TITULACIÓN: GRADO EN ÓPTICA Y OPTOMETRÍA
DATOS BÁSICOS DE LA ASIGNATURA
NOMBRE DE LA ASIGNATURA: Estadística
TIPO (básica, obligatoria, optativa): Básica
CRÉDITOS ECTS: 6
CURSO: 1º
SEMESTRE: 2º
CICLO: GRADO
DEPARTAMENTO: Matemática Aplicada (Biomatemática)
DATOS ESPECÍFICOS DE LA ASIGNATURA:
1. DESCRIPTOR
La asignatura pretende cubrir una doble vertiente, por una lado que el alumno
adquiera una formación estadística y por otro, que le sirva de ayuda a las demás
materias del grado y a la realización e interpretación de trabajos de investigación.
Con este fin se desarrollarán los siguientes temas: Estadística descriptiva. Regresión
y correlación. Teoría de muestreo. Inferencia estadística.
2. CARACTERÍSTICAS
2.1 RECOMENDACIONES:
3. COMPETENCIAS
3.1 COMPETENCIAS TRANSVERSALES/GENÉRICAS:
1.- Desarrollar la capacidad de análisis y síntesis
2.- Habituarse como científico a seguir un razonamiento riguroso, lógico y
objetivo
3.- Potenciar el aprendizaje autónomo y el trabajo en equipo
4.- Estimular, mediante la formulación de problemas, la capacidad innata para
desarrollar nuevas estrategias ante nuevas situaciones
3.2 COMPETENCIAS ESPECÍFICAS:
1.- Capacidad para aplicar un estudio estadístico a un experimento científico
2.- Manejo de programas informáticos que faciliten el proceso anterior
3.- Aplicar los métodos generales de la Estadística a la Optometría y ciencias de
la visión
4. OBJETIVOS
Esta asignatura pretende familiarizar al alumno con aquellos conceptos
estadísticos, de uso más frecuente, uniéndolos con el manejo de varios programas
informáticos que facilitan su aplicación práctica. De la misma forma, pretende dotar
al alumno de las herramientas estadísticas necesarias, para que pueda abordar la
resolución de los supuestos prácticos propuestos por otras asignaturas. Así como el
poder iniciarse en la investigación
5. TEMARIO
5.1 TEÓRICO:
1.- Estadística. Introducción
Variables aleatorias y distribuciones de probabilidad. Distribuciones de
probabilidad discreta. Distribuciones de probabilidad continua. Función de
distribución. Esperanza matemática. La varianza. Medidas de centralización.
Medidas de dispersión. Distribuciones con nombre propio. Distribución Binomial,
características y aplicaciones. Distribución de Poisson. Distribución Normal.
Parámetros de la distribución. Normalización. Distribución de “t” de Student.
Distribución “‫אּ‬2”. Distribución F de Snedecor. Distribuciones bidimensionales. Las
tablas de doble entrada. Distribuciones marginales. Distribuciones condicionadas.
Medidas de centralización y dispersión para la D. M. La covarianza. Curvas de
ajuste. Regresión lineal
2.- Introducción al análisis de regresión
Método de los mínimos cuadrados. Recta de mínimos cuadrados. Correlación lineal.
Estimación lineal.
3.- Teoría del muestreo
Población y muestras. Inferencia estadística. Muestreo aleatorio. Parámetros
muestrales y parámetros poblacionales. Estimación puntual y por intervalos
4.- Test de hipótesis y significación
Decisiones estadísticas. Hipótesis estadísticas. Hipótesis nula. Errores de tipo I y
de tipo II. Nivel de significación. Ajuste de distribuciones teóricas a distribuciones de
frecuencia muestral. Tests o contrastes basados en la distribución Chi-Cuadrado.
Tablas de contingencia. Introducción al análisis de la varianza
5.2 PRÁCTICO:
1.- Paquetes estadísticos. El uso del Stagraphics
Introducción al STATGRAPHICS. Módulos del sistema. Requerimientos del
sistema. Instalación. Normas generales de sintaxis. Comandos de ayuda e
información. Comandos de configuración del sistema. Preparación de datos para el
análisis. Comandos iniciales de definición de datos. Revivificación y generación de
variables
2.- Técnicas especificas de Stagraphics
Descriptiva. Estimación y contraste para poblaciones univariantes. Estimación y
contraste para poblaciones bivariantes (datos apareados y no apareados). Contraste
sobre independencia y homogeneidad(Tablas de contingencia). Contrastes de
bondad de ajuste. Correlación lineal. Introducción. Sintaxis mínima. Opciones.
Estadísticos. Gráficas planas con STATGRAPHICS. Introducción. Sintaxis mínima.
La variable de control. Tipos de gráficos. Valores ausentes. Escalas y ejes. Análisis
de la varianza (Pruebas de Fisher (LSD)). Regresión lineal
5.3 SEMINARIOS:
- La estadística en las ciencias de salud
5.4 OTROS:
Se realizará un trabajo individual o en grupos de dos alumnos máximo, sobre un
supuesto real, de temática vinculada con la Optometría, que se entregará al finalizar
el curso
6. BIBLIOGRAFÍA
8.1 GENERAL
- Lipschutz, Seymour, Lipson, Marc. Teoría y problemas de probabilidad. 2ª ed.
Bogotá: McGraw-Hill Internamericana, 2001.
- Spiegel, Murray R., Schiller, John J., Srinivasan, R. Alu, compilador Pardo Miller,
Libia Patricia, director Londoño Ortiz, Jacinto. Teoría y problemas de probabilidad y
estadística. 2ª ed. Bogotá: McGraw-Hill, 2005.
- Fernández Palacin, F., López Sánchez, MA., Muñoz Márquez, M., Rodríguez Chía,
AM., Sánchez Navas, A., Valero Franco, C. Estadística descriptiva y probabilidad:
teorías y problemas. 2ª ed. Cádiz: Universidad, Servicio de Publicaciones, 2000.
- Casas Sánchez, José Miguel, García Pérez, Carmelo, Rivera García, Luis Felipe,
Zamora Sanz, Ana I. Problemas de estadística: descriptiva, probabilidad e inferencia.
Madrid: Pirámide, 1998.
- Montero Lorenzo, José María. Problemas resueltos de estadística descriptiva para
ciencias sociales. 6ª ed. Madrid: Thomson, 2007.
- Casa Aruta, E. Doscientos problemas de estadística descriptiva. Madrid: Vicens
Vives, 1991.
- Milton, J. Susan, director Delgado Crespo, Diego, Llovet Verdugo, Juan, Martínez
Valero, Julián. Estadística para biología y ciencias de la salud. Edición 3ª ed.,
ampliada en 2007. Madrid: McGraw-Hill/Interamericana, 2007
- Martín-Pliego López, Francisco Javier, Montero Lorenzo, José María, Ruiz Maya
Pérez, Luis. Problemas de inferencia estadística. 3ª ed. Madrid: Editorial Alfa
Centauro, 2005.
- Parra Frutos, Isabel. Estadística empresarial con Microsoft Excel: fórmulas, tablas
y funciones de Excel. Madrid: Alfa Centauro, 2001.
- Gil Izquierdo, Maria. Problemas de estadística: probabilidad e inferencia. Madrid:
Universidad Autónoma de Madrid, 2006.
8.2 ESPECÍFICA
Se propondrán a los alumnos artículos de revistas de Optometría y visión con
contenidos estadísticos para su compresión, análisis y posterior discusión.
7. EVALUACIÓN:
Se realizará un examen al final del semestre, quedando completada la calificación
por la valoración de los trabajos realizados por el alumno en las clases prácticas y
de un trabajo realizado sobre la aplicación de los conceptos estadísticos en un
estudio de un supuesto real.
8. NÚMERO DE HORAS PRESENCIALES DEL ALUMNO:
Nº de Horas:
 Clases teóricas: 30h. ( 2 semanales en un semestre)
 Clases prácticas: 15h en el aula de informática
 Exposiciones y seminarios: 6h.
 Otras actividades:3h
 Evaluación: 6h.
9. MECANISMOS DE CONTROL Y SEGUIMIENTO:
Se controlará la asistencia a las clases prácticas, la entrega de los ejercicios
propuestos así como la realización del trabajo final