades y conocimientos para la práctica profesional en la Biología de la Conservación

Competencias Básicas

  • CB6 - 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
  • CB7 - 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
  • CB8 - 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
  • CB9 - 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
  • CB10 - 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.
6. Contenidos de la asignatura

Contenidos teóricos y prácticos de la asignatura

Modulo I
- Profesor/a M. Mercedes Suárez Rancel
- Temas : 1. Introducción. Relación entre Modelos Estadísticos y Datos.
- Temas : 2. Modelo de Regresión Lineal Múltiple y No Lineal
- Temas : 3. Análisis de Componentes Principales y Análisis Factorial
- Temas : 4. Análisis Cluster y Análisis Discriminante
- Temas : 5. Diseño de experimentos. Cómo se diseña un experimento y problemas asociados,
diseños completamente aleatorios, diseños factoriales y tablas de contingencia.

Contenidos Prácticos (en aula de Informática): Se realizarán con los paquetes estadísticos SPSS y/o R.
Profesor/a M. Mercedes Suárez Rancel
Práctica 1: Introducción a los paquetes estadísticos
Práctica 2: Modelo de Regresión Lineal Múltiple
Práctica 3: Análisis de Componentes Principales
Práctica 4: Análisis Cluster
Práctica 5: Diseño Experimental. Análisis de la Varianza
Práctica 6: Elaboración de un Informe estadístico de Análisis de Datos

Actividades a desarrollar en otro idioma

The 10% of the subject will be taught in English,  in two main activities:

 Activity 1: Máster Class in English. Professor will summarize previous classes every day, orally, and
Activity 2: Forum in English.  Students will be able to ask questions about the activity 1. 

If a student is not able to follow these activities in English, they can use the corresponding tutorials.
These activities will be evaluated in the Final Report on real data, doing an abstract in English and presenting part of the Report in English. 
7. Metodología y volumen de trabajo del estudiante

Descripción

Los conceptos teóricos de la asignatura se desarrollan en las clases magistrales, donde los ejemplos prácticos basados en datos reales y problemas actuales, y las salidas de los paquetes estadísticos juegan un papel relevante. Se pretende que el alumno no tenga una actitud pasiva, sino crítica y participativa, desarrollando su capacidad de análisis y síntesis. Todo esto se ve reforzado en las clases de laboratorio, donde los paquetes estadísticos dan salida a los análisis necesarios para la posterior interpretación por parte del alumno. Al final del semestre, el alumno presenta un análisis de datos reales donde aprende a aplicar los conocimientos adquiridos a un entorno cercano y de interés para un profesional. Se expondrá en un escenario similar al que se produce en su entorno de trabajo real o simulado. El alumno aprenderá a transmitir resultados estadísticos con el rigor suficiente, pero haciéndose entender por un entorno de profesionales, no necesariamente estadísticos.

The 10% of the subject will be taught in English,  in two main activities:

 Activity 1: Máster Class in English. Professor will summarize previous classes every day, orally, and
Activity 2: Forum in English.  Students will be able to ask questions about the activity 1. 

If a student is not able to follow these activities in English, they can use the corresponding tutorials

La asignatura se estructura en diferentes actividades formativas, especificadas en la tabla adjunta, junto al volumen de trabajo, tanto presencial como autónomo, que cada una de ellas supone. El fin de esta estructura ha sido tratar de ofrecer al alumnado una docencia integral, tanto teórica como práctica, en la que se aborde la impartición de los conocimientos teóricos necesarios para el desarrollo de la actividad profesional para la cual se les está formando, el diseño experimental y análisis de datos.

En el escenario 1: Las clases magistrales, prácticas y las exposiciones se realizarán a través de Google meet. Para las prácticas de laboratorio contaremos con el software SPSS disponible online en la ULL.
 

Actividades formativas en créditos ECTS, su metodología de enseñanza-aprendizaje y su relación con las competencias que debe adquirir el estudiante

Actividades formativas Horas presenciales Horas de trabajo autónomo Total horas Relación con competencias
Clases teóricas 10,00 0,00 10,0 [CG1], [29]
Clases prácticas (aula / sala de demostraciones / prácticas laboratorio) 16,00 0,00 16,0 [CG1], [CB6], [29]
Realización de seminarios u otras actividades complementarias 0,00 5,00 5,0 [CB10]
Estudio/preparación de clases teóricas 0,00 10,00 10,0 [CG1], [CB6], [CB7], [CB8], [CB10], [29]
Preparación de exámenes 0,00 15,00 15,0 [CG1], [CB6], [CB7], [CB8], [CB9], [CB10], [29]
Realización de exámenes 3,00 0,00 3,0 [CG1], [CB6], [CB7], [CB8], [CB9], [CB10], [29]
Asistencia a tutorías 1,00 0,00 1,0 [29]
Realización de trabajos (individual/grupal) 0,00 15,00 15,0 [CG1], [CB6], [CB7], [CB8], [CB9], [CB10], [29]
Total horas
Total ECTS
8. Bibliografía / Recursos

Bibliografía básica

SUÁREZ RANCEL, M. MERCEDES (2005) “Análisis de Datos Avanzados”.  Librería Campus. ISBN 84-609-6979-7
PÉREZ CABRERA, ANA L. (2000), \"Estadística Multivariante Aplicada con el Paquete Estadístico STATISTICA\", Librería Campus.
ABRAIRA SANTOS, B. Y PÉREZ DE VARGAS LUQUE A. (1996). “Métodos Multivariantes en Bioestadística”. Centro de Estudios Ramón Areces. 

Bibliografía complementaria

VICTOR, J.M. (1987). \"Métodos de regresión y análisis multivariantes\". Uned. 
FERNÁNDEZ PALACIOS, J.M. y SANTOS A. (1996). “Ecología de las Islas Canarias y Análisis de Poblaciones y Comunidades”. Sociedad La Cosmológica
PEÑA, DANIEL (1986). \"Estadística. Modelos y Métodos\". Vol. II. Alianza Universidad
MONTGOMERY, D.C. (1984). \"Designs & Analysis of Experiments\". Wiley
UNDERWOOD, A.J. (1997). \"Experiments in Ecology\". Cambridge University Press 

Otros recursos

9. Sistema de evaluación y calificación

Descripción

EVALUCIÓN CONTINUA (La evaluación de la primera convocatoria del curso se finaliza con la realización de un
examen, que forma parte de la evaluación continua, en las convocatorias oficiales)
La calificación final de la asignatura será la máxima entre la nota del examen final y la ponderación del examen final
con la evaluación continua.
La calificación que constará en el acta será la que resulte de la aplicación de los criterios de ponderación para la obtención de la misma que están establecidos en
esta guía (Reglamento de Evaluación, Calificación, Revisión e Impugnación de Calificaciones y Rectificaciones de
Actas de la Universidad de La Laguna,BOC nº 11, de 19 de enero de 2016).

La Evaluación Continua consta de:

Informe Memoria de Prácticas

Se puntuará el rendimiento de cada práctica de laboratorio al finalizar cada una de las mismas, realizando una puesta
en común sobre la interpretación de los resultados. La asistencia a las Prácticas de laboratorio, son obligatorias. En
caso de no asistir y/o no superar alguna de ellas, se realizará un examen, donde el alumno deberá demostrar el poder
resolver un problema, sobre el análisis de datos que el profesor le indique, haciendo uso de un paquete estadístico, en
las convocatorias de evaluación única. La prueba de evaluación de esta actividad se realizará de forma oral, para
propiciar la participación del alumnado y la interacción entre los mismos.

Prueba tipo Test
Se realizará un examen tipo test, que permita medir el resultado individualizado del alumno, en cuanto a conceptos
básicos adquiridos. Este test permite a discriminar entre aquellos alumnos que han profundizado en los contenidos de
forma individual y los que sólo han adquirido la competencia a través del trabajo en grupo
Prueba sobre material Audiovisual
Se realizarán varias cuestiones sobre alguna herramienta estadística, a través de material audiovisual

Examen Final
Se compone de Informe Estadístico y la Exposición del mismo. Se desarrollará en grupo un Informe Estadístico donde
se compruebe que han adquirido los Conocimiento del programa desarrollado a través de la aplicación de los análisis
estudiados a un caso real. El alumno proporcionará los datos de otra asignatura/trabajo, trabajo que actualmente
realice o cualquier otra fuente que considere. En este apartado el alumno hará una exposición del Informe Estadístico
presentado en el apartado anterior, donde se simulará la presentación ante la empresa y/o grupo de investigación los
resultados obtenidos. El profesor al finalizar, preguntará al alumno de forma oral sobre lo expuesto.

Aquellos alumnos que no opten a la Evalución Continua, dispondrán en las fechas oficiales de un único examen final
consistente en 4 apartados, puntuados como se indica en la tabla siguiente (1.- Varias cuestiones tipo test, 2.- Una
cuestión sobre la materia audiovisual presentada; esta vez se proporciona en papel, 3.- entrega de un informe sobre
análisis de datos reales, 4.- una cuestión sobre prácticas de laboratorio y 5.- Examen oral (10 minutos) sobre el
análisis de datos, ).
 

Estrategia Evaluativa

Tipo de prueba Competencias Criterios Ponderación
Pruebas objetivas [CB10], [CB8], [CB7], [CB6], [CG1], [29] Conocimiento del programa desarrollado a través de la aplicación de los análisis estudiados a un caso real (Informe Estadístico). The english activities will be evaluated in the Final Report on real data, doing an abstract in English and presenting part of the Report in English.  30,00 %
Pruebas de respuesta corta [CB10] Prueba tipo test (25%)sobre los conocimientos
adquiridos, así como, alguna prueba de respuesta corta sobre algún video. (5%)
30,00 %
Trabajos y proyectos [CB9], [CG1] Calidad de la defensa del informe estadístico realizado en las pruebas objetivas. 20,00 %
Informes memorias de prácticas [CB9], [CB7], [CB6] Seguimiento de objetivos dentro de las prácticas de laboratorio 20,00 %
10. Resultados de Aprendizaje
Saber:

Escoger la técnica de análisis de datos adecuada según el objetivo establecido y tipología de los datos. Aplicar las distintas técnicas multivariantes, conociendo sus limitaciones y cómo interpretar los resultados que se deriven de ellas.

Saber hacer:

Obtener información, diseñar experimentos e interpretar los resultados
 
11. Cronograma / calendario de la asignatura

Descripción

*La distribución de los temas por semana es orientativo, puede sufrir cambios según las necesidades de organización docente.

Primer cuatrimestre

Semana Temas Actividades de enseñanza aprendizaje Horas de trabajo presencial Horas de trabajo autónomo Total
Semana 11: 1 0.00 0.00 0.00
Semana 12: 2-5 0.00 0.00 0.00
Semana 13: Explicar Temas del 1. Prácticas de Laboratorio de la 1.Explicar temas 2,3,4,5. Prácticas de Laboratorio 2,3,4,5 Y 6 . 22.00 12.00 34.00
Semana 14: Prueba audiovisual.  2.00 3.00 5.00
Semana 15: Estudio de Exámenes 3.00 15.00 18.00
Semana 16 a 18: Exámen Trabajo autónomo del alumno
preparando exámenes y trabajos.
Presentación de Informe y Exposición oral del mismo. Examen tipo test.
3.00 15.00 18.00
Total 30.00 45.00 75.00
Fecha de última modificación: 17-06-2021
Fecha de aprobación: 29-06-2021