Materia	Carrera	Plan	Año	Periodo
ESTADÍSTICA	FARMACIA	18/2024	2026	1° cuatrimestre
ESTADISTICA	FARMACIA	19/13	2026	1° cuatrimestre

Docente	Función	Cargo	Dedicación
DEVIA, CRISTINA MABEL	Prof. Responsable	P.Asoc Exc	40 Hs
ARTEAGA, ALEJANDRA JOSEFINA	Responsable de Práctico	JTP Semi	20 Hs

Dado que las Ciencias Farmacéuticas son ciencias experimentales, se hace indispensable un conocimiento básico de Estadística que sirva de guía para el manejo de datos. La Bioestadística es una rama de la estadística que ha sido desarrollada para resolver problemas que se plantean en el análisis, manejo e interpretación de datos biológicos, por lo tanto, es una herramienta muy beneficiosa a la hora de interpretar, analizar y marcar diferencias entre fenómenos simples y complejos presentes en los procesos biológicos asociados a las ciencias farmacéuticas y de la salud. Estadística descriptiva.

*Fomentar e incentivar al alumno la aplicación de la Estadística en las ciencias farmacéuticas y de la salud.
*Capacitar al alumno para definir y delimitar el objeto de estudio, formular preguntas concretas y obtener datos mediante adecuados muestreos y diseños experimentales.
*Aprender a tomar decisiones relacionadas a situaciones de carácter biológico en forma autónoma y objetiva, con la ayuda de métodos estadísticos y programas de computación adecuados.
*Obtener conclusiones a partir del análisis objetivo de los datos analizados y determinar el grado de confiabilidad de las mismas.
*Tomar decisiones en función de los resultados obtenidos.
*Lograr la comprensión y fundamentos de los diferentes métodos para el análisis estadístico como herramienta para el desarrollo de la actividad profesional e investigación científica.

Unidad 1: Fundamentos del cálculo de probabilidades. Introducción a los términos Estadísticos Básicos. Variable aleatoria. Clasificación. Concepto de población y muestra. Tipos de datos: cualitativos y cuantitativos. Clasificación de las variables: continuas y discontinuas. Nociones básicas de estadística descriptiva e inferencial.


Unidad 2: Estadística descriptiva. Distribución de probabilidad. Población. Muestra. Nociones de probabilidad. Función de distribución. Parámetros muestrales y poblacionales. Medidas de tendencia central: media, mediana, modo, cuantiles, percentiles. Medidas de dispersión: desviación standard o típica, varianza, coeficientes de variación, rango, distancia intercuartil. Cálculo de los parámetros mediante el uso de fórmulas y calculadora. Asimetría.
Curtosis.

Unidad 3: Estadística Descriptiva. Representaciones gráficas. Variables cualitativas: Gráficos circulares, de barras y pictogramas. Variables cuantitativas: histogramas, diagramas de tallo y hoja. Diagramas de caja y líneas (box-plots). Usos inadecuados de las representaciones gráficas.


Unidad 4: inferencia estadística. Proceso de muestreo. Mecanismo de Inferencia estadística. Hipótesis nula e Hipótesis alternativa. Errores. Tipos de errores: tipo I, alfa o p y tipo II o beta. Interpretación de los errores. Interpretación de los valores de p. Estadística Paramétrica y Distribución Libre. Estadística Inferencial: Análisis de frecuencia. Tablas de contingencia. Estadístico Chi-cuadrado. Comparaciones de frecuencias observadas con frecuencias teóricas.
Comparaciones de frecuencias observadas en distintas condiciones

Unidad 5: Estadística Inferencial. Distribución Normal. Estadística Paramétrica. Estadístico Z y t. Estimación puntuales y por intervalos de confianza. Límites de aceptación para individuos. Límites de confianza de la media poblacional. Grado de confiabilidad de los resultados. Test de Normalidad de Kolmogorov-Smirnov.


Unidad 6: Estadística Inferencial: Análisis de diferencias de dos valores medios. Test t de Student para casos apareados y no apearados. Test F de Fisher de homogeneidad de varianzas.
Limitaciones. Detección y eliminación de datos atípicos. Transformaciones de datos. Estadística No Paramétrica: Test de Mann-Whitney y Wilcoxon.

Unidad 7: Estadística Inferencial: Comparación de más de dos valores medios. Estadística Paramétrica. Análisis de la varianza Diseño totalmente aleatorizado (de una Vía). Suma de cuadrados. Cuadrados medios. Comparaciones Ortogonales Múltiples. Comparaciones planificadas. Comparaciones a posteriori. Métodos de Tukey, Bonferroni, Dunnet, Scheffé. Limitaciones. Transformaciones de datos. Supuestos para su aplicación. Estadística No paramétrica. Método de Kruskall-Wallis. Test de Dunn.


Unidad 8: Estadística Inferencial: Comparación de más de dos valores medios. Estadística Paramétrica. Análisis de la varianza Diseño en bloque (de dos Vías) y su equivalente no paramétrico de Friedman y Prueba de Dunn.
Comparaciones Ortogonales Múltiples. Comparaciones planificadas. Comparaciones a posteriori. Métodos de Tukey, Bonferroni, Dunnet, Scheffé. Limitaciones.

Unidad 9: Regresión y Correlación. Coeficiente de correlación: cálculo e interpretación. Regresión: Regresión lineal simple. Rectas que No pasan por el origen. Ajuste por mínimos cuadrados. Cálculo e interpretación de los parámetros de ajuste y estimación de las desviaciones respecto de las mismas. Comparaciones de rectas. Análisis de datos atípicos. Rectas que pasan por el origen. Cálculo e interpretación de los parámetros de ajuste y estimación de las desviaciones respecto de las mismas.


Unidad 10:Pruebas No paramétricas. Analogías con pruebas paramétricas. Criterios para la selección de pruebas estadísticas y aplicaciones al diseño experimental en las ciencias farmaceúticas. Fundamento y uso de herramientas informáticas.
Utilización y aplicación de los softwares estadísticos GraphPad PRISM Versión 4.0, GraphPad InStat Versión 3.0. Exhaustiva interpretación de valores de p, a partir de resultados de distintos procesos de inferencia estadística, obtenidos de la aplicación de los softwares estadísticos.

Práctico 1: Normas básicas de seguridad en el ambiente universitario. Variable aleatoria. Tipos de datos. Clasificación de las variables.

Práctico 2: Estadística descriptiva. Función de distribución. Cálculo de parámetros muestrales y estimación de parámetros poblacionales: parámetros de tendencia central y de dispersión.

Práctico 3: Representaciones gráficas. Gráficos circulares, de barras, pictogramas, histogramas, diagramas de tallo-hoja y de caja-líneas.

Práctico 4: Estadística Inferencial. Mecanismo de Inferencia estadística. Hipótesis nula e Hipótesis alternativa. Tipos de errores. Análisis de frecuencia. Test Chi-cuadrado. Comparaciones de frecuencias observadas con frecuencias teóricas. Comparaciones de frecuencias observadas en distintas condiciones.

Práctico 5: Distribución Normal. Estadístico Z. Estadístico t. Estimaciones puntuales y por intervalo. Límites de aceptación para individuos. Límites de confianza de la media poblacional. Grado de confiabilidad de los resultados.

Práctico 6: Análisis de diferencias de dos valores medios. Test t de Student para casos apareados y no apearados. Test F de Fisher de homogeneidad de varianzas. Detección y eliminación de datos atípicos.

Práctico 7: Análisis de la varianza Diseño totalmente aleatorizado. Suma de cuadrados. Cuadrados medios. Coeficientes para comparaciones Ortogonales Múltiples. Comparaciones planificadas. Comparaciones a posteriori.

Práctico 8: Análisis de la varianza Diseño en bloque. Suma de cuadrados. Cuadrados medios. Comparaciones Ortogonales Múltiples. Comparaciones planificadas. Comparaciones a posteriori.

Práctico 9: Regresión lineal simple. Rectas que No pasan por el origen. Ajuste por mínimos cuadrados. Parámetros de ajuste. Estimación de las desviaciones respecto de la regresión. Comparaciones de rectas. Análisis de datos atípicos. Rectas que pasan por el origen.

Práctico 10: Utilización y aplicación de los softwares estadísticos GraphPad PRISM Versión 4.0, GraphPad InStat Versión
3.0. y Soft Statix versión 3.5. para el cálculo de todos los parámetros estadísticos previamente estudiados. Test paramétricos y de distribución libre. Interpretación de los resultados. Interpretación de los valores de p.

Estudiantes Promocionales:
A)- el alumno deberá asistir a un mínimo del ochenta por ciento (80%) de las clases teóricas y prácticas.
B)- El alumno deberá aprobar el cien por ciento (100%) de los exámenes parciales y un integrador, haciendo uso como máximo de una (1) recuperación. El alumno deberá aprobar con el 70% todos los exámenes parciales y el exámen integrador C)- La nota final será el promedio de las obtenidas en las distintas examinaciones.

Estudiantes Regulares:
A)- El alumno deberá asistir a un mínimo del sesenta por ciento (60%) de las clases teóricas y prácticas.
B)- El alumno deberá aprobar con un % numérico del 60% los 2 exámenes parciales, cuentan para ello con la aplicación de la ordenanza Nº 32/14 CS, es decir que pueden hacer uso de 2 recuperaciones para cada parcial.

[1] * DEVIA, C. M., GIMENEZ I.T - ESTADISTICA. Apunte teórico-Práctico del curso Estadística UNSL.
[2] * Mayorga L. S., Giménez, I. T., Devia, C. M.; Bioestadística. Apunte teórico-Práctico del curso Bioestadística. UNSL
[3] *Versión Free Software GraphPad Instat Download Free Versión (Instat.exe).
[4] * Manuales y documentación correspondiente a cada paquete de software utilizado en las distintas aplicaciones.

[1] *MARCELLO PAGANO - KIMBERLEE GAUVREAU. Fundamentos de Bioestadística. 2° Edición, 2001. Ed. Thomson Learning.
[2] * SNEDECOR, COCHRAN. Métodos Estadísticos. Ed. CECSA
[3] * LISON. Estadística Aplicada a la Biología.Experimental.Ed. Eudeba
[4] * OSTLE. Estadística Aplicada. Ed. LIMUSA
[5] * EDWARDS. Statical Methods.Ed. HOLT, Rinchart and Winston INC.
[6] * SIDNEY SIEGEL. Estadística No paramétrica.Ed. Trillas Mexico
[7] * E. MOSCHETTI, S. FERRERO, G. PALACIO, M. RUIZ. Introducción a la estadística para las Ciencias de la Vida. UNRC. Julio 2003.
[8] * DAWSON-SAUNDERS, B.; TRAPP, R.G. Bioestadística Médica. 2ª Edición,.Ed. El Manual Moderno.2005
[9] * SOKAL, ROHLF. Introducción a la Bioestadística. Ed. REVERTE. 2008.
[10] * MONTERO LORENZO, J.M. -Estadística Descriptiva. International Thompson EditoresParanainfo: Madrid. 2007.
[11] *DI RIENZO, J.A; CASANOVES, F.; GONZALEZ, L.A.; TABLADA, E,M.;DIAZ, M.DEL P.; ROBLEDO, C.W.; BALZARINI, M.G-C.W - Estadística para las Ciencias Agropecuarias. 7ª Edición. Editorial Brujas. 2008
[12] * KAY, R. Applied Biostatistic for the Pharmaceutical Industry- Ed. Wiley. 2011
[13] *TORRES ARMAS E.A. -Métodos estadísticos para la Investigación Experimental” Repositorio Biblioteca Nacional del Perú Nº 2013-06200. 2013.
[14] * FORTHOFER, R.N. et al. Biostatistic: A guide to design, Analysis and Discovery- Academic Press. 2014
[15] *FRIEDMAN, L.M.; FURBERG, D.L. Fundamentals of Clinical Trials- 5ª edition- Springer- 2015
[16] * POSADA HERNANDEZ, G.J. Elementos básicos de estadística descriptiva para el análisis de datos” Luis Amigo. Medellín. 2016.
[17] * TRIOLA, M.F. Estadística 12va Edición. Editorial Pearson.2018.
[18] * MACCHI, R. L. Introducción a la Estadística en Ciencias de la Salud. 3ª Ed. Editorial Médica Panamericana . 2020.
[19] * MONCHO VASALLO, J. Estadística Aplicada a las Ciencias de la Salud – 2ª Edición Elsevier, España, 2021.
[20] *VITALE, R. et al. Estadística aplicada al ámbito sanitario. Editorial UPV. 2022
[21] *ESPINOZA CASCO, R.J.; SANCHEZ CAMARGO, M.R.; VELASCO TAIPE, M.A.; SANCHEZ, A.; ROMERO-
[22] CARAZAS, R.; MORY CHIPARRA, W.E.-Metodología y Estadística en la investigación científica. 1ª Edición, Editorial Académica Puerto Madero-La Plata- Argentina. 2023

*Lograr la comprensión de los fundamentos y los métodos clásicos del análisis estadístico para el desarrollo de la actividad profesional farmacéutica y aplicaciones en investigación científica.
*Aprender a tomar decisiones relacionadas a problemas biológicos, con la ayuda de métodos estadísticos y programas de computación adecuados.

Unidad 1: Variable aleatoria. Tipos de datos. Clasificación de las variables.
Unidad 2: Estadística descriptiva. Medidas de tendencia central y de dispersión.
Unidad 3: Representaciones gráficas.
Unidad 4: Inferencia Estadística. Tipos de errores. Análisis de frecuencia. Test Chi-cuadrado.
Unidad 5: Distribución Normal. Estadístico Z y t.
Unidad 6: Comparación de dos valores medios. Test de Student Apareado y No apareado. Datos atípicos.
Unidad 7: Análisis de la varianza Diseño totalmente aleatorizado. Comparaciones Múltiples.
Unidad 8: Análisis de la varianza Diseño en bloque. Comparaciones Múltiples. Unidad 9: Correlación y Regresión lineal.
Unidad 9: Regresión lineal y Correlación.
Unidad 10: Utilización de softwares estadísticos

Para el dictado de la cursada, se aplicará el Protocolo Cuidado, de manera de adecuar la modalidad Presencial y Virtual, según lo requiera el momento sanitario.
En caso de requerir modalidad virtual, se implementará el uso de distintas estrategias pedagógicas, entre ellas: aulas virtuales del tipo classroom, reuniones por google meet, videos explicativos, envío de material de estudios y guías de trabajos prácticos via e-mail y aula virtual.