ASIGNATURA

“BIOESTADÍSTICA”

Año académico 2019

Cuerpo Docente:

Prof. Adj. Dr. Sánchez, SebastiánJTP M.V. Ortiz, Julio Aux. 1º M.V. Koslowski, Horacio

M.V. Navamuel, MarceloM.V. Simón, Jorgelina

Ay. Alumno Est. Godoy, Rodrigo

AdscriptosBarrientos C., Fernando Castillo, Federico M. De Jesús, Andysell Marina Echeverría, LucasFaccioli, María C. Pérez, SilviaPezuk, Leandro E. Puyol, Leonel J.Ranaletti, Franco Rodríguez, Diego S. Romero, Jorge M. Vera, Ariel Ramón Zarza, Jonatan

Alumnos promocionadosSerán aquellos que reúnan las siguientes Tres (3) Condiciones:

•Unidades de aprendizaje: asistencia al 80% de las clases,permitiéndose una sola inasistencia por Módulo cursado.

•Evaluaciones parciales: aprobación de tres (3) parciales con unpuntaje mínimo de 8 (ocho). El alumno que aspira al SistemaPromocional; deberá APROBAR los Tres Primeros Parciales concalificaciones igual o superior a ocho (8).Excepción: el alumno que al final del cursado, obtuviera en uno delos tres parciales una nota menor que ocho (8) deberá recuperarlo.Si en dos de los tres parciales obtuviera una calificación menor que8, quedará fuera del Sistema Promocional.

•Presentación de un Trabajo del Cuarto Módulo de Cursado (DiseñoExperimental): consistirá en la presentación de un trabajo escritode un tema previamente acordado por la asignatura; el mismodeberá ser presentado por escrito y defendido ante un tribunalintegrado por docentes de la cátedra. La calificación del mismopodrá ser de: Aprobado o Insuficiente. El alumno con calificaciónde Insuficiente pierde la continuidad en el Sistema Promocional yqueda como alumno regular.

Alumnos regularesSerán quienes acrediten:

•Unidades de aprendizaje: asistencia al 75% de las mismas,permitiéndose una sola inasistencia por Módulo cursado.

•Evaluaciones parciales: aprobación de 3 evaluacionesparciales (de las cuatro programadas) con una calificaciónmínima de 6 (seis) o superior, cada evaluación parcial tendrásu recuperatorio en las fechas fijadas por cronograma.

➢Habrá un “Recuperatorio Extraordinario” para el alumno quele faltare la aprobación de un solo parcial para completar lostres.➢Para aprobar la materia deberán rendir un Examen Final enlas fechas que fija el Cronograma Académico de Mesas deExamen de Consejo Directivo.

Alumnos libresSerán los que no reúnan las condiciones anteriores, debiendo rendirun Examen Libre según la Reglamentación de Consejo Directivovigente.

PROGRAMA DE LA MATERIAResolución Nº 742/2016-CD.BIBLIOGRAFIABancroft, H. (1976).

Cappelletti, C.A. (1982).

Cochran, W. & Cox, G. (1965).

Corral, E.P. (1996).

Li, C.C. (1982).

Lison, L. (1976).

Norman, G.R y Streiner, DL (1996). Bioestadística.

Di Renzo, JA. y col. (1998). Estadística para las ciencias

agropecuarias.

Spiegel, M.R. (1993, 1996).

Taucher, E. (1997). Bioestadística.

TRAER UN CUADERNO PARA LOS TRABAJOS PRÁCTICOS “Obligatorio por alumno” (mínimo 60 hojas)FOTO: tipo carnet.TRAER UNA COMPUTADORA POR GRUPO

Unidad Temática 1:

Unidad 1

Introducción a la Bioestadística

Reseña Histórica

Asignatura Bioestadística

César Augusto: ordenó realizar un censo de personas que debían tributar, el

recaudador actuaba de estadístico.

Pascal y Fermat: en el siglo XVII desarrollan la teoría de la probabilidad, que

era utilizada para los juegos al azar. Actualmente en vigencia.

Moiver: publica la Curva de Distribución Normal para una Población; no fue

aplicada para fenómenos experimentales en ese momento.

Laplace y Gauss: (1800) Utilizan la distribución Normal de Moiver en experi-

mentos con poblaciones.

Darwin: (1809-1882) formuló las teorías sobre las mediciones biométricas y

estadística; inducido por los trabajos de Lyell, quién publicó “Principles of Geology”

Pearson: (1920) aplica las tablas de Moiver en experimentos biológicos. Funda

la Revista Biometrika (actualmente en edición).

Gosset: estudió las distribuciones exactas del desvío estándar y su relación con la

media. Publicó en Biometrika la distribución de frecuencia empírica “Distribución t de Student”

Fisher: (1925) considerado el padre de la Bioestadística, por su publicación

“Statistical Methods for Research Workers”. Libro que sienta las bases de la Bioestadística

Introducción a la Estadística

DEFINICIONES - CONCEPTOS

Es el conjunto de métodos o técnicas científicas que se ocupan de larecopilación, adecuación u ordenamiento, análisis, interpretación,presentación y uso de los datos.

Es la ciencia pura y aplicada, que crea, desarrolla y aplica técnicas demodo que se pueda evaluar la incertidumbre de la inferenciainductiva.

Es el conjunto de métodos que se utilizan para la toma de decisionesfrente a la incertidumbre con la posibilidad de medir el riesgo.

Es la rama del Conocimiento científico que se ocupa del análisis numéricoe interpretación de resultados provenientes de experimentos denaturaleza aleatoria.

Introducción a la Estadística

• Que consiste en: Transformar DATOS en INFORMACIÓN

• Y con la INFORMACIÓN tomar DECISIONES

EN SÍNTESIS: la Estadística es la tecnología del método científico.

Los estudios estadísticos pueden surgir:

❖ de la simple observación de los datos; en donde el proceso espasivo. Ejemplo: encuesta de número de animales sanos y enfermos.

❖ o de la acción del experimentador o investigador sobre unmodelo animal, vegetal u otros; este es un proceso activo.

Ejemplo: experimentar sobre dos grupos de animales la influencia de distintos alimentos

balanceados, sobre la ganancia del peso corporal.

➢Si el estudio estadístico es un

proceso pasivo que solo

incluye la recolección de

datos se deben controlar los

factores exógenos.

➢Diseños para la recolección de datos.

➢Si el estudio estadístico es un

proceso activo que requiere

la acción del experimentador

deben considerarse las

respuestas múltiples.

➢Técnicas de análisis de datos, Diseño Experimetal.

Pasos a cumplir:

DISEÑO del ESTUDIO(etapa previa ante la presentación de un problema o una hipótesis)

RECOPILACIÓN de DATOS (teniendo presente el diseño seleccio-nado se aplicará el método de mues-treo)

ORDENAMIENTO (tabulación y/o clasificación de los datos, tablas de frecuencia)

ANÁLISIS (acorde al diseño experimental elegido)

INTERPRETACIÓN (de resultados, evaluar el cumplimiento de la Hipótesis –nula o alternativa-)

PRESENTACIÓN (en tablas, gráficos y escritos o descrip-ción, para su posterior publicación)

Metodología estadística

Ramas de la Estadística

ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA: está relacionada con el resumen de losdatos y la descripción de los mismos. Ejemplo: promedio, desvíoestándar, coeficiente de variación, error estándar, tablas, gráficos, etc.

ESTADÍSTICA INFERENCIAL: extiende los resultados obtenidos en lasmuestras a la población de donde se extrajeron los datos. Es elproceso de utilizar los datos para la toma de decisión. Ejemplo:Intervalos de confianza, prueba de hipótesis, estimación puntual.

ESTADÍSTICA EXPERIMENTAL: se apoya en las dos estadísticasanteriores. Son los métodos o técnicas que permiten realizar estudiossobre una base científica, y a la vez nos permiten extraer conclusionesválidas con una probabilidad conocida de error.

Unidad Temática 1:

Unidad 2

Estadística Descriptiva

Tema 1

Elementos y/o terminología

Estadística

POBLACIÓN (o universo o colectivo): conjunto finito o infinito deelementos que poseen una o más características que son comunes,observables, acotados en el tiempo y en un espacio determinado.Ej.: Nº de Bovinos (tiempo = al 31/dic./2008; espacio = Prov. De Corrientes)Color de pelaje de una población de caballos, sexo de un grupo de felinos, etc.

Clasificación:1- Finita:

a) Poco numerosa: los novillos de un potrero.b) Muy numerosa: población ovina del Dpto. Curuzú Cuatiá.

2- Infinita: microorganismos del suelo, granos en un silo.

CENSO: estudio completo de los elementos de una población. Tiene laventaja que la información que aporta es total. Tiene el inconvenientede ser muy costoso y es casi imposible llegar a toda la población.

TAMAÑO DE LA POBLACIÓN: cantidad de elementos o individuos quecomponen una población, se lo simboliza con “N” (mayúscula).

MUESTRA: conjunto de elementos tomados de una población. Tiene porobjeto suministrar información (hacer inferencia) sobre la población, selo simboliza con “n” (minúscula).

MUESTREO: acción de tomar una fracción válida de una población.

Al decir válida nos referimos a que la misma represente por entero a lapoblación. Debe ser probabilísticamente representativa.

Objetivos principales del muestreo: ► obtener la mayor informaciónposible con el menor esfuerzo, tiempo y costo; ► obtener estimacionesadecuadas de las constantes poblacionales (parámetros);►determinar con objetividad el grado de confianza de nuestrasestimaciones.

Conceptos y terminología Estadística

Por ejemplo: decir “en un galpón hay pollos de 2 a 2,5 kg” o “el sexo de este grupo de cerdos es macho”, son observaciones informativas.

Las variables se simbolizan con “Y” (griega mayúscula) o “X” (equis mayúscula) y cada observación “i” (i-esima) = Yi o Xi.Por Ejemplo: Tomar los pesos de 5 terneros de una población de 45 animales.

# la variable Yi o Xi = peso (kg)

# Y1 = 85; Y2 = 74; Y3 = 87; Y4 = 90; Y5 = 68

Clasificación:Cualitativas o de atributo: son aquellas que expresan o no una propiedad ocaracterística del elemento medido, o bien lo posee en distintos grados. Estas variablesno permiten hacer mediciones numéricas, solo se las puede clasificar y/o enumerar.Ej. sexo, (+), (-) o (falso) de un análisis, calidad del semen de un padrillo, etc.Cuantitativas: observación de una variable que puede ser medida porque posee unorden o rango natural, expresa cantidad que el individuo o la cosa posee.

Podemos dividirlas en: discretas y continuas.

VARIABLE: característica no constante, es decir que varía de un individuo a otro y que sirve para distinguir o describir a un objeto, individuo, cosa, etc.

Variable cuantitativa discreta:El espectro de medición es discreto. Al medir, entre dos valoressucesivos no puede haber un valor intermedio, son númerosnaturales dentro del campo numérico.Ej.: N° de huevos de parásitos en 2 campos de un portaobjetos.

N° de glóbulos rojos/mm3 en un canino.N° de colonias bacterianas en una caja de petri.

Variable cuantitativa continua:El espectro de medición es continuo, al medir puede tomarinfinitos valores. Dependen del instrumento de medición paraexpresarlos, y son números decimales dentro del camponumérico.Ej.: Peso de animales de un lote.

Longitud de un parásito intestinal.Concentración de glucosa en mg/100 mL de sangre.

ESCALAS DE MEDICIÓN

Cuando se toma información o se registran datos de variables, la escala de medición pueden ser:

•nominal o clasificatoria

•ordinal o jerárquica

•de intervalos

•de razón o proporción

Las dos primeras se utilizan para variables de tipo cualitativas y las dos últimas para variables cuantitativas.

Para variables cualitativas

2. Ordinal, jerárquica o de rango: También son mutuamente excluyentes yexhaustivas. Las observaciones o datos son ubicados en clases o categorías de maneraque entre dos de ellas existe la relación “mayor que” o “menor que”, hay un númerofinito de categorías y tienen un orden lógico.x Ej.:Escala Económico Social: Alta=1; Media alta=2; Media=3; Media baja=4; baja=5.

Calidad de Semen: Excelente; Muy bueno; Bueno; Malo; Muy malo.

1. Nominal o clasificatoria: al conjunto de elementos se los divide en clases ocategorías que deben poder observarse en cada uno de los individuos.Se deben cumplir dos condiciones: 1- mutuamente excluyentes; una clase no puedecontener elementos de la otra y 2- exhaustiva; abarcar a todos los elementos de lapoblación. No existe una escala de valor o jerarquía entre ellosEj.: Sexo: Macho = 0 y Hembra = 1Estado Civil: Soltero = 0; Casado = 1; Divorciado = 3; Separado = 4

4. Escala de Razón o Proporción: posee las características de una interválica, perocon un punto cero real en su origen. La unidad de medida es arbitraria pero el cero esindicativo de ausencia de esa medida.

Ejemplo. Unidades de Peso:

Kg. 0 1,0 2,0 3,0 4,0 5,0

Lb 0 2,2 4,4 6,6 8,8 11,0

3. Escala de Intervalo: son mutuamente excluyentes, exhaustivas y jerárquicas. Eneste caso se conoce la distancia entre los valores cualesquiera, escala de intervalo.Vale decir que existe una relación de proporción variable. La proporción de dosintervalos cualesquiera es independiente de la unidad de medida y del punto cero,ambos arbitrarios.

Ejemplo. Las Escalas de temperatura son de Intervalos, como Celsius y Fahrenheit.

C° -17,8 0 10 20 30 40F° 0 32 50 68 86 104

Para variables cuantitativas

En los prácticos se trabajará en grupos.

Para aprobar cada trabajo práctico cada grupopresentará por escrito los resultados del prácticorealizado con Infostat.

En los parciales se plantearán algunos ejerciciosempleando salidas de Infostat.

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