Guía docente: Estadística Aplicada

Transcripción

1 1 Guía docente: Estadística Aplicada Universidad Católica de Valencia 2º DE GRADO - Ciencias del Mar Curso

2 2 GUÍA DOCENTE DE LA MATERIA Y/O ASIGNATURA ASIGNATURA: Estadística aplicada 6 Materia: Estadística 6 Módulo: Conocimientos y técnicas transversales en Ciencias del mar Tipo de Formación 1 CURSO: 2º : Obligatoria Semestre: 1º Profesor: Germán Martín González ECTS 54 Departamento: Departamento de Ciencias Eperimentales y Matemáticas german.martin@ucv.es ORGANIZACIÓN DEL MÓDULO Conocimientos y técnicas transversales en Ciencias del mar 54 ECTS El módulo es de carácter obligatorio. Se estructura en 4 materias y 9 asignaturas que se imparten fundamentalmente en el 2º curso del grado, a ecepción de Ecología Marina, asignatura de la materia Organismos y Sistemas, que se imparte en el 2º semestre del 3er curso. En este módulo se ofrecen las especificidades propias de las Ciencias del Mar que constituyen su cuerpo teórico y práctico. Además suministra al alumno una información complementaria a la científica que le será necesaria en su ejercico profesional. 1 Formación básica (materia común), Obligatorias, Optativas, Prácticas eternas, Trabajo Fin de Grado.

3 3 Materias y Asignaturas Curso/ semestre Botánica marina 6 2/2 Zoología marina 6 2/1 Fisiología de los animales marinos 6 2/2 Ecología marina 6 3/2 Microbiología marina 6 2/2 Sedimentología 6 2/2 Geofísica y Tectónica 6 2/1 Materia ECTS ASIGNATURAS ECTS Organismos y sistemas 30 Geología marina 12 Sistemas de Información Geográfica y Teledetección 6 Sistemas de Información Geográfica y Teledetección 6 2/1 Estadística 6 Estadística aplicada 6 2/1 GUÍA DOCENTE MATERIA/ASIGNATURA: Estadística aplicada Requisitos previos: no tiene establecidos OBJETIVOS GENERALES a. Suministrar al alumno la formación básica necesaria para poder afrontar la adquisición de competencias y conocimientos en Estadística, entendida como asignatura instrumental necesaria para otras materias. Todas las Ciencias eperimentales necesitan de la Estadística como instrumento de trabajo, en especial la Biología, y todas las ciencias tecnológicas b. Dotar al alumno de la formación científica que le sirva como base para el desarrollo, en años posteriores, de los conocimientos específicos y profesionales necesarios en las Ciencias del Mar c. Lograr en los alumnos la homogeneización en Ciencia Básica, para favorecer la transferencia de créditos entre titulaciones Ponderación de COMPETENCIAS BÁSICAS Y GENERALES la competencia CG1 - Capacidad de análisis y síntesis. CG2 - Capacidad de organización y planificación CG3 - Comunicación oral y escrita en la propia lengua CG5 - Habilidades básicas del manejo del ordenador relacionadas con el ámbito de estudio CG6 - Habilidad de la gestión de la información (habilidad para buscar y analizar información procedente de fuentes diversas) CG7 - Toma de decisiones

4 4 CG8 - Capacidad de trabajar en equipo inter. y multidisciplinar CG10 - Capacidad crítica y autocrítica CG11 - Capacidad de aprender CG12 - Capacidad de adaptarse a nuevas situaciones CG13 - Capacidad de generar nuevas ideas (creatividad) CG16 - Capacidad de aplicar los conocimientos en la práctica CG18 - Sensibilidad hacia temas medioambientales CB2 - Que los estudiantes sepan aplicar sus conocimientos a su trabajo o vocación de una forma profesional y posean las competencias que suelen demostrarse por medio de la elaboración y defensa de argumentos y la resolución de problemas dentro de su área de estudio CB5 - Que los estudiantes hayan desarrollado aquellas habilidades de aprendizaje necesarias para emprender estudios posteriores con un alto grado de autonomía

5 5 COMPETENCIAS ESPECÍFICAS CE2 - Conocer las técnicas básicas de muestreo en la columna de agua, organismos, sedimentos y fondos, así como de medida de variables dinámicas y estructurales CE6 - Manejar técnicas instrumentales aplicadas al mar CE7 - Tomar datos oceanográficos, evaluarlos, procesarlos e interpretarlos con relación a las teorías en uso CE8 - Reconocer y analizar nuevos problemas y proponer estrategias de solución CE9 - Reconocer e implementar buenas prácticas científicas de medida y eperimentación, tanto en campaña como en laboratorio CE10 - Saber utilizar herramientas para la planificación, diseño y ejecución de investigaciones aplicadas desde la etapa de reconocimiento hasta la evaluación de resultados y descubrimientos CE11 - Saber trabajar en campaña y en laboratorio de manera responsable y segura, fomentando las tareas en equipo CE12 - Caracterizar, clasificar y cartografiar fondos marinos y áreas litorales CE13 - Buscar y evaluar recursos de origen marino, de diversas clases CE22 - Eperiencia práctica en los métodos de identificación y evaluación de impactos ambientales en el medio marino

6 6 RESULTADOS DE APRENDIZAJE R1. El estudiante será capaz de resumir la información obtenida por muestreo o eperimentación, tanto en la Naturaleza como en el laboratorio, adaptando los gráficos a los tipos de variable en estudio. En especial será capaz de distinguir los diferentes tipos de variables estadísticas, que pueden aparecer en estudios relacionados con las Ciencias del Mar, y el tipo de gráfico adecuado para representar cada variable. R2. El estudiante será capaz de diseñar un procedimiento adecuado para la recogida de datos (muestreo), tanto sobre poblaciones biológicas como en el laboratorio, aprendiendo a evitar los sesgos que pueden derivarse de un proceso de recogida de datos incorrecto. En especial será capaz de diseñar procedimientos de muestreo aleatorio simple, y estratificado. R3. El estudiante será capaz de obtener intervalos de confianza para los diferentes parámetros poblacionales (media, proporción), tanto mediante calculadora (casos sencillos, con pocas dificultades de cálculo), como mediante algún programa de ordenador, así como saber interpretar correctamente el significado de un intervalo de confianza. R4. El estudiante será capaz de plantear y resolver los diferentes contrastes estadísticos básicos, para obtener de forma correcta, conclusiones de los datos obtenidos en el laboratorio, o por procedimientos de muestreo. En especial, debe conocer la prueba t, el test de la chi-cuadrado, y ANOVA de un factor, de efectos fijos, completamente aleatorizado. R5. El estudiante será capaz de usar algún programa de ordenador, para realizar un análisis descriptivo de datos, y los contrastes de hipótesis enumerados anteriormente. En particular se usará el programa de análisis estadístico R COMPETENCIAS CB2, CB5, CE2, CE7, CE8, CE10, CG11,CG13, CG16, CG18 CB2, CB5, CE8, CE8, CE10, CG11,CG13, CG16, CG18 CB2, CB5, CG1, CG3, CE8, CE10, CE22, CG11, CG13, CG16, CG18 CB2, CB5, CG1, CG2, CG3, CE8, CE10, CE22, CG9, CG11, CG13, CG16, CG18 CB2, CB5, CG5, CG6, CE8, CE10, CE22, CG7, CG8, CG10, CG11, CG12, CG16, CG18

7 7 ACTIVIDADES FORMATIVAS DE TRABAJO PRESENCIAL ACTIVIDAD Metodología de Enseñanza-Aprendizaje Relación con Resultados de Aprendizaje de la asignatura ECTS 2 CLASES TEÓRICAS CLASES PRÁCTICAS EN AULA NORMAL CLASES PRÁCTICAS: AULA de INFORMÁTI- CA TUTORÍA Eposición de contenidos por parte del profesor, con ejemplos y problemas resueltos, que ayuden al alumno a entender los procesos de análisis estadístico básico. Alternando en el mismo aula, se plantearán al alumno problemas en los que debe hacer uso de los conocimientos aprendidos en la teoría Resolución interactiva entre profesor y alumnos, de problemas en los que el alumno toma decisiones haciendo uso de los conocimientos aprendidos en la teoría. Resolución de los problemas planteados en clase mediante ordenador (programa estadístico R). Realización de simulaciones de muestreo y procesos estadísticos mediante ordenador Atención personalizada y en pequeño grupo para resolver las dudas que pueden surgir en el desarrollo de la materia. Esto se hará específicamente en cada clase, dando oportunidad a que los alumnos puedan plantear sus dudas R1,R2,R3,R4,R5 1.6 R1,R2,R3,R4,R5 0.3 R1,R2,R3,R4,R5 0.3 R1,R2,R3,R4,R EVALUACIÓN Conjunto de pruebas orales y/o escritas empleadas en la evaluación inicial, formativa o aditiva del alumno. R1,R2,R3,R4,R Total 2,4 2 La asignatura y/o materia se organiza en ACTIVIDADES FORMATIVAS DE TRABAJO PRESENCIAL y en ACTIVI- DADES FORMATIVAS DE TRABAJO AUTÓNOMO DEL ALUMNO, con un porcentaje estimado en ECTS. Una adecuada distribución es la siguiente: 35-40% para las Actividades Formativas Presenciales y 65-60% para las de Trabajo Autónomo. (Para una asignatura de 6 ECTS: 2,4 y 3,6 respectivamente). La metodología de enseñanza-aprendizaje se describe en esta guía de modo genérico, concretándose en la unidades didácticas en las que se organiza la asignatura y/o materia

8 8 ACTIVIDADES FORMATIVAS DE TRABAJO AUTÓNOMO DEL ALUMNO ACTIVIDAD Metodología de Enseñanza- Aprendizaje Relación con Resultados de Aprendizaje de la asignatura ECTS TRABAJO AUTÓNOMO Estudio del alumno: preparación y de resolución de problemas, trabajos, memorias, etc. para entregar fundamentalmente a través de la plataforma de teleformación de la universidad ( R1,R2,R3,R4,R TRABAJO EN GRUPO Preparación en grupo de resolución de problemas, seminarios, trabajos, memorias, etc. para entregar en las clases teóricas, clases prácticas mediante trabajo en pequeño grupo. Trabajo realizado en la plataforma de la universidad ( R1,R2,R3,R4,R Total 3,6

9 9 SISTEMA DE EVALUACIÓN DE LA ADQUISICIÓN DE LAS COMPETENCIAS Y SISTEMA DE CALIFICACIONES Instrumento de evaluación RESULTADOS DE APRENDIZAJE EVALUADOS Porcentaje otorgado Prueba escrita con preguntas teóricas y prácticas* Resolución de problemas y cuestiones relacionadas mediante el uso de programas específicos de ordenador R-1, R-2, R-3, R-4, R-5 55% (*) R-1, R-2, R-3, R-4, R-5 35% Entrega de trabajos dirigidos, cuyos objetivos y contenidos serán propuestos por el profesor R-1, R-2, R-3, R-4, R-5 10% (**) (*) Se requiere una nota mínima de 4 puntos (sobre 10) para compensar nota (**) Se requiere una asistencia mínima del 60%

10 10 DESCRIPCIÓN DE CONTENIDOS COMPETENCIAS Descripción de muestras y poblaciones Tipos de variables Distribución de frecuencias Medidas de localización y dispersión Descripción de una población: parámetros poblacionales Introducción a la probabilidad. Sucesos dependientes e independientes. Fórmula de Bayes Muestreo aleatorio: tipos y características Distribuciones de probabilidad, discretas y continuas Distribución en el muestreo: media, varianza, proporciones Distribución en el muestreo de la diferencia de medias muestrales Intervalos de confianza para los diferentes parámetros poblacionales Determinación del tamaño muestral Contrastes de hipótesis: etapas. Tipos de errores en un contraste Prueba t, y chi-cuadrado. Concepto de p-valor: cálculo Análisis de la varianza de un factor, efectos fijos, completamente aleatorizados Relaciones fundamentales de ANOVA: el test F Supuesto para aplicar ANOVA Procedimientos de comparación múltiple CB2, CB5, CG3, CG5, CG6, CE8, CG7, CG8, CG9, CG10, CG11, CG12, CG13, CG16, CG18, CE2, CE7, CE8, CE10 CB2, CB5, CG1, CG2, CG3, CG5, CG6, CE8, CG7, CG10, CG11, CG12, CG16, CE8 CB2, CB5, CG1, CG2, CG3, CG5, CG6, CE8, CG7, CG10, CG11, CG12, CG16, CG5, CE2, CE7, CE8, CE10 CB2, CB5, CG1, CG2, CG3, CG5, CG6, CE8, CG7, CG8, CG9, CG10, CG11, CG12, CG13, CG16, CE2, CE7, CE8, CE10 CB2, CB5, CG1, CG2, CG3, CG5, CG6, CE8, CG7, CG8, CG9, CG10, CG11, CG12, CG13, CG16, CG18, CE2, CE7, CE8, CE10 CB2, CB5, CG1, CG2, CG3, CG5, CG6, CE8, CG7, CG8, CG9, CG10, CG11, CG12, CG13, CG16, CE2, CE7, CE8, CE10

11 11 BIBLIOGRAFÍA Martín González, Germán. Introducción a la Estadística. Editorial UCV. Valencia Martín González, Germán. Prácticas de Estadística básica con SPSS. Editorial UCV. Valencia Wonnacott, T.H., Wonnacott, R.J. Introducción a la Estadística. Editorial LIMUSA, S.A. de C.V. Méico 1999 Pgano, Marcelo, Gauvreau, Kimberllee. Fundamentos de Bioestadística. Editorial Thomson Editores, S.A. de C.V. Méico, 2000 García Pérez, Alfonso. Estadística aplicada: conceptos básicos. Editorial UNED. Madrid, 2005 Martín González, Germán. Prácticas de Estadística con R y R Commander. Pendiente de publicación. Los alumnos dispondrán del libro en formato pdf, hasta su publicación ORGANIZACIÓN TEMPORAL DEL APRENDIZAJE: Las sesiones de clase presencial son 2 a la semana, cada una de dos horas de duración BLOQUE DE CONTENIDO/UNIDAD DIDÁCTICA Nº DE SESIONES 1 Estadística descriptiva 4 2 Probabilidad. Muestreo 3 3 Distribuciones de probabilidad 3 4 Distribución en el muestreo. Intervalos de confianza 4 5 Contraste de hipótesis. Pruebas t, y chi-cuadrado 6 6 ANOVA 6 Total absoluto 26 INFORMACIÓN ADICIONAL: CRITERIOS PARA LA CONCESIÓN DE MATRÍCULA DE HONOR: Según la normativa general sólo se puede dar una matrícula de honor por cada 20 alumnos o por fracción de 20, con la ecepción del caso de grupos de menos de 20 alumnos en total, en los que sólo se puede dar una matrícula. Además según acuerdo del claustro de profesores del 26 de enero de 2010: -Sólo puede otorgarse matrícula de honor en primera o segunda convocatoria del primer año de matrícula del alumno en la asignatura. -El profesor podrá conceder la matrícula de honor a alguno de los alumnos que han obtenido un sobresaliente en la asignatura.