PROGRAMA FACULTAD DE CIENCIAS DE LA SALUD CARRERA DE TECNOLOGÍA MÉDICA ASIGNATURA: BIOESTADÍSTICA

Transcripción

1 PROGRAMA FACULTAD DE CIENCIAS DE LA SALUD CARRERA DE TECNOLOGÍA MÉDICA ASIGNATURA: BIOESTADÍSTICA PROFESOR ENCARGADO DOCENTES : Dr. Victor Patricio Díaz Narváez : Dr. Victor Patricio Díaz Narváez IDENTIFICACION DE LA ASIGNATURA Código : TEM1014 Curso al que se imparte : SEGUNDO AÑO Semestre en que se imparte : PRIMER SEMESTRE Año académico : 2008 Prerrequisitos : Matemáticas Calidad : Teórico - Práctico Carácter : Obligatorio Régimen : Semestral Número de sesiones semanales : 2 Número de horas académicas semanales : 4 DESCRIPCION DE LA ASIGNATURA Concierne con los métodos estadísticos univariados más usuales y el diseño experimental que permiten el análisis y la correcta interpretación de los hechos científicos resumidos en estadígrafos y modelos de análisis experimental.

2 OBJETIVOS GENERALES Al finalizar el curso los alumnos deberán: 1. Identificar la relación Problema Científico y Método Estadístico para la solución del primero en forma adecuada. 2. Interpretar correctamente los resultados de las pruebas estadísticas estudiadas. OBJETIVOS ESPECIFÍCOS Objetivos cognitivos: Los estudiantes deber ser capaces de: 1. Identificar el tipo de problema científico que se le plantee. 2. Identificar si existe la necesidad de aplicar estadística en su solución. 3. Discriminar el tipo de prueba estadística adecuada al tipo de problema a resolver. 4. Interpretar los resultados de cada una de las pruebas estadísticas impartidas 5 Aplicar los Diseños Experimentales Paramétricos en la solución de problemas científicos 6. Explicar las condiciones en que deben aplicarse cada una de estas técnicas. 7. Interpretar los resultados de cada una de las técnicas estudiadas. Objetivos de habilidades y destrezas: 1. Resolver problemas de Estadística Descriptiva e Inferencial. 2 Aplicar los Diseños Experimentales Paramétricos en la solución de problemas científicos Objetivos afectivos:

3 METODOLOGÍA DOCENTE 1. Clases Teóricas (Conferencias) 2. Clases No se entregará a los alumnos copia del material audiovisual utilizado durante las clases. CONTENIDOS TEMA 1. DISTRIBUCIONES DE PROBABILIDAD (4 horas) Concepto de variable aleatoria Distribuciones de probabilidad de variables aleatorias discretas Distribuciones de probabilidad de variables aleatorias continuas Principales distribuciones de variables: normal, ji-cuadrado, t-student y F de Fisher. TEMA 2. TEORÍA DE LA ESTIMACIÓN (3 horas) Métodos de obtención de estimadores de punto Intervalos de confianza: discusión general Intervalo de confianza para la media de una población normal Intervalo de confianza para la varianza de una población normal Intervalo de confianza para el parámetro p de una población binomial Intervalo de confianza para la diferencia entre las medias de dos poblaciones normales Intervalo de confianza para la diferencia entre dos proporciones poblacionales Intervalo de confianza para la relación de las varianzas de dos poblaciones normales. TEMA 3. EXPERIMENTOS DE COMPARACION SIMPLE (7 horas) Prueba de hipótesis: hipótesis de nulidad, nivel de significación y tamaño de la muestra, la distribución muestral, región de rechazo y la decisión estadística Comparación de la media muestral y la media de la población cuando la varianza es conocida. Pruebas de una y dos colas Comparación de la media muestral y la media poblacional cuando la varianza es desconocida. Prueba de una y dos colas Comparación de dos medias de dos poblaciones diferentes cuando las varianzas son conocidas o desconocidas, pero se consideran iguales Comparación de dos medias de dos poblaciones diferentes cuando las varianzas son diferentes y desconocidas (uso de la t-prima) Observaciones apareadas Comparación de la proporción de una muestra con la de una población para n 200 y n< Comparación de dos proporciones poblacionales a partir de diferentes tamaños de muestra (n 20, 20<n<200 y n 1,2 >200).

4 TEMA 4. PRUEBA DE JI-CUADRADO (2 horas) Prueba de ji-cuadrado para una muestra Prueba de ji-cuadrado para dos muestras independientes. Homogeneidad e independencia. Análisis de las frecuencias esperadas y residuales Prueba de ji-cuadrado para k muestras independientes. Coeficiente de contingencia (C). TEMA 5. TEORIA DE LA CORRELACION Y REGRESION (4 horas) 5.1. Relaciones entre variables 5.2. Ajuste de curvas 5.3. Ecuaciones de curvas aproximantes 5.4. La recta: método de los mínimos cuadrados 5.5. Correlación lineal. Medidas de correlación 5.6. Error estándar de la estimación 5.7. Coeficiente de correlación 5.8. Líneas de regresión y coeficiente de regresión lineal 5.9. Pruebas de hipótesis para la correlación TEMA 6. TECNICAS DE MUESTREO (4 horas) 6.1. Ventajas y desventajas de las técnicas de muestreo 6.2. Muestreo Irrestricto Aleatorio (MIA) 6.3. Estimadores, varianzas y desviaciones típicas para datos cuantitativos y cualitativos 6.4. Tamaño de la muestra 6.5. Muestreo Aleatorio Estratificado 6.6. Estimadores, varianzas y desviaciones típicas para datos cuantitativos y cualitativos 6.7. Tamaño de la muestra TEMA 7. DISEÑO EXPERIMENTAL PARAMÉTRICO ( 8 horas) 7.1. Análisis de varianza (ANOVA) 7.2. Diseño General 7.3. Clasificación Simple y Doble para muestras univalentes 7.4. Diseño de bloques al azar 7.5. Diseños bifactoriales para muestras univalentes y con réplicas 7.6. Diseños trifactoriales para muestras univalentes y con réplicas

5 CALENDARIO DE ACTIVIDADES Semana del 10 al 15 de Marzo: Concepto de variable aleatoria. Distribuciones de probabilidad de variables aleatorias discretas. Semana del 17 al 22: Distribuciones de probabilidad de variables aleatorias continuas. Principales distribuciones de variables: normal, ji-cuadrado, t-student y F de Fisher. Semana del 24 al 24: Métodos de obtención de estimadores de punto. Semana del 1 al 5 de Abril: Métodos de obtención de estimadores de punto (continuación). Intervalos de confianza: discusión general. Semana Caturra Semana del 7 al 12 de Abril: Intervalo de confianza para la media de una población normal. Intervalo de confianza para la varianza de una población normal. Intervalo de confianza para el parámetro p de una población binomial. Intervalo de confianza para la diferencia entre las medias de dos poblaciones normales. Semana del 14 al 19 de Abril: Intervalo de confianza para la diferencia entre dos proporciones poblacionales. Intervalo de confianza para la relación de las varianzas de dos poblaciones normales. Semana Santa Semana del 21 al 26 de Abril: Prueba de hipótesis: hipótesis de nulidad, nivel de significación y tamaño de la muestra, la distribución muestral, región de rechazo y la decisión estadística. Comparación de la media muestral y la media de la población cuando la varianza es conocida. Pruebas de una y dos colas. Semana del 2 al 3 de Mayo: Comparación de la media muestral y la media poblacional cuando la varianza es desconocida. Prueba de una y dos colas. Comparación de dos medias de dos poblaciones diferentes cuando las varianzas son conocidas o desconocidas, pero se consideran iguales. Comparación de dos medias de dos poblaciones diferentes cuando las varianzas son diferentes y desconocidas (uso de la t-prima). Observaciones apareadas. Semana del 5 de Abril al 10 de Mayo: Comparación de la proporción de una muestra con la de una población para n 200 y n<200. Comparación de dos proporciones poblacionales a partir de diferentes tamaños de muestra (n 20, 20<n<200 y n 1,2 >200).

6 Semana del 7 al 12 de Mayo: Prueba de ji-cuadrado para una muestra. Prueba de ji-cuadrado para dos muestras independientes. Homogeneidad e independencia. Análisis de las frecuencias esperadas y residuales. Prueba de ji-cuadrado para k muestras independientes. Coeficiente de contingencia (C). Semana del 12 al 17 de Mayo: Relaciones entre variables Ajuste de curvas Ecuaciones de curvas aproximantes La recta: método de los mínimos cuadrados Correlación lineal. Medidas de correlación Error estándar de la estimación. Semana del 19 al 24 de Mayo: Coeficiente de correlación Líneas de regresión y coeficiente de regresión lineal Pruebas de hipótesis para la correlación. Semana del 26 al 30 de Mayo: Ventajas y desventajas de las técnicas de muestreo Muestreo Irrestricto Aleatorio (MIA) Estimadores, varianzas y desviaciones típicas para datos cuantitativos y cualitativos Tamaño de la muestra. Semana del 2 al 7 de Junio: Muestreo Aleatorio Estratificado Estimadores, varianzas y desviaciones típicas para datos cuantitativos y cualitativos Tamaño de la muestra. Semana del 9 al 14 de Junio: Análisis de varianza (ANOVA) Diseño General Clasificación Simple y Doble para muestras univalentes Diseño de bloques al azar. Semana del 16 al 21 de Junio: Diseños bifactoriales para muestras univalentes y con réplicas Diseños trifactoriales para muestras univalentes y con réplicas. Semana del 23 al 28 de Junio: Semana de Pruebas Recuperativas y aclaración de dudas. 12 de Julio Examen Final

7 EVALUACIÓN DE LOS ALUMNOS Primera prueba : contenidos Temas I al III (2 horas): 10 de Mayo Segunda prueba : contenidos Temas IV al VII (2 horas): sábado 28 de junio Recuperativa : 5 de julio Examen final : contenidos de todos los Temas (4 horas): 12 de Julio Examen de Repetición: 18 de julio Total de horas de evaluación: 4 Pruebas Teóricas intrasemestrales. 4 horas de Examen Final La evaluación de las clases prácticas en su conjunto tiene una ponderación de un 40%. Las pruebas teóricas en su conjunto tienen una ponderación de un 60% Las pruebas prácticas y teóricas en total dan un 100% El examen final tiene una ponderación de un 40% y el acumulado en el año tiene una ponderación de un 60%. Ambas suman un 100% Las clases prácticas requieren de un 100% de asistencia obligatoria (sólo justificable un 20 % de estas). Las clases teóricas requieren de un 80 % de asistencia. EVALUACIÓN DEL PROCESO DOCENTE A través de la plataforma de Internet de la Universidad.

8 BIBLIOGRAFÍA BASICA Díaz, VP (2005) Metodología de la Investigación Científica y Bioestadística para Médicos, Odontólogos y Estudiantes de Ciencias de la Salud. RIL Editores. Santiago, Chile. COMPLEMENTARIA 1. Arnau, J. (1984) Diseños Experimentales en Psicología y Educación. Trillas. México. 2. Calero, A. (1979) Técnicas de Muestreo. Pueblo y Educación. La Habana. 3. Canavo, g. (1998) Probabilidad y Estadística. Aplicaciones y Métodos. McGraw-Hill. México. 4. Castañeda, J. (1996) Métodos de Investigación. T. I y II. McGraw-Hill. México. 5. Chou, Y. (1972) Análisis Estadístico. Interamericana. México. 6. Cochran, W. Y G. Cox. (1980) Experimental Desings. John Wiley and Sons, Inc. New York. 7. Cox, D. (1958) Planning of Experiments. John Wiley and Sons, Inc. New York. 8. Lerch, G. (1977) La Experimentación en las Ciencias Biológicas y Agrícolas. Científico-Técnica. La Habana. 9. Grima, P; Marco,L; Tort-Martorell, J (2004) Estadística Práctica con MINITAB. Editorial Pearson- Prentice Hall. Madrid. 10. Ostle, B. (1974) Estadística Aplicada. Científico-Técnica. La Habana 11. Pérez, C (2005) Muestreo Estadístico. Editorial Pearson-Prentice Hall. Madrid. 12. Spiegel, M (1991) Estadística. McGraw-Hill. México. La asignatura se regirá por el Reglamento de Evaluación y Promoción de los Estudiantes de Pregrado de la Facultad de Ciencias de la Salud que se encuentra en Reglamentos. Es obligación del alumno estar en conocimiento de éste.

9