Diseño experimental y análisis de datos
(Curso Académico 2022 - 2023)

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

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

• 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.

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

Se aportará un abstract en inglés, que se expondrá en los trabajos a realizar sobre datos reales.
El profesor repasará la clase anterior en inglés, permitiendo preguntar dudas y resolverlas en castellano, en caso de no ser entendidas. 

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.

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.
La asignatura participa en el Programa de Apoyo a la Docencia Presencial mediante Herramientas TIC, modalidad A: Asignaturas

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	[CB6], [CG1], [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	[CB10], [CB8], [CB7], [CB6], [CG1], [29]
Preparación de exámenes	0,00	15,00	15,0	[CB10], [CB9], [CB8], [CB7], [CB6], [CG1], [29]
Realización de exámenes	3,00	0,00	3,0	[CB10], [CB9], [CB8], [CB7], [CB6], [CG1], [29]
Asistencia a tutorías	1,00	0,00	1,0	[29]
Realización de trabajos (individual/grupal)	0,00	15,00	15,0	[CB10], [CB9], [CB8], [CB7], [CB6], [CG1], [29]
Total horas
Total ECTS

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. 

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 

EVALUCIÓN CONTINUA . (La ponderación y fecha se contempla en la estrategia evolutiva y cronograma)

La Evaluación Continua (EC) consta de:

Informe Memoria de Prácticas (EC)
Se puntuará el rendimiento de cada práctica al finalizar cada una de las mismas, subiéndola al campus virtual, un informe
sobre las mismas, al finalizar cada capítulo (ver cronograma). El alumno podrá realizarlas con ayuda del profesor en las
clases prácticas. La asistencia a las Prácticas, son obligatorias (se podrá faltar sólo a una sesión de 2 horas de las mismas a
lo largo del curso). En caso de no asistir y/o no superar alguna de ellas, al finalizar el examen final de EC en la primera
convocatoria, se realizará un examen de laboratorio, 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 (recuperación de prácticas de
laboratorio). Según normativa, "La calificación de estas actividades prácticas obligatorias, obtenida en la EC en
asignaturas con prácticas clínicas, prácticas externas y aquellas de carácter eminentemente práctico, se tendrá en
cuenta en la EU, en caso de tenerlas aprobadas. En caso contrario, en la EU habrá un examen de estas prácticas
como se expresa en el apartado de EU". Si esto impidiese al alumno tener la nota máxima en la asignatura y ese fuese su
deseo, se presentaría a la Evaluación Única, renunciando a la nota de recuperación.

Prueba tipo Test (EC)
Se realizará un examen tipo test, que permita medir el resultado individualizado del alumno, en cuanto a conceptos básicos
adquiridos.

Prueba sobre material Audiovisual (aula invertida) (EC)

Se realizarán algunas cuestiones sobre un material audiovisual que el alumno prepará de forma autónoma, potenciando la
búsqueda de recursos dentro del Análisis de Datos real. Técnica de Aula invertida.

Examen Final (EC)
la EC termina con la realización de un examen, consistente en la realización y defensa de un informe estadístico, cuya
puntuación se explicita en la estraegia evaluativa. Este se defenderá en la primera convocatoria oficial. El informe será
presentado el día anterior a su defensa a las 13:00 hrs.Este trabajo no tendrá demasiada dificultad para el alumno, que
asiste a las clases magistrales y prácticas, dado que se le adiestrará a lo largo de las horas de laboratorio cómo realizarlo y
la asignatura se plantea practicando en cada clase dicho ejercicio. El Informe Estadístico se desarrollará en grupo 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. Si no contara con dichos datos, el profesor los suministrará. 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.

Se entenderá agotada la convocatoria desde que el alumno se presente, al menos, a las actividades cuya ponderación
compute el 50% de la EC (Artículo 4.7). Ese al menos señalado equivale a igual o más en la oración anterior. El profesor
esperará a la última prueba de la EC, para comprobar si han cumplido o no dicho requisito para agotar la convocatoria. Así,
el alumno que no se haya presentado a esa última prueba tendrá un NP en acta.
No habrá recuperación parcial de las pruebas de la evaluación continua, salvo de las prácticas de laboratorio (explicitado
anteriormente, que se hará a través de un examen)

Evaluación única (EU).

El alumno debe tener la posibilidad de obtener un 10 en la asignatura (Art 5.1-2), por ello, puede renunciar a la EC. Se
entenderá agotada la convocatoria desde que el alumno se presente, al menos, a las actividades cuya
ponderación compute el 50% de la EC (Artículo 4.7). El alumnado podrá optar a la evaluación única matriculadas, a través de
un email al coordinador (arriba mendionado), en el plazo de un mes a partir del inicio del cuatrimestre correspondiente.
El alumnado que no haya superado la asignatura en 1ª convocatoria (bien por EC, bien por EU), tanto en Enero (asignaturas
del 1er cuatrimestre) como en Mayo (asignaturas del 2º cuatrimestre), lo podrá hacer en la 2ª convocatoria, cuya calificación
resultará de la evaluación única (EU), en dos fechas (Junio y Julio), como si fuesen 2 llamamientos con la posibilidad de
concurrir a cualquiera de los dos o a ambos. No obstante, dicha calificación no estará vinculada a la recuperación de
actividades de EC dela primera convocatoria. Solo se generará una acta para esos dos llamamientos, donde se hará constar
la calificación obtenida en la última de las evaluaciones efectuadas. Para que el alumno pueda presentarse a ambas
evaluaciones, le asiste el derecho a conocer los resultados de la primera de esas evaluaciones y acceder a la revisión, antes
de que se celebre la segunda evaluación de la asignatura.
No existe convocatoria de Septiembre. El curso termina con esta segunda convocatoria con dos evaluaciones posibles y una
única acta.

Actividades a realizar (EU).

Una prueba tipo test, una prueba de aula invertida sobre material audiovisual y entrega de un informe sobre análisis de
datos reales, y exposición del mismo. Además, aquellos alumnos que quieran renunciar a la nota obtenida en las Prácticas
tendrán que realizar una práctica ante el profesor, en los mismos términos que se han realizado en clase. La ponderación
será la misma que dichas pruebas en la EC.
 

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) (EC)(EU)	30,00 %
Pruebas de respuesta corta	[CB10]	Prueba tipo test (25%)sobre los conocimientos (EC)(EU) adquiridos, así como, alguna prueba de respuesta corta sobre material audiovisual. (5%)  (EC)(EU)	30,00 %
Trabajos y proyectos	[CB9], [CG1]	Calidad de la defensa del informe estadístico realizado en las pruebas objetivas.  (EC)(EU)	20,00 %
Informes memorias de prácticas	[CB9], [CB7], [CB6]	Seguimiento de objetivos dentro de las prácticas de laboratorio. Memoria de Prácticas. (EC)(EU)	20,00 %

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

Semana	Temas	Actividades de enseñanza aprendizaje	Horas de trabajo presencial	Horas de trabajo autónomo	Total
Semana 10:	1	Explicar Temas del 1. Prácticas de Laboratorio de la 1. .	10.00	13.00	23.00
Semana 11:			0.00	0.00	0.00
Semana 12:	2-5	Explicar temas 2,3,4,5. Prácticas de Laboratorio 2,3,4,5 Y 6.  Seguimiento de las prácticas de Laboratorio 2 y 3. (EC)	17.00	14.00	31.00
Semana 13:		Seguimiento de las prácticas de Laboratorio 4 y 5. (EC)	0.00	0.00	0.00
Semana 15:		Trabajo autónomo del alumno preparando exámenes y trabajos. Presentación de Informe y Exposición oral del mismo. Examen tipo test.	3.00	18.00	21.00
Semana 16 a 18:			0.00	0.00	0.00
Total			30.00	45.00	75.00