Versión imprimible Curso Académico
Diseño experimental y análisis de datos
Curso 2017/18
1. Datos Descriptivos de la Asignatura
ASIGNATURA: Diseño experimental y análisis de datos CÓDIGO: 205331106
- Centro: Facultad de Ciencias
- Titulación: Máster Universitario en Biodiversidad Terrestre y Conservación en Islas
- Plan de Estudios: 2014 (publicado en 27-10-2014)
- Rama de conocimiento: Ciencias
- Itinerario/Intensificación:
- Departamento/s: - Área/s de conocimiento:
  • Estadística e Investigación Operativa
- Curso: 1
- Carácter: Obligatoria
- Duración: Cuatrimestral
- Créditos ECTS: 3.0
- Horario: http://www.ull.es/view/master/biodiversidadyconservacion/Horarios/es
- Dirección web de la asignatura: http://www.campusvirtual.ull.es
- Idioma: Castellano e Inglés (0,3 ECTS en Inglés)


2. Requisitos para cursar la asignatura
Recomendables: Conocimientos básicos de Estadística


3. Profesorado que imparte la asignatura
Profesor/a Coordinador/a: MARIA MERCEDES SUAREZ RANCEL
- Grupo:
- Departamento: Matemáticas, Estadística e Investigación Operativa
- Área de conocimiento: Estadística e Investigación Operativa
- Lugar Tutoría: Despacho 86 del Dpto de Estadística, Investigación Operativa y C.. Fac. de Matemáticas
- Horario Tutoría: PERIODO DOCENTE: PRIMER CUATRIMESTRE: Martes y jueves de 9:30 a 11:30, y de 13:30 a 14:30. SEGUNDO CUATRIMESTRE: martes y jueves de 10:00 a 12:00 y de 14:00 a 15:00. PERIODO NO DOCENTE: Martes de 9:00 a 15:00. Por coordinación docente o de formación, las tutorías pueden verse modificadas. Se comunicará previamente en el Aula Virtual
- Teléfono (despacho/tutoría):
- Correo electrónico: msuarez@ull.es
- Dirección web docente: http://www.campusvirtual.ull.es


4. Contextualización de la asignatura en el plan de estudio
- Bloque formativo al que pertenece la asignatura: Módulo obligatorio de Estadística.
- Perfil profesional: La asignatura proporcionará a los especialistas en Biodiversidad conocimientos avanzados sobre la toma de decisiones en resultados objetivos tanto en análisis científicos como en todo ámbito donde el análisis de datos sea fundamental en la mejora continua.


5. Competencias
Competencia específica
[29] Aplicación de técnicas de análisis de datos de aplicación al conocimiento de la biodiversidad y su conservación.
Competencias Básicas
[CB6] Poseer y comprender conocimientos que aporten una base u oportunidad de ser originales en el desarrollo y/o aplicación de ideas, a menudo en un contexto de investigación
[CB7] Que los estudiantes sepan aplicar los conocimientos adquiridos y su capacidad de resolución de problemas en entornos nuevos o poco conocidos dentro de contextos más amplios (o multidisciplinares) relacionados con su área de estudio
[CB8] Que los estudiantes sean capaces de integrar conocimientos y enfrentarse a la complejidad de formular juicios a partir de una información que, siendo incompleta o limitada, incluya reflexiones sobre las responsabilidades sociales y éticas vinculadas a la aplicación de sus conocimientos y juicios
[CB9] Que los estudiantes sepan comunicar sus conclusiones y los conocimientos y razones últimas que las sustentan a públicos especializados y no especializados de un modo claro y sin ambigüedades
[CB10] Que los estudiantes posean las habilidades de aprendizaje que les permitan continuar estudiando de un modo que habrá de ser en gran medida autodirigido o autónomo.
Competencias Generales
[CG1] Adquisición de capacidades y conocimientos para la práctica profesional en la Biología de la Conservación


6. Contenidos de la asignatura
Contenidos teóricos y prácticos de la asignatura
Modulo I
- Profesor/a M. Mercedes Suárez Rancel
- Temas : 1. Introducción. Relación entre Modelos Estadísticos y Datos.
- Temas : 2. Modelo de Regresión Lineal Múltiple y No Lineal
- Temas : 3. Análisis de Componentes Principales y Análisis Factorial
- Temas : 4. Análisis Cluster y Análisis Discriminante
- Temas : 5. Diseño de experimentos. Cómo se diseña un experimento y problemas asociados,
diseños completamente aleatorios, diseños factoriales y tablas de contingencia.

Contenidos Prácticos (en aula de Informática): Se realizarán con los paquetes estadísticos SPSS y R, principalmente.
Profesor/a M. Mercedes Suárez Rancel
Práctica 1: Introducción a los paquetes estadísticos
Práctica 2: Modelo de Regresión Lineal Múltiple
Práctica 3: Análisis de Componentes Principales
Práctica 4: Análisis Cluster
Práctica 5: Diseño Experimental. Análisis de la Varianza
Práctica 6: Elaboración de un Informe estadístico de Análisis de Datos
Actividades a desarrollar en otro idioma
Se aportará un abstract en inglés, que se expondrá en los trabajos a realizar sobre datos reales.
Además se proporciona bibliografía en inglés.


7. Metodología y volumen de trabajo del estudiante
Descripción
Los conceptos teóricos de la asignatura se desarrollan en las clases magistrales, donde los ejemplos prácticos basados en datos reales y problemas actuales, y las salidas de los paquetes estadísticos juegan un papel relevante. Se pretende que el alumno no tenga una actitud pasiva, sino crítica y participativa, desarrollando su capacidad de análisis y síntesis. Todo esto se ve reforzado en las clases de laboratorio, donde los paquetes estadísticos dan salida a los análisis necesarios para la posterior interpretación por parte del alumno. Al final del semestre, el alumno presenta un análisis de datos reales donde aprende a aplicar los conocimientos adquiridos a un entorno cercano y de interés para un profesional. Se expondrá en un escenario similar al que se produce en su entorno de trabajo real o simulado. El alumno aprenderá a transmitir resultados estadísticos con el rigor suficiente, pero haciéndose entender por un entorno de profesionales, no necesariamente estadísticos.

La asignatura se estructura en diferentes actividades formativas, especificadas en la tabla adjunta, junto al volumen de trabajo, tanto presencial como autónomo, que cada una de ellas supone. El fin de esta estructura ha sido tratar de ofrecer al alumnado una docencia integral, tanto teórica como práctica, en la que se aborde la impartición de los conocimientos teóricos necesarios para el desarrollo de la actividad profesional para la cual se les está formando, el diseño experimental y análisis de datos.
La asignatura participa en el Programa de Apoyo a la Docencia Presencial mediante Herramientas TIC, modalidad A: Asignaturas

Actividades formativas en créditos ECTS, su metodología de enseñanza-aprendizaje y su relación con las competencias que debe adquirir el estudiante
Actividades formativas Horas presenciales Horas de trabajo autónomo Total Horas Relación con competencias
Clases teóricas  10.00      10  [29]
Clases prácticas (aula / sala de demostraciones / prácticas laboratorio)  16.00      16  [CB7], [CB8]
Realización de seminarios u otras actividades complementarias     5.00   5  [CB10]
Estudio/preparación clases teóricas     10.00   10  [CB10]
Preparación de exámenes     15.00   15  [29], [CB6], [CB7]
Realización de exámenes  3.00      3  [29], [CB6], [CB7], [CB8], [CB9], [CB10], [CG1]
Asistencia a tutorías  1.00      1  [29]
Realización de trabajos (individual/grupal)     15.00   15  [29], [CB6], [CB7], [CB8], [CB9], [CB10]
Total horas  30   45   75 
Total ECTS  3 


8. Bibliografía / Recursos
Bibliografía básica
SUÁREZ RANCEL, M. MERCEDES (2005) “Análisis de Datos Avanzados”.  Librería Campus. ISBN 84-609-6979-7
PÉREZ CABRERA, ANA L. (2000), "Estadística Multivariante Aplicada con el Paquete Estadístico STATISTICA", Librería Campus.
ABRAIRA SANTOS, B. Y PÉREZ DE VARGAS LUQUE A. (1996). “Métodos Multivariantes en Bioestadística”. Centro de Estudios Ramón Areces. 
Bibliografía complementaria
VICTOR, J.M. (1987). "Métodos de regresión y análisis multivariantes". Uned. 
FERNÁNDEZ PALACIOS, J.M. y SANTOS A. (1996). “Ecología de las Islas Canarias y Análisis de Poblaciones y Comunidades”. Sociedad La Cosmológica
PEÑA, DANIEL (1986). "Estadística. Modelos y Métodos". Vol. II. Alianza Universidad
MONTGOMERY, D.C. (1984). "Designs & Analysis of Experiments". Wiley
UNDERWOOD, A.J. (1997). "Experiments in Ecology". Cambridge University Press 


9. Sistema de evaluación y calificación
Descripción
EVALUCIÓN CONTINUA (La evaluación de la primera convocatoria del curso se finaliza con la realización de un
examen, que forma parte de la evaluación continua)
La calificación final de la asignatura será la máxima entre la nota del examen final y la ponderación del examen final
con la evaluación continua.
La calificación que constará en el acta será la que resulte de la aplicación de los criterios de ponderación para la obtención de la misma que están establecidos en
esta guía (Reglamento de Evaluación, Calificación, Revisión e Impugnación de Calificaciones y Rectificaciones de
Actas de la Universidad de La Laguna,BOC nº 11, de 19 de enero de 2016).

La Evaluación Continua consta de:

Informe Memoria de Prácticas

Se puntuará el rendimiento de cada práctica de laboratorio al finalizar cada una de las mismas, realizando una puesta
en común sobre la interpretación de los resultados. La asistencia a las Prácticas de laboratorio, son obligatorias. En
caso de no asistir y/o no superar alguna de ellas, se realizará un examen, donde el alumno deberá demostrar el poder
resolver un problema, sobre el análisis de datos que el profesor le indique, haciendo uso de un paquete estadístico, en
las convocatorias de evaluación única. La prueba de evaluación de esta actividad se realizará de forma oral, para
propiciar la participación del alumnado y la interacción entre los mismos.

Prueba tipo Test
Se realizará un examen tipo test, que permita medir el resultado individualizado del alumno, en cuanto a conceptos
básicos adquiridos. Este test permite a discriminar entre aquellos alumnos que han profundizado en los contenidos de
forma individual y los que sólo han adquirido la competencia a través del trabajo en grupo
Prueba sobre material Audiovisual
Se realizarán varias cuestiones sobre alguna herramienta estadística, a través de material audiovisual

Examen Final
Se compone de Informe Estadístico y la Exposición del mismo. Se desarrollará en grupo un Informe Estadístico donde
se compruebe que han adquirido los Conocimiento del programa desarrollado a través de la aplicación de los análisis
estudiados a un caso real. El alumno proporcionará los datos de otra asignatura/trabajo, trabajo que actualmente
realice o cualquier otra fuente que considere. En este apartado el alumno hará una exposición del Informe Estadístico
presentado en el apartado anterior, donde se simulará la presentación ante la empresa y/o grupo de investigación los
resultados obtenidos. El profesor al finalizar, preguntará al alumno de forma oral sobre lo expuesto.

Aquellos alumnos que no opten a la Evalución Continua, dispondrán en las fechas oficiales de un único examen final
consistente en 4 apartados, puntuados como se indica en la tabla siguiente (1.- Varias cuestiones tipo test, 2.- Una
cuestión sobre la materia audiovisual presentada; esta vez se proporciona en papel, 3.- entrega de un informe sobre
análisis de datos reales, 4.- una cuestión sobre prácticas de laboratorio y 5.- Examen oral (10 minutos) sobre el
análisis de datos, ).



Estrategia Evaluativa
TIPO DE PRUEBA COMPETENCIAS CRITERIOS PONDERACIÓN
Pruebas objetivas  [29], [CB6], [CB7], [CB8], [CB10], [CG1]   Conocimiento del programa desarrollado a través de la aplicación de los análisis estudiados a un caso real (Informe Estadístico)    30% 
Pruebas de respuesta corta  [CB10]   Prueba tipo test (25%)sobre los conocimientos
adquiridos, así como, alguna prueba de respuesta corta sobre algún video. (5%) 
 30% 
Trabajos y proyectos  [CB7], [CB9], [CG1]   Calidad de la defensa del informe estadístico realizado en las pruebas objetivas.   20% 
Informes memorias de prácticas  [CB7]   Seguimiento de objetivos dentro de las prácticas de laboratorio    20% 


10. Resultados de Aprendizaje
 Saber:

Escoger la técnica de análisis de datos adecuada según el objetivo establecido y tipología de los datos. Aplicar las distintas técnicas multivariantes, conociendo sus limitaciones y cómo interpretar los resultados que se deriven de ellas.

Saber hacer:

Obtener información, diseñar experimentos e interpretar los resultados

 


11. Cronograma / calendario de la asignatura
Descripción
 *La distribución de los temas por semana es orientativo, puede sufrir cambios según las necesidades de organización docente. 

Primer Cuatrimestre
SEMANA Temas Actividades de
enseñanza aprendizaje
Horas
de trabajo
presencial
Horas
de trabajo
autónomo
Total
Semana 1:              0 
Semana 2:              0 
Semana 3:              0 
Semana 4:              0 
Semana 5:              0 
Semana 6:              0 
Semana 7:              0 
Semana 8:              0 
Semana 9:              0 
Semana 10:              0 
Semana 11:  1   Explicar Temas del 1. Prácticas de Laboratorio de la 1.   5.00   3.00   8 
Semana 12:  2-5   Explicar temas 2,3,4,5. Prácticas de Laboratorio 2,3,4,5 Y 6 .Prueba audiovisual.   22.00   12.00   34 
Semana 13:              0 
Semana 14:              0 
Semana 15:              0 
Semanas 16 a 18:  Exámen   Trabajo autónomo del alumno
preparando exámenes y trabajos.
Presentación de Informe y Exposición oral del mismo. Examen tipo test. 
 3.00   30.00   33 
Total horas 30 45 75


Fecha de última modificación: 06-09-2017
Fecha de aprobación: 06-09-2017