OBJETIVOS

            Actualmente la aplicación de la estadística a los problemas científicos es un hecho habitual en los trabajos de investigación, por ello resulta fundamental conocer qué métodos de cálculo podemos utilizar en cualquier campo de la Biología. El análisis numérico constituye una parte del conocimiento denominado Biometría, dentro de la cual estarían situados los Métodos Biométricos. La aparición de los ordenadores personales y su paulatina utilización a todos los niveles sociales, ha liberado al investigador de realizar cálculos manuales largos, tediosos y plagados de errores. Dicha evolución ha provocado mayor variación y complejidad en la metodología estadística utilizada, sin embargo, sigue siendo imprescindible realizar el planteamiento de los problemas con una base biológica clara, establecer los objetivos, valorar el significado de los resultados obtenidos, etc. Estamos acostumbrados a emplear los métodos de análisis estadístico tras la obtención de los datos experimentales, casi siempre para aceptar o desestimar nuestra hipótesis de trabajo (hipótesis nula), sin embargo, en mi opinión, resulta esencial la aplicación de la estadística mucho antes, durante la fase de diseño experimental.

           Por ello, este curso pretende enseñar la necesidad de partir de diferentes precisiones metodológicas antes de aplicar un test. Deseamos poner de manifiesto la problemática específica de cada estudio dentro del campo científico correspondiente. Queremos mostrar la importancia del diseño experimental, la complejidad de la recogida de información, la importancia de la interpretación de los resultados, etc., de modo que el alumno, no sólo comprenda el método adecuado, sino que aprenda a interpretar los valores obtenidos a partir de las técnicas informáticas empleadas. Nuestro propósito es triple; al finalizar el curso el alumno debe ser capaz de diseñar una invesigación, aplicar correctamente un programa estadístico e interpretar con rigor sus listados de resultados.

HORARIO DE LAS CLASES TEORICAS

           Las clases teóricas se desarrollarán durante 10 sesiones, a lo largo de dos semanas y se impartirán durante el segundo cuatrimestre según el horario que aparece en el Tablón de Anuncios y en la página Web de la Sección de Antropología.

           Las clases tendrán lugar en el aula de Antropología del Departamento de Zoología y Antropología Física situada en la planta 9 de la Facultad de Biología.

           El programa  a desarrollar durante el curso se entrega a  los alumnos matriculados en la asignatura el primer día de clase. Sin embargo, las personas interesadas pueden consultarlo en esta misma página en el apartado Programa. 

EVALUACION

           La calificación se obtendrá mediante la realización de un trabajo escrito cuyo contenido se corresponda con un modelo de publicación científica. El tema a desarrollar será elegido por el alumno y puede contener datos reales de su trabajo experimental o recogidos a partir de referencias bibliográficas. Se valorará especialmente el apartado de materiales y métodos, el diseño metodológico, la elección de los procedimientos comparativos y la interpretación razonada de los resultados numéricos.

           El plazo para su presentación finalizará el 30 de Mayo del curso académico correspondiente.

TUTORIAS

           Los alumnos serán atendidos, salvo excepciones de causa mayor,  según el horario que se encuentra en el Tablón de Anuncios de la Sección. Será necesario concertar la entrevista con antelación.

AVISOS

           Todos los anuncios relacionados con las clases de doctorado (horarios, convocatorias, calificaciones, etc.), aparecerán en el Tablón de Anuncios correspondiente a la asignatura, situado en la Planta Baja, frente al aula 3103, junto al Decanato. Igualmente, podrán ser publicados en la página Web de la Sección de Antropología.

PROGRAMA

Lección 1: La Biometría y sus métodos: conceptos generales. El concepto de paquete estadístico: SPSS. Procesos de análisis. Tipos de ficheros.

Lección 2: Los datos en Biología: Recogida de datos y su problemática. Definición de variables: sus clases. Exactitud y precisión de los datos. Creación de un fichero de datos.

Lección 3: Codificación de los datos: Valores ausentes. Etiquetado de variables y valores. Comandos iniciales de definición de datos. Recodificación de variables y selección de casos. Modificación de ficheros de datos.

Lección 4: Asociación de caracteres: Conceptos generales. Asociación entre caracteres cualitativos. Tablas de contingencia: Sus clases. Aplicación en estudios biológicos. El comando CROSSTABS.

Lección 5: La correlación: Conceptos generales. Cuadro de correlación. Coeficiente de correlación. Test de significación. Las correlaciones en Biología Animal.

Lección 6: Gráficas con SPSS: Tipos de gráficas. Comando PLOT. La variable control y los valores ausentes. Definición de escala y ejes.

Lección 7: La regresión: Conceptos generales. Líneas de regresión: Tipos de ajuste. Aplicación en Antropología y Zoología. Comparación de líneas de regresión. El comando REGRESSION.

Lección 8: Comparación de dos poblaciones: Introducción. Métodos gráficos y numéricos. El comando T-TEST. El concepto de distancia estadística. Distancia y Taxonomía.

Lección 9: El análisis de varianza: Conceptos generales. Métodos de estudio. Anova de un factor. Anova de dos factores. Aplicación en experimentación. Comandos ONEWAY y ANOVA.

Lección 10: Comparación univariada de muestras: Métodos gráficos y test no paramétricos. Utilización del paquete SPSS. El comando NPAR TEST.

Lección 11: Comparación multivariada de dos muestras: Métodos gráficos y distancias biológicas basadas en diferencias entre frecuencias.

Lección 12: Técnicas de agrupamiento: Concepto de cluster. Criterios de construcción: Media, Proporcional, Centroide, Chi cuadrado. Utilización del paquete SPSS. Comando CLUSTER.

Lección 13: Análisis de Componentes Principales: Relación entre individuos o poblaciones. Relación entre variables. Interpretación. El comando FACTOR.

Lección 14: Regresión múltiple: Concepto. Coeficientes de regresión parcial. Regresión múltiple por pasos. Coeficientes de correlación múltiple.

Lección 15: Análisis discriminante: Su aplicación. La distinción entre individuos: Las funciones discriminantes. El comando DSCRIMINANT.

Lección 16: Cálculo automático: Construcción de algoritmos. Codificación. Su aplicación y limitaciones en el diseño experimental.

Lección 17: Resultados: Análisis e interpretación de los resultados. Conversión de ficheros entre paquetes estadísticos. El editor de SPSS

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