Diseño y análisis experimental en biociencias
(Curso Académico 2021 - 2022)
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1. Datos descriptivos de la asignatura
  • Código: 835861106
  • Centro: Escuela de Doctorado y Estudios de Postgrado
  • Lugar de impartición: Facultad de Farmacia. Facultad de Ciencias de la Salud (Sección Medicina)y Facultad de Ciencias (Secciones de Biología y Química)
  • Titulación: Máster Universitario en Biomedicina
  • Plan de Estudios: 2010 (publicado en 24-11-2011)
  • Rama de conocimiento: Ciencias de la Salud
  • Itinerario/Intensificación: Máster
  • Departamento/s:
  • Área/s de conocimiento:
    • Fisiología
  • Curso: 1
  • Carácter: Obligatoria
  • Duración: Primer cuatrimestre
  • Créditos ECTS: 3,0
  • Modalidad de impartición: Presencial
  • Horario: Ver horario
  • Dirección web de la asignatura: Ver web de la asignatura
  • Idioma: Castellano e Inglés (0.3 ECTS en Inglés)
2. Requisitos para cursar la asignatura
Los especificados para el acceso a esta titulación. Conocimientos básicos de estadística .
3. Profesorado que imparte la asignatura
General:
Nombre:
GUADALBERTO JESUS MIGUEL
Apellido:
HERNANDEZ HERNANDEZ
Departamento:
Ciencias Médicas Básicas
Área de conocimiento:
Fisiología
Grupo:
Todos los alumnos del máster
Contacto:
Teléfono 1:
Teléfono 2:
Correo electrónico:
ghernan@ull.es
Correo alternativo:
ghernan@ull.edu.es
Tutorías primer cuatrimestre:
DesdeHastaDíaHora incialHora finalLocalizaciónPlantaDespacho
Todo el cuatrimestre Lunes 15:00 17:00 Sección de Medicina - CS.1A Fisiología
Todo el cuatrimestre Miércoles 15:00 17:00 Sección de Medicina - CS.1A Fisiología
Todo el cuatrimestre Viernes 13:00 15:00 Sección de Medicina - CS.1A Fisiología
Observaciones: Se recomienda confirmar cita mediante correo electrónico escribiendo a guadalberto@ull.edu.es
Tutorías segundo cuatrimestre:
DesdeHastaDíaHora incialHora finalLocalizaciónPlantaDespacho
Todo el cuatrimestre Lunes 15:00 17:00 Sección de Medicina - CS.1A Fisiología
Todo el cuatrimestre Miércoles 15:00 17:00 Sección de Medicina - CS.1A Fisiología
Todo el cuatrimestre Viernes 13:00 15:00 Sección de Medicina - CS.1A Fisiología
Observaciones: Se recomienda confirmar cita concreta mediante correo electrónico escribiendo a guadalberto@ull.edu.es
4. Contextualización de la asignatura en el plan de estudio
  • Bloque formativo al que pertenece la asignatura: Formación Básica
  • Perfil profesional: Conocer los fundamentos del análisis de datos y del diseño experimental para obtener un buen rendimiento de los datos experimentales.
5. 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/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 auto dirigido o autónomo

Generales

  • CG1 - Adquirir formación avanzada, especializada y multidisciplinar orientada a las tareas de investigación científico técnicas
  • CG2 - Adquirir y demostrar conocimientos avanzados aplicables a la investigación científico técnica
  • CG3 - Conocer los aspectos teóricos y prácticos de la metodología de trabajo en investigación científico técnica
  • CG4 - Saber aplicar e integrar los conocimientos adquiridos para la resolución de problemas de carácter científico técnico
  • CG5 - Capacitar para, de forma individual o en grupo innovar metodológica o conceptualmente en el conocimiento científico técnico
  • CG6 - Desarrollar autonomía suficiente para participar en proyectos de investigación científico técnicos
  • CG7 - Transmitir claramente y sin ambigüedades, a un público especializado o no, los resultados de su trabajo y su potencial transferencia

Específicas

  • CE16 - Hacer diseños experimentales eficientes
  • CE18 - Decidir el análisis estadístico más eficiente para una determinada variable o grupo de ellas
  • CE19 - Utilizar bases de datos
  • CE20 - Practicar con un programa estadístico potente, versátil y de fácil manejo
  • CE35 - Desarrollar un trabajo de investigación basado en un proyecto predefinido
6. Contenidos de la asignatura

Contenidos teóricos y prácticos de la asignatura

PROFESORADO
- Dr. Guadalberto Hernández (Coordinador). Catedrático / Professor. Depto Fisiología, ULL; ghernan@ull.edu.es; Tel. 922 319 364
- Dra. Carmen Carazo. Sección Deptal de Estadística (Facultad de Medicina), Universidad Católica de Murcia (ccarazo@ucam.edu).
- Dr. Luis Prieto Valiente. Catedrático. Sección Deptal de Bioestadística, Universidad Católica de Murcia (lpv789@gmail.com).

TEMAS
TEMA 1: El Análisis Estadístico: Distribuciones de Frecuencia y Valor P.

¿Qué es el famoso “¿Valor P del test”, omnipresente en la investigación biomédica? ¿Ayuda realmente a conocer lo que ocurre en la población?  ¿Es un índice matemático difícilmente entendible por el profesional?
1.1 El problema y la solución.  Ignorancia, temor y resignación.
1.2 El Análisis Estadístico calcula Medias, Desviaciones y Distribución de Frecuencias.
1.3 Qué es y cómo se calcula el valor P: Valor Estandarizado y Distribución Normal.
1.4 Cómo se usa el valor P. Rechazar o no rechazar una hipótesis.
1.5 Pensar versus Actuar. El valor P solo dice el porcentaje de individuos más extremos.
TEMA 2: Muestreo Repetido.  La Inferencia Estadística con una Media y una Proporción.
¿Cuánto se parece la media encontrada en mi muestra a la media de la población que queremos conocer? ¿Por qué hay que relacionar lo ocurrido en mi muestra con lo que ocurriría si repitiera el estudio millones de veces? Cuánto NO vale la media de la población.
2.1 Muestreo Repetido y Probabilidad.
2.2 Test para una Media. Teorema Central del Límite.
2.3 El Error Estándar de la muestra obtenida por el investigador estima la Desviación Estándar entre las medias muestrales en el Muestreo Repetido.
2.4 Intervalo de Confianza para la Media Poblacional. Resultados “no significativos”.
2.5 Muestras pequeñas: Test con la distribución “t de Student”.
2.6 Test para una proporción: cuanto no vale la proporción poblacional. Test “Chi-cuadrado”.
TEMA 3: Tamaño de Muestra.
El presunto tamaño de muestra “necesario” para una investigación. ¿Es correcto que los jueces (comités evaluadores de los proyectos y revisores de las revistas científicas) pidan “la justificación científica” del tamaño elegido?
3.1 Mitos y realidad.
3.2 Intervalo de Confianza razonable para un valor desconocido. Tamaño de muestra estimando una media. La fórmula y su utilidad. Una farsa deshonesta que perjudica a todos.
3.3 Tamaño de muestra estimando una proporción.
3.4 Tamaño de muestra para test. Potencia estadística.
3.5 Uso razonable de la potencia estadística.
3.6 Errores y simulaciones que consumen tiempo y energía a la mayoría, y no benefician a nadie.
TEMA 4: Confusión e Interacción.
Si un grupo de 1000 jóvenes tratados con “A” curan 600 (60%) y en grupo de 1000 viejos tratados con “B” curan 200 (20%) no podemos saber si la ventaja del primer grupo se debe a que “A” es mejor o a la juventud de sus componentes.
4.1   Factor de confusión con variable dicotómica.
4.2   Interacción.
4.3   Factor de confusión con variable cuantitativa.
4.4   Factor de confusión en la regresión.
4.5   Factores “intermedios”.
4.6   Dos confusores simultáneamente.
 
TEMA 5.   Introducción al software estadístico JAMOVI. Estadística Descriptiva e Inferencial para una Media y una Proporción.
Todo profesional cualificado necesita entender los conceptos básicos del Análisis Estadístico que aparecen continuamente en trabajos científicos e informes técnicos. Todo investigador científico requiere de un paquete estadístico que le ayude a almacenar los datos y realizar los Análisis Estadísticos más básicos. JAMOVI es un software gratuito con un aspecto amigable que facilita la labor del investigador. Cualquiera puede obtener salidas con muchos resultados seleccionando los menús adecuados. El objetivo es que el investigador sepa lo que pide al programa estadístico y pueda interpretar correctamente los resultados.
¿Somos capaces de interpretar las salidas que ofrece JAMOVI? ¿Cómo debemos interpretar los resultados que aparecen en las principales revistas de investigación científica? Aprendamos a valorar de manera crítica los resultados obtenidos y publicados por otros investigadores.
 
TEMA 6.  Estadística Descriptiva e Inferencial para comparar Medias y Proporciones.
El Análisis Estadístico es una materia transversal (se aplica en muy diversas disciplinas), omnipresente (aparece en la mayoría de los informes técnicos y científicos), necesaria (para conseguir más información). Comparte estas características con disciplinas básicas como leer y escribir, sumar y restar e informática básica. Comparando medias o proporciones de distintos GRUPOS, ayuda a elegir las acciones que más benefician a los INDIVIDUOS. 
 
TEMA 7. Regresión Lineal Simple.
¿Puedo estimar el peso de una persona a partir de su estatura? 
Cómo los modelos nos ayudan a entender mejor la realidad que nos rodea.
 
TEMA 8. Regresión Lineal Múltiple. Confusión e Interacción
¿Aumenta el fármaco A el rendimiento físico de los individuos? ¿Es posible que la relación encontrada entre ambos este confundida por la edad de los individuos? ¿La relación entre el fármaco A y el rendimiento físico es distinta según la edad de los individuos?

Actividades a desarrollar en otro idioma

Consulta de textos y/o bases de datos en español y/o en inglés durante el desarrollo de los temas del programa, siempre supervisado por el profesor. Utilización de paquetes estadísticos JAMOVI.
The students will use textbooks, data bases and papers written in Spanish or English, as well as statistic softwares and programs (JAMOVI) always under teachers supervision.
7. Metodología y volumen de trabajo del estudiante

Descripción

Los conceptos se explicarán sin utilizar herramientas matemáticas complicadas, basándose en ideas intuitivas y desarrollándolos siempre sobre ejemplos numéricos concretos. Los recursos didácticos empleados para desarrollar los temas del programa serán la clase magistral, la realización de ejercicios y problemas tanto de manera teórica como mediante la utilización del paquete estadístico R y/o el SPSS. Los alumnos recibirán material docente de apoyo a través del aula virtual de la asignatura (campus virtual ULL) que contendrá resúmenes amplios de todos los temas explicados así como ejercicios resueltos en los que se aplicarán todos los conceptos expuestos y problemas que se resolverán a lo largo de la asignatura bajo la supervisión de los profesores.

Concepts will be explained using simple maths tools. Master class and exercises will be used as didactic tools on teoric basis and also using R and/or SPSS programs. The students will also receive complementary teaching material throughout ULL virtual space (ULL virtual campus).

Nota importante. Para poder aprovechar mejor los contenidos programados en la segunda semana del curso es imprescindible que los alumnos tengan conocimientos básicos del manejo de una base de datos: creación de una base de datos  (introducción de datos y definición de variables) y manejo básico de los datos (selección de casos, creación de nuevas variables, recodificación de datos). Podrán utilizar dicho paquete estadístico durante la primera semana del curso, fuera de las horas programadas de clase.

Actividades a desarrollar:

1. Asistencia a lecciones magistrales y seminarios. Attendance to lessons and seminars.
2. Trabajo autónomo y tutorías a través del aula virtual. To use ULL virtual space (ULL virtual campus) to develop exercises, problems and discussions.
3. Resolución de problemas - planteados en la lección magistral, seminario o bien a través del aula virtual - y discusión activa sobre los mismos. To solve problems and exercises, as well as to engage active discussion and participation among students and teachers
4. Evaluaciones continúas mediante cuestionarios realizados a través del aula virtual. To perform a continous assessment of the students with available test in the ULL virtual space.
5. Realización de prueba de evaluación final. Final exam will be available to students at the ULL virtual space.

Consideraciones higiénico-sanitarias previstas para el Escenario 1 (presencialidad adaptada):
Las sesiones presenciales se llevarán a cabo siguiendo las medidas higiénico-sanitarias previstas por las autoridades sanitarias para garantizar la seguridad del profesorado, alumnado y personal de administración y servicios. De manera general, las personas presentes en el mismo espacio deberán utilizar mascarillas y hacer uso de los dispensadores de geles desinfectantes ubicados en las puertas de las aulas y los laboratorios. Se velará especialmente porque los equipos de trabajo colaborativo del alumnado se mantengan constantes. La capacidad máxima de ocupación de las aulas y los laboratorios de prácticas se establecerá en base a los criterios de distanciamiento físico entre personas. Si fuera necesario, se podría recurrir a la rotación del alumnado en clases presenciales y, siempre que sea posible, se priorizará la participación telemática del resto del alumnado a través de la transmisión síncrona de las actividades (por medio de dispositivos instalados en las aulas).
Respecto a la docencia no presencial, se priorizará la docencia online síncrona a través de las aulas virtuales siempre que sea posible, o bien la docencia síncrona/asíncrona mediante sistemas de videoconferencia (Google Meet), en función de las necesidades docentes de cada actividad. En cualquier caso, se llevará a cabo una supervisión continuada e individualizada del alumnado. En caso de que la evolución de la situación sanitaria lo requiera, las sesiones presenciales podrán ser sustituidos por sesiones no presenciales, principalmente síncronas y cuyo contenido estará adaptado a cada actividad. Dado que algunas secciones de la asignatura serán impartidas o ampliadas por profesores visitantes especialistas en el campo de que se trate, también podrán ser impartidas de manera no presencial, si fuera necesario.

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 15,00 20,00 35,0 [CE35], [CE20], [CE19], [CE18], [CE16], [CG7], [CG6], [CG5], [CG4], [CG3], [CG2], [CG1], [CB10 ], [CB9 ], [CB8], [CB7], [CB6]
Clases prácticas (aula / sala de demostraciones / prácticas laboratorio) 8,00 12,00 20,0 [CE35], [CE20], [CE19], [CE16]
Realización de seminarios u otras actividades complementarias 5,00 9,00 14,0 [CG7], [CG4], [CB10 ], [CB9 ]
Realización de exámenes 2,00 0,00 2,0 [CG7], [CB9 ]
Asistencia a tutorías 3,00 1,00 4,0 [CG7], [CB7], [CB6]
Total horas
Total ECTS
8. Bibliografía / Recursos

Bibliografía básica

- Prieto, L., Herranz, I. (2012) [***]. Bioestadística sin dificultades matemáticas. La búsqueda de tesoros escondidos. Ed Diaz Santos, Madrid.
- Prieto l, Herranz I (2004). ¿Qué significa estadísticamente significativo?. La falacia del 5% en la investigación científica. Ed Díaz Santos, Madrid.
- Box GE., Hunter WG, Hunter JS (2008). Statistics for experiments. John Wiley eds
[***] El contenido de este libro constituye la mayor parte del material docente de la asignatura, por lo que se recomienda la adquisición del mismo. Además, los estudiantes tienen todo el material docente necesario  disponible en el aula virtual (AV) de la asignatura.

Bibliografía complementaria

- Altman DG. (2011). Practical Statistics for medical research. 2ª ed. Chapman&Hall. CRC eds
- Armitage P (2001). Statistical methods for medical researchers. 4ª ed. Blackwell eds.

Otros recursos

9. Sistema de evaluación y calificación

Descripción

Sistema de evaluación:

1. Asistencia. Se aplicará una ponderación de un 20 % siempre que se haya asistido a un mínimo del 60% de las sesiones (6 de 10) y se hayan respondido a los ejercicios de cada semana (ver más adelante). Si las faltas superan el 60%, el estudiante perderá la posibilidad de la evaluación continuada y se detraerá un punto de la calificación final. Attendance: the attendance will be scored with 2 points in the final note if the student has attended a minimun of 60% of sessions. More than 6 misses will imply that the student will loss the continuous assessment and will rest 1 point from the final note.

2. Evaluación Continuada. Se aplicará una ponderación total del 80% (40% para los ejercicios de cada semana, respectivamente), sólo para quienes hayan asistido regularmente. Se realizarán entre 5 y 7 ejercicios de evaluación que el estudiante contestará a través del aula virtual de la asignatura; las fechas en la que los ejercicios estén disponibles se anunciará oportunamente. Se podrá utilizar cualquier material y/o trabajar en grupo para resolver los problemas planteados. En cada ejercicio, la calificación de 5 se obtendrá contestando correctamente el 65% de las preguntas planteadas; los 5 puntos restantes para alcanzar el 10, se distribuirán equitativamente entre el resto de preguntas planteadas. La calificación final será la obtenida de la media aritmética de todos los ejercicios programados. Continuous assessment (only for students which have been attended habitually): It will consist in 5-7 exercises fulfilled through ULL virtual space in a a previously announced and scheduled date. The score of 5 will be obtained with 65% of right answers.

3. Evaluación alternativa. Se realizará un examen de aplicación para los estudiantes: A) Que no hayan superado o que no deseen la evaluación continuada. B) Que tengan más de 6 faltas. El examen planteará 25-30 preguntas sobre la materia impartida. En ese examen, las preguntas correctamente contestadas contabilizarán (+1), las erróneas (-1) y las no contestadas (0) puntos. El examen se realizará a través del aula virtual y estará disponible durante los 4 días siguientes a la finalización de la asignatura. Mediante este método, el estudiante deberá obtener una calificación mínima de 5 para superar la asignatura. Alternative Evaluation. A final exam will be available to those students who have got more than 6 misses of assitance or those who do not pass the continuous assessment. It consists in 25-30 questions (True - False type) fulfilled through the virtual space. The score of each question will be (+1) True, (-1) False or (0) No Answer. The student will be obtained a final score of 5 to pass de exam.

Estrategia Evaluativa

Tipo de prueba Competencias Criterios Ponderación
Pruebas objetivas [CB6], [CB7], [CB8], [CB9 ], [CB10 ], [CG1], [CG2], [CG3], [CG4], [CG5], [CG6], [CG7], [CE19], [CE35], [CE16], [CE18], [CE20] Los expresados en el apartado 9 90,00 %
Escalas de actitudes [CB6], [CB7], [CB8], [CB9 ], [CB10 ] Los expresados en el apartado 9 10,00 %
10. Resultados de Aprendizaje
1. Ser capaz de hacer diseños experimentales eficientes. To be able to carry out an efficient experimental design.
2. Comprender la variabilidad biológica y cómo evaluarla. To understand the biological variability and how this variablity must be evaluated.
3. Realizar análisis descriptivo usando una base de datos sencilla. To execute a descriptive data analysis using available databases.
4. Comprender y aplicar aspectos fundamentales de la inferencia en el estudio de los efectos principales e interacciones. To understand and to apply statistical inference aspects in the study of principal effects and its interactions.
5. Demandar de los profesionales estadísticos las técnicas de análisis e inferencia adecuadas para la óptima explotación de los resultados obtenidos. To request from proffesionals on statistics their knowledge to use the most accurate statistical test in order to achieve the proper analysis to get optimal exploitation of experimental data.
6. Utilizar con eficiencia un programa estadístico potente, versátil y de fácil manejo. To use efficiently a versatile, powerful and friendly statistical program.
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. The weekly schedule of academic activities is only orientative. The students will receive a previous announcement in case of any change in the program.

Primer cuatrimestre

Semana Temas Actividades de enseñanza aprendizaje Horas de trabajo presencial Horas de trabajo autónomo Total
Semana 1: Temas 1 a 4 Clases teóricas. Práctica con base de datos y paquete estadístico. Resolución de problemas. Tutoría. 16.50 21.00 37.50
Semana 2: Temas 5 a 8 Clases teóricas. Práctica con base de datos y paquete estadístico. Resolución de problemas. Tutoría. Ejercicios para evaluación 16.50 21.00 37.50
Total 33.00 42.00 75.00
Fecha de última modificación: 01-07-2021
Fecha de aprobación: 01-07-2021