Materia	Carrera	Plan	Año	Periodo
ESTADISTICA	ANAL. BIOLOGICO		2009	1° cuatrimestre
ESTADISTICA	ANAL. BIOLOGICO		2009	1° cuatrimestre

Docente	Función	Cargo	Dedicación
GIMENEZ, ISABEL TERESA	Prof. Responsable	P.Asoc Exc	40 Hs
DEVIA, CRISTINA MABEL	Responsable de Práctico	JTP TC	30 Hs
FERNANDEZ, GUSTAVO FABIAN	Auxiliar de Práctico	A.1ra Semi	20 Hs

Dado que las ciencias biológicas 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 presentan en el análisis , manejo e interpretación de datos biológicos.

Aprender a tomar decisiones relacionadas a situaciones de ídole biológico en forma autónoma y objetiva, con la ayuda de métodos estadísticos y programas de computación adecuados.
El dictado de la materia se realiza en clases de tipo teórico-prácticas, con la utilización de tópicos de tipo biológicos que son frecuentes en la investigación, en laboratorios y en el campo.
Capacitar al alumno para definir y delimitar el objeto de estudio, formular preguntas concretas y obtener datos mediante adecuados muestreo y diseño experimental.
Al finalizar el curso el alumno estará en condiciones de:
* Obtener conclusiones a partir del análisis objetivo de los datos
* Determinar el grado de confiabilidad de las mismas
* Tomar decisiones en función de los resultados obtenidos.

Unidad 1: Introducción a los términos Estadísticos Básicos. Variable aleatoria. Tipos de datos: cualitativos y cuantitativos. Clasificación de las variables: discretas, continuas, nominales, ordinales, interválicas y proporcionales. Nociones básicas de estadística descriptiva e inferencial.


Unidad 2: Estadística descriptiva. Proceso de muestreo. 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. Asimetría. Curtosis.


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


Unidad 4: Estadística Inferencial: Muestra y población. Mecanismo de Inferencia estadística. Hipótesis nula e Hipótesis alternativa. Tipos de errores: tipo I, alfa o p y tipo II o beta. Interpretación de los valores de p. Estadística Paramétrica y Distribución Libre.


Unidad 5: Estadística Inferencial: Análisis de frecuencia.Tablas de contingencia. Test No paramétrico Chi-cuadrado. Correción de Yates. Comparaciones de frecuencias observadas con frecuencias teóricas. Comparaciones de frecuencias observadas en distintas condiciones. Restriciones del método.


Unidad 6: Estadística Inferencial: Distribución Normal. Estadística Paramétrica. Estadístico Z. Estadístico t. Estimaciones puntuales y por intervalo. Funciones de densidad de probabilidad de los estadísticos Z y t. 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 7: Estadística Inferencial: Análisis de diferencias de dos valores medios. Estadítica Paramétrica: 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 8: 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 9: Estadística Inferencial: Comparación de más de dos valores medios. Estadística Paramétrica. Análisis de la varianza Diseño en bloque (de dos Vías).Suma de cuadrados. Cuadrados medios. Comparaciones Ortogonales Múltiples. Comparaciones planificadas. Comparaciones a posteriori. Métodos de Tukey, Bonferroni, Dunnet, Scheffé. Limitaciones.Supuestos para su aplicación. Estadística No paramétrica. Test de Friedmann. Test de Dunn.


Unidad 10:Utilización y aplicación de los softwares estadísticos GraphPad PRISM Versión 4.0, GraphPad InStat Versión 3.0. y Soft Statix version 3.5.para el cálculo de todos los parámetros estadísticos previamente estudiados.


Unidad 11: Correlación: Coeficiente de correlación: cálculo e interpretación. Regresión: Regresión lineal simple. Rectas que No pasan por el orígen. 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 12: Regresión: Estadística Paramétrica: ANOVA y Regresión. Estimación del orden de la Ecuación que ajusta adecuadamente los puntos. Regresión No lineal. Desglosamiento de la suma de cuadrado de tratamientos. Polinomios ortogonales. Análisis e Interpretación de resultados.

Práctico 1: 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. Hipotesis nula e Hipotesis alternativa. Tipos de errores.

Práctico 5:Análisis de frecuencia.Test Chi-cuadrado. Correción de Yates. Comparaciones de frecuencias observadas con frecuencias teóricas. Comparaciones de frecuencias observadas en distintas condiciones. Restriciones del método.

Práctico 6: Distribución Normal. Estadístico Z. Estadístico t. Estimaciones puntuales y por intervalo. Limites de aceptación para individuos. Límites de confianza de la media poblacional. Grado de confiabilidad de los resultados.

Práctico 7: 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 8: Análisis de la varianza Diseño totalmente aleatorizado. Suma de cuadrados. Cuadrados medios. Coeficientes para comparaciones Ortogonales Múltiples. Comparaciones planificadas. Comparaciones a posteriori.

Práctico 9: Análisis de la varianza Diseño en bloque.Suma de cuadrados. Cuadrados medios. Comparaciones Ortogonales Múltiples. Comparaciones planificadas. Comparaciones a posteriori.

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

Práctico 11: Regresión lineal simple. Rectas que No pasan por el orígen. 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 orígen.

Práctico 12: ANOVA y Regresión. Estimación del orden de la Ecuación que ajusta adecuadamente los puntos. Regresión No lineal. Desglosamiento de la suma de cuadrado de tratamientos. Polinomios ortogonales. Análisis e Interpretación de resultados.

Alumnos 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 con un % numérico del 70% los 2 exámenes parciales, y 1 exámen integrador, haciendo uso como máximo de una (1) recuperación.
C)- La nota final será el promedio de las obtenidas en las distintas examinaciones.

Alumnos Regulares:
A)- El alumno deberá asistir a un mínimo del cincuenta por ciento (50%) de las clases teóricas y prácticas.
B)- El alumno deberá aprobar con un % numérico del 60% los 2 exámenes parciales, cuentan para ello con 3 recuperaciones no acumulativas,es decir que como máximo pueden usar 2 recuperaciones para el mismo parcial.
C)- La nota final será el promedio de las obtenidas en las distintas examinaciones.

[1] 1- MAYORGA L.S., GIMENEZ I.T. Bioestadística. Apunte teórico-Práctico de la asignatura Bioestadística-Univ. Nacional de San Luis.
[2] 2- Manuales De Software GraphPad Instat y Prism.
[3] 3- Manuales y documentación correspondientes a cada paquete de software utilizado en las distintas aplicaciones.

[1] 1- BOOTH, ANDREW D.Numerical Methods. Butterwoorths.London. Edición 1996.
[2] 2- NORMAN,STREINER. Bioestadística.1ªEdición.Ed.Harcourt-Brace.1998
[3] 3-DAWSON-SAUNDERS, B;TRAPP, R.G. Bioestadística Médica. 2ª Edición,.Ed. El Manual Moderno.1998
[4] 4- ARMITAGE, P.; BERRI, G. Métodos Estadísticos en la investigación científica. 3ª Edición; 1997- Harcourt-Brace.
[5] 5-MARCELLO PAGANO - KIMBERLEE GAUVREAU.Fundamentos de Bioestadistica. 2° Edicion, 2001. Ed. Thomson Learning.
[6] 6- SOKAL, ROHLF. Introducción a la Bioestadística. Ed. REVERTE.
[7] 7- SNEDECOR, COCHRAN. Métodos Estadísticos. Ed. CECSA
[8] 8- LISON. Estadística Aplicada a la Biología.Experimental.Ed. Eudeba
[9] 9- OSTLE. Estadística Aplicada. Ed. LIMUSA
[10] 10- YOUNG, VELMAN. Introducción a la Estadística Aplicada a las Ciencias de la Conducta. Ed. TRILLAS
[11] 11- EDWARDS. Statical Methods.Ed. HOLT, Rinchart and Winston INC.
[12] 12- GUILFORD. Fundamental Statistic in Psichology and Education. Ed Mc Graw-Hill
[13] 13- SIDNEY SIEGEL. Estadística No paramétrica.Ed. Trillas Mexico
[14] 14- G.E. ALAN DENVER. Epidemiología y Administración de Servicios de Salud.O.P de la Salud. Organización Mundial de la Salud
[15] 15- E. MOSCHETTI, S. FERRERO, G. PALACIO, M. RUIZ. Introducción a la estadística para las Ciencias de la Vida. UNRC. Julio 2003.

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.

Unidad 5: Análisis de frecuencia. Test Chi-cuadrado.

Unidad 6: Distribución Normal. Estadístico Z y t.

Unidad 7: Comparación de dos valores medios. Test de Student Apareado y No apareado. Datos atípicos.

Unidad 8: Análisis de la varianza Diseño totalmente aleatorizado. Comparaciones Múltiples.

Unidad 9: Análisis de la varianza Diseño en bloque. Comparaciones Múltiples.

Unidad 10:Utilización de softwares estadísticos.

Unidad 11: Correlación y Regresión lineal.

Unidad 12: ANOVA y Regresión.