Pontificia Universidad Católica del Ecuador

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1 Apartado postal DATOS INFORMATIVOS: MATERIA O MÓDULO: BIOESTADÍSTICA II CÓDIGO: CARRERA: NIVEL: No. CRÉDITOS: CRÉDITOS TEORÍA: Licenciatura en Ciencias Biológicas VII Cinco Cinco CRÉDITOS PRÁCTICA: SEMESTRE / AÑO ACADÉMICO: Primero/ PROFESOR: Nombre: Grado académico o título profesional: Breve indicación de la línea de actividad académica: Julio César Sánchez Otero Ing. Agrónomo, Ing. Industrial Biometría (Bioestadística) Indicación de horario de atención a estudiantes: Martes 11h00 16h00 Miércoles 08h00 11h00, 13h00 16h00 Viernes 08h30 16h30 Correo electrónico: jsanchez@puce.edu.ec Teléfono: Ext DESCRIPCIÓN DE LA MATERIA: En Bioestadística II se estudia el Diseño Experimental, el cual es tratado además en forma computacional, con el uso del paquete estadístico SPSS. El Diseño Experimental, apegado al método científico, constituye un conjunto de técnicas y normas, para el planeamiento y conducción de la investigación científica-metodología de la Investigación, así como, para la evaluación e interpretación de los resultados experimentales. Se estudian, asimismo, los principales modelos de ANOVA (análisis de variancia) y técnicas estadísticas complementarias para evaluar las hipótesis. 3. OBJETIVO GENERAL: Orientar a que la investigación científica sea realizada con los elementos estadísticos necesarios a fin de garantizar el rigor científico de la misma con la inclusión de los aspectos de validez interna y externa.. OBJETIVOS ESPECÍFICOS: 1

2 Apartado postal Diseñar o planear una investigación científica Usar los modelos estadísticos adecuados para el análisis de la información obtenida en la investigación Iniciar en el procesamiento automatizado de la información -datos experimentales- a través del uso del paquete estadístico SPSS 5. CONTENIDOS: I. INTRODUCCIÓN Importancia y definición del Diseño Experimental Referencias sobre planes de investigación II. CONCEPTOS Experimento: repeticiones, aleatorización, control local Error Experimental Unidad Experimental Tratamientos Factores en estudio Variables Clases de experimentos III. INTRODUCCIÓN AL ANÁLISIS DE LA VARIANCIA Modelo Lineal Básico del ANOVA: Componentes del Modelo Medias y variancias de muestras Desarrollo del Modelo Lineal Aditivo del ANOVA Variancia Total Variancia entre grupos, muestras o tratamientos Variancia dentro de grupos: Error Experimental La prueba de F Significación Estadística Planteamiento de Hipótesis. Supuestos del ANOVA Homogeneidad Normalidad Independencia Aditividad Fuentes de Variación IV. DISEÑO COMPLETAMENTE ALEATORIO: DCA Modelo matemático (Modelos I, II) DCA para muestras con igual número de repeticiones DCA con diferente número de repeticiones por muestra Componentes de la variancia para Modelos II de ANOVA V. DISEÑO COMPLETAMENTE AL AZAR CON SUBMUESTRAS Modelos matemáticos con submuestras: ANOVA ENCAJADO. ANOVA encajado a dos niveles ANOVA encajado a tres niveles ANOVA encajado a dos niveles con subgrupos de tamaño desigual ANOVA encajado a tres niveles con subgrupos de tamaño desigual. VI. ANÁLISIS FUNCIONAL I: PRUEBAS DE SIGNIFICACIÓN Diferencia Mínima Significativa: DMS Prueba de rango múltiple de DUNCAN Prueba de rango múltiple de Student-Newman-Keuls: SNK Prueba Honesta de TUKEY 2

3 Apartado postal Prueba de TUKEY-KRAMER Prueba de SCHEFFÉ Prueba de DUNNETT VII. DISEÑO DE BLOQUES COMPLETOS AL AZAR: DBCA Heterogeneidad de las Unidades Experimentales Formación de Bloques Modelos matemáticos del DBCA: Flexibilidad del Diseño Esquema del ANOVA Cálculo de Unidades experimentales perdidas o faltantes DBCA con submuestras VIII. DISEÑO EN CUADRADO LATINO: DCL Formación de bloques filas y bloques columnas Asignación de tratamientos Ventajas y desventajas del DCL Modelo matemático del DCL Cálculo de Unidades Experimentales faltantes IX. TRANSFORMACIÓN DE DATOS Uso de las transformaciones de datos Tipos de transformaciones: Logarítmica Arcoseno Raíz cuadrada Otros X. EXPERIMENTOS O ARREGLOS FACTORIALES Ventajas y desventajas de los Experimentos Factoriales Tipos de Experimentos Factoriales Experimentos Factoriales Completos Series 2 n, 3 n formas A x B x C, A x B x C + n Modelos matemáticos XI. ANÁLISIS FUNCIONAL II Polinomios Ortogonales Comparaciones Ortogonales XII. DISEÑO EN PARCELAS DIVIDIDAS Y BLOQUES DIVIDIDOS ANOVA del Diseño en Parcelas Divididas Cálculo de Unidades Experimentales perdidas Esquema del Diseño en Parcelas Subdivididas ANOVA del Diseño en Bloques divididos XIII. DISEÑO DE FACTORES CRUZADOS Y ANIDADOS Modelo matemático Procedimiento para el ANOVA Cruzado-Anidado (tres factores) XIV. EXPERIMENTOS COMBINADOS XV. ANÁLISIS DE COVARIANCIA (ANCOVA) Modelo matemático y Supuestos para la Covariancia Esquema del Análisis de Covariancia Procedimiento de ajuste de medias de tratamientos. 6. METODOLOGÍA, RECURSOS: El estudio teórico de esta materia es acompañado con la resolución simultánea de problemas de aplicación práctica, tanto manualmente como con el uso del paquete estadístico SPSS. La 3

4 Apartado postal teoría es estudiada con el apoyo del texto de autoría del profesor y las prácticas se realizan en el Centro de Informática con el programa estadístico SPSS. También, el estudiante desarrolla destrezas y habilidades para la elaboración de planes de investigación, con la preparación de un proyecto de investigación, el cual es presentado y sustentado ante el auditorio del curso.

5 Asignatura: Bioestadística II ORGANIZACIÓN DOCENTE SEMANAL ACTIVIDADES DE INTERACCIÓN DOCENTE - ESTUDIANTES TRABAJO AUTÓNOMO DEL ESTUDIANTE SEMANA (1-16) N de horas de clases teóricas (HORAS PRESENCIALES) N de horas de clases prácticas, laboratorios, talleres N de horas de tutorías especializadas (HORAS NO PRESENCIALES) ACTIVIDADES (Descripción) N de horas EVALUACIONES TEMAS A TRATAR (N del tema, unidad, o capítulo descritos en Contenidos) 1 semana 1 Unidad 1 2 semana 1 Lección Unidad 2 3 semana 1 Lección Unidad 3 semana 1 Lección Unidad 3(cont ) 5 semana 1 Lección Unidad 6 semana 1 Lección Unidad 5 7 semana 1 Lección Unidad 6 8 semana 1 Lección Unidad 7 9 semana 1 Examen Parcial Unidad 8 10 semana 1 Lección Unidad 9 11 semana 1 Lección Unidad semana 1 Lección Unidad semana 1 Elaboración de proyecto 10 Lección Unidad 12 1 semana 1 Elaboración de proyecto 10 Lección Unidad semana 1 Elaboración de proyecto 10 Lección Unidad 13 (cont ) 16 semana 1 Elaboración de proyecto 10 Lección Unidad 1 17 semana 1 Presentación de Proyecto Unidad 15 EXÁMENES 5

6 7. EVALUACIÓN: 7.1 CRONOGRAMA DE EVALUACIONES Primera evaluación parcial: Grupo 1 17 de octubre/2010 Grupo 2 18 de octubre/2010 Segunda evaluación parcial (LECCIONES): 8 de diciembre/2010 Tercera evaluación parcial (PROYECTO): 9 de diciembre/ SISTEMA DE CALIFICACIONES Evaluaciones parciales (lección c/semana) puntos Examen de medio semestre (Cáp. 1-8) puntos Elaboración y sustentación de un proyecto de investigación puntos Examen final (Cáp Teoría+Laboratorio:15+5). 20 puntos Calificación TOTAL sobre 50 puntos 7.3 FECHA DE ENTREGA DE CALIFICACIONES EN LA SECRETARIA 7 días después de recibidos los exámenes o proyectos. 8. BIBLIOGRAFÍA: Textos Recomendados: LITTLE, T.M. y F. JACKSON HILLS Métodos Estadísticos para la Investigación en la Agricultura. Edit. Trillas. México. 270 p. MONTGOMERY D Design and Analysis of Experiments. Sons. New York. 538 p. Edit. John Wiley & SÁNCHEZ O, J Introducción al Diseño Experimental. Quality Print. Ecuador. 235p. SNEDECOR, G.W. y W.G. COCHRAN Statistical Methods. Edit. The Iowa State University Press. Iowa. 507 p. SOKAL, R.R. y F.J. ROHLF BIOMETRY: The Principles and Practice of Statistics in Biological Research. Edit. W.H.Freeman and Company. New York. 887 p. STEEL, R.G. y J.H. TORRIE BIOESTADISTICA: Principios y Procedimientos. Edit. McGraw-Hill. México. 622 p. ZAR, JERROLD H Biostatistical Analysis. Edit. Prentice-Hall, Inc. 662p. New Jersey. 6

7 Aprobado: Por el Consejo de Escuela f) Director de Escuela fecha: Por el Consejo de Facultad f) Decano fecha: 7