1212_METODOS ESTAD EN MVZ.doc

UNIVERSIDAD NACIONAL AUTÓNOMA DE MÉXICO
Facultad de Medicina Veterinaria y Zootecnia
Licenciatura en Medicina Veterinaria y Zootecnia
Métodos Estadísticos en Medicina Veterinaria y Zootecnia
Clave
1212
Semestre Créditos
2
10
Medicina y salud animal (X )
Producción y economía pecuarias (X )
Calidad e inocuidad de los alimentos (X)
Salud pública ( )
Protección del ambiente y cuidado de los
ecosistemas ( )
Básico ( X )
Intermedio ( )
Profesional ( )
Área
Ciclo
Modalidad
Carácter
Curso Semestral ( X )
Curso Hemisemestral ( )
Obligatorio (X)
Optativo E ( )
Tipo
T( )
P( )
T/P ( X )
Horas
Semana
Semestre/Hemisemestre
Teóricas 4
Teóricas
Prácticas 2
Prácticas 32
Total
Total
6
64
96
Seriación
Ninguna ( )
Obligatoria ( x )
Asignatura antecedente
Asignatura subsecuente
Introducción a la Zootecnia; Metodología de la
Investigación.
Genética y Mejoramiento Animal; Epidemiología
Veterinaria.
Indicativa ( )
Asignatura antecedente
Asignatura subsecuente
 Objetivos generales: Que el alumno:
Valore y aplique los métodos de la estadística descriptiva para resumir,
interpretar y presentar gráfica y numéricamente los aspectos relevantes
de los resultados de estudios observacionales y experimentales en
Medicina Veterinaria y Zootecnia.
Que el alumno analice los resultados de estudios experimentales y
observacionales, mediante la utilización de métodos sencillos de
análisis estadístico.
Posea las bases teóricas de estadística para explicar, discutir y
1
comentar críticamente el uso de los métodos estadísticos en la
investigación y en publicaciones científicas.
Objetivos específicos:
Unidad 1 Que el alumno:
- Analice el proceso de investigación en su conjunto e identifique la
participación de la Estadística en el mismo.
- Distinga las diferentes formas de medición
- Identifique las diferentes alternativas para diseñar la toma de observaciones.
Unidad 2. Que
el alumno:
- Resuma y examine los aspectos relevantes de la información y los represente
gráfica y numéricamente.
Que el alumno:
- Explique el concepto de probabilidad y lo aplique al cálculo de probabilidad
de eventos.
- Analice el concepto de variable aleatoria y su distribución de probabilidad
- Identifique algunos modelos probabilísticos y su manejo.
Unidad 3.
Que el alumno:
- Reconozca el proceso por el cual, a partir de una muestra, se puede inferir el
valor de un parámetro utilizando la distribución muestral del estimador.
- Aplique la metodología para obtener estimaciones de diversos parámetros de
una o dos poblaciones.
Unidad 4.
Que el alumno:
- Reconozca el proceso general para contrastar hipótesis estadísticas.
- Analice los métodos de contrastación de hipótesis de parámetros de una y
dos poblaciones.
Unidad 5
Que el alumno:
- Identifique las particularidades del diseño estadístico de un experimento y las
diferentes opciones para realizarlo.
- Analice el diseño de un experimento con un factor completamente
aleatorizado.
Unidad 6.
Que el alumno:
- Aplique un modelo lineal simple a un conjunto de datos.
- Distinga las diferencias entre el análisis de correlación y el análisis de
regresión.
Unidad 7.
Unidad 8
Que el alumno:
- Analice las particularidades de la prueba de homogeneidad de proporciones y
2
de la prueba de independencia de dos variables categóricas.
- Compare las características, el valor y el uso de cada una de estas
modalidades de prueba.
Índice temático
Unidad
1
2
3
4
5
6
7
8
Horas
semestre
Teóricas Prácticas
Temas
Importancia de la estadística en la Medicina
Veterinaria y Zootecnia
Estadística Descriptiva.
Probabilidad
Estimación estadística
Fundamentos para la contrastación de
hipótesis estadísticas
Fundamentos de Diseño Estadístico de
Experimentos
Análisis de Regresión Lineal Simple y
Correlación, entre dos variables continuas.
Fundamentos del análisis de datos categóricos
Total
X
4
X
X
X
8
4
2
X
2
X
4
X
4
X
64
4
32
Contenido Temático
Unidad
1
Subtemas
1.1 Descripción del área de conocimiento llamada Estadística.
1.2 Resumen del proceso general para la realización de una investigación.
1.3 Partes del proceso en que participa la estadística y ubicación de los siguientes
conceptos:





Fenómenos aleatorios y su regularidad estadística.
Población (es) y muestra (s).
Diferentes maneras de obtener observaciones (Tipos de estudios).
Escalas de Medición (Nominal, ordinal, intervalo, razón, absoluta).
Concepto de variable y tipos de variables (Cuantitativas, cualitativas,
discretas continuas, explicativas y respuestas ).
1.4 Ejemplos en Medicina Veterinaria o Zootecnia para ilustrar los conceptos de la
temática.
2
2.1 Objetivo de la Estadística Descriptiva.
2.2 Métodos gráficos para representar características medidas en diferentes
escalas.
2.3 Métodos descriptivos numéricos.
3
3
2.3.1 Definición de parámetro y estimación.
2.3.2 Medidas de localización: media, mediana, moda y cuartiles
Usos e
interpretación.
2.3.3 Medidas de dispersión: rango, rango intercuartílico, varianza,
desviación estándar, coeficiente de variación.
2.3.4 Teorema de Tchebychef y regla empírica.
2.3.5 Estandarización de un conjunto de datos.
3.1 Conceptos de: ensayo, espacio muestral, evento elemental, evento compuesto,
unión de eventos, intersección de eventos y eventos excluyentes.
3.2 Definición de probabilidad.
3.2.1 Definición clásica.
3.2.2 Definición frecuentista y su vínculo con la regularidad estadística de los
fenómenos aleatorios.
3.2.3 Axiomas de la probabilidad.
3.2.4 Probabilidad marginal y conjunta.
3.2.5 Probabilidad de la unión de dos eventos.
3.2.6 Probabilidad condicional.
3.2.7 Independencia de dos eventos.
3.3 Distribuciones de probabilidad de variables aleatorias.
3.3.1 Distribución de probabilidad de una variable aleatoria discreta.
3.3.2 La distribución binomial como modelo para la distribución de
probabilidad de una variable aleatoria discreta.
3.3.3 Distribución de probabilidad de una variable aleatoria .continua. Función
de densidad.
3.3.4 Ejemplos de modelos probabilísticos para la distribución de
probabilidad de una variable aleatoria continua : Normal, Normal estándar,
Ji cuadrada, T de Student y la distribución F.
4
4.1 Introducción.
4.1.1 Objeto de estudio de la estadística inferencial. Áreas medulares:
estimación de parámetros y contrastación de hipótesis acerca de los
parámetros.
4.1.2 Definición general de conceptos: población finita e infinita, parámetro,
muestra aleatoria, tamaño de muestra, estimador, estimación, distribución
muestral de un estimador, error estándar de un estimador .
4.2 Estimación Puntual.
4.2.1 Estimador puntual de una media y su distribución muestral. Teorema
central del límite.
4.2.2 Estimador puntual de una proporción y su distribución muestral para
muestras grandes.
4.3 Estimación por Intervalo.
4.3.1 Estimación por intervalo para una media, cuando se tiene una muestra
grande o cuando se tiene una muestra chica de una población Normal.
4.3.2 Estimación por intervalo para una proporción cuando se tiene una
muestra grande.
4.3.3 Estimación por intervalo para diferencia de medias.
4.3.3.1 Muestras independientes.
4.3.3.2 Muestras relacionadas.
4.3.4 Estimación por intervalo para diferencia de proporciones .
4
5
5.1 Introducción.
5.1.1 Formulación de hipótesis estadísticas: hipótesis nula e hipótesis
alternativa.
5.1.2 Error tipo1, error tipo 2 y potencia de una prueba.
5.1.3 Estadística de prueba y su distribución nula.
5.1.4 Criterios para rechazar una hipótesis nula.
5.1.5 Ejemplo sencillo para ilustrar todos los conceptos.
5.2 Etapas para la contrastación de una prueba de hipótesis.
5.3 Contrastación de hipótesis para parámetros de una población.
5.3.1 Pruebas para una media
5.3.2 Pruebas para una proporción .
5.4 Contrastación de hipótesis para comparar parámetros de dos poblaciones
5.4.1 Pruebas para diferencia de medias de dos poblaciones.
5.4.1.1 Muestras independientes.
5.4.1.2 Muestras relacionadas.
5.4.2 Pruebas para diferencia de dos proporciones con muestras grandes.
5.4.3 Pruebas para homogeneidad de varianzas de poblaciones Normales.
6
6.1 Conceptos básicos.
6.1.1 Análisis de Varianza.
6.1.2 Experimento, diseño estadístico y análisis.
6.1.3 Unidad experimental, factor, nivel, tratamiento, tamaño de muestra.
6.2 Diseño Completamente aleatorizado de un solo factor.
6.2.1 Modelo y suposiciones.
6.2.2 Hipótesis. Estadística de prueba y su distribución nula. Significancia.
6.2.3 Utilización del Análisis de varianza para contrastación de hipótesis.
6.2.4 Prueba para comparaciones múltiples entre medias (Tukey).
7
8
N°
7.1 Regresión lineal simple.
7.1.1 Introducción .
7.1.1.1 El área estadística de análisis de regresión.
7.1.1.2 La ecuación de una recta. Interpretación de la ordenada al origen y
de la pendiente,
7.1.2 Modelo estadístico y suposiciones,
7.1.3 Estimación de la ordenada al origen y la pendiente por mínimos
cuadrados.
7.1.4 Contrastación de hipótesis para la pendiente.
7.1.5 El análisis de varianza para contrastar la hipótesis de no relación lineal.
7.2 Análisis de correlación.
8.1 Prueba de Xi2 de bondad de ajuste de Pearson.
8.2 Prueba de homogeneidad de proporciones.
8.3 Prueba de independencia entre dos variables categóricas.
Práctica
1
1.- Construcción de un archivo de datos mediante el uso de la hoja electrónica de
Excel y su preparación para exportación a un paquete estadístico profesional.
(JMP, SAS, SPSS, etc.).
2
2.- Introducción a un programa estadístico profesional. Adaptación del archivo de
datos. Aplicación de métodos descriptivos gráficos y su interpretación.
5
3
3.- Aplicación de métodos descriptivos numéricos y su interpretación.
4
4.- Cálculo de probabilidades y porcentiles en modelos probabilísticos mediante el
paquete PQRS. Ejemplos de aplicaciones.
5
5.- Aplicación de los métodos de estimación por intervalo utilizando el paquete
estadístico, con interpretación de resultados.
6
6.- Aplicación de los métodos de contrastación de hipótesis estadísticas, utilizando
el paquete estadístico, con interpretación de resultados
7.- Análisis de un diseño de un solo factor completamente aleatorizado, utilizando
el paquete estadístico. Interpretación de resultados.
7
8
8.- Análisis de regresión lineal simple mediante el uso del paquete estadístico.
Interpretación de resultados.
9
9.- Análisis de datos categóricos con el uso del paquete y su interpretación
Actividades didácticas
Exposición
(x)
Trabajo en equipo
( )
Lecturas
( )
Trabajo de investigación
( )
Prácticas (taller o laboratorio)
(X)
Prácticas de campo
( )
Otras (especificar)
METODOLOGIA DE ENSEÑANZA
El enfoque metodológico para la enseñanza
de la Estadística, de manera genérica,
consiste en trabajar con base en el
acercamiento a problemas de investigación de
la Medicina Veterinaria y Zootecnia.
Entre las estrategias específicas para
promover aprendizajes con significado en los
estudiantes, destacan las siguientes:
1. Exposiciones de cada tópico por parte
del profesor e interacciones permanentes
entre éste y los estudiantes para ilustrar
cada concepto y método estadístico con
ejemplos de Medicina Veterinaria o
Zootecnia
(aunque
sean
muy
simplificados), que puedan resolverse con
calculadora.
2. Diseño de actividades o ejercicios
extraescolares, similares a los abordados
por el profesor en el aula, a fin de que los
alumnos
puedan
resolverlos
individualmente o en pequeños grupos,
utilizando una calculadora manual.
3. Realización de una práctica de
Laboratorio de Cómputo para cada unidad,
con la finalidad de que los estudiantes
Evaluación del aprendizaje
Exámenes parciales
Examen final
Trabajos y tareas
Presentación de tema
Participación en clase
Asistencia
Otras (especificar)

(X)
(X)
(X)
( )
(X)
( )
Prácticas en el laboratorio de
cómputo
6
experimenten el manejo de un paquete
estadístico, en donde puedan aplicar y
valorar
la
metodología
estadística
trabajada
previamente
con
una
calculadora manual.
4. Para que el alumno integre todos los
conocimientos de estadística y los vincule
con los adquiridos hasta el momento en la
carrera , se propone que los profesores de
Estadística, conjuntamente con los de
Metodología de la Investigación y los de
Comportamiento, Manejo y Bienestar
Animal, planeen colegiadamente uno o
varios proyectos a desarrollar individual o
en pequeños grupos, en los que definan el
problema a investigar, las hipótesis, las
definiciones operativas de conceptos y las
variables con sus escalas de medición, el
diseño del estudio, la población y la
muestra, y obtengan los datos. De esta
manera, al cursar la asignatura de
Métodos Estadísticos, pueden contar con
información empírica recolectada por ellos
mismos, con la cual se pretendería
verificar las hipótesis, empleando los
métodos
estadísticos
pertinentes
y
obteniendo las respectivas conclusiones.
Con esto los estudiantes estarán en
condiciones de elaborar
individual o
grupalmente un reporte final.
Perfil profesiográfico
Título o grado
Experiencia docente
Otra característica
Doctor y Maestro en Medicina Veterinaria y Zootecnia,
Agronomía o Biología orientados a la Estadística o bien
un Maestro o Doctor en Estadística.
Se prefiere con experiencia.
Bibliografía básica:
 Daniel, W. W. (2002). Bases para el Análisis de las Ciencias de la
Salud. 4a ed. Limusa, México.
 Ducoing W.A.M.(2009):Introducción a la Estadística. 1ª Edición.
Universidad Nacional Autónoma de México. Facultad de Medicina
Veterinaria y Zootecnia. México.
 Glantz, Stanton A. (2006). Bioestadística. McGraw-Hill Interamericana.
7
 Milton, J. S. (2001). Estadística para Biología y Ciencias de la Salud.
McGraw-Hill/ Interamericana. México.

México.Prieto Valiente Luis.(2010). Bioestadística sin dificultades
matemáticas. En busca de tesoros escondidos. Análisis estadístico de
datos en investigación médica y sociológica. Díaz de Santos. México.
Bibliografía complementaria:

Argyrous, George (2011). Statistics for research :with a guide to SPSS.
Sage. London.
 Berk, K.N. y P. Carey (2001). Análisis de Datos con Microsoft Excel
Actualizado para Office 2000. Internacional Thomson. Mexico.

Forthofer, Ron N. (2007). Biostatistics: a guide to design, analysis, and
discovery. Academic Press. San Diego, California.
 García, P. J. ( 1988). Introducción a la Estadística en las Ciencias
Biomédicas. Alhambra Mexicana. México.

Indrayan, Abhaya (2008). Medical biostatistics. Chapman & Hall. Boca
Raton

Jonson, R. y P. Kuby (1999). Estadística Elemental. 2 a ed. Thomson
Learning. México.
Samuels, Myra L. (1999). Statistics for the life sciences. Prentice Hall.
New Jersey.

Visauta Vinacua, Bienvenido (2007). Análisis estadístico con SPSS 14
:estadística básica. McGraw-Hill Interamericana. México.
Sitios en internet recomendables para el alumno.
1. Statistical Analysis Handbook:
http://www.statsref.com/HTML/index.html?design_of_experiments.html
8
2. Veterinary Clinical Research Links & Resources:
http://www.vetmed.wsu.edu/coursesjmgay/ClinicalResearchIntro.htm#Science,_Causation,_and_the_Scientific_Method
3.
Statistical Electronic Textbook (Statsoft).
http://www.statsoft.com/textbook/
4. The R environment for statistical computing and graphics:
http://www.r-project.org/
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