Estudia
- Artes y humanidades
-
Ciencias
- Máster Erasmus Mundus en Recursos Biológicos Marinos
- Máster Universitario en Análisis de Datos para la Inteligencia de Negocios
- Máster Universitario en Biotecnología Alimentaria
- Máster Universitario en Biotecnología Aplicada a la Conservación y Gestión Sostenible de Recursos Vegetales
- Máster Universitario en Biotecnología del Medio Ambiente y la Salud
- Máster Universitario en Ciencias Analíticas y Bioanalíticas
- Máster Universitario en Conservación Marina
- Máster Universitario en Física Avanzada: Partículas, Astrofísica, Nanofísica y Materiales Cuánticos
- Máster Universitario en Modelización e Investigación Matemática, Estadística y Computación*
- Máster Universitario en Química Teórica y Modelización Computacional
- Máster Universitario en Química y Desarrollo Sostenible
- Máster Universitario en Recursos Geológicos e Ingeniería Geológica
- Ciencias de la salud
- Ciencias sociales y jurídicas
- Ingeniería y arquitectura
- Información, acceso y becas
Técnicas de Diseño Experimental en Biología
- Clases Expositivas (14 Horas)
- Tutorías Grupales (1 Horas)
- Prácticas de Aula/Semina (7 Horas)
La asignatura tiene carácter instrumental ya que su objetivo es proporcionar al alumnado los conocimientos básicos y las herramientas metodológicas para que éste sea capaz de diseñar, analizar y comprender el trabajo experimental en la biología actual. Los contenidos teórico-prácticos pretenden que el alumnado conozca y utilice el método científico y los procedimientos actuales de análisis de datos. El alumnado podrá desarrollar diseños experimentales al tiempo que desarrolla el espíritu crítico respecto a los diseños experimentales que se encuentran en la literatura científica.
El carácter instrumental de la asignatura permite su aplicación en los desarrollos experimentales de otras asignaturas del programa (Biorremediación, Ecofisiología Vegetal, Biología de la Conservación, Biodiversidad Vegetal y Conservación de Germoplasma, Sistema de Gestión y Producción de Planta en vivero).
Para un óptimo aprovechamiento los contenidos de esta asignatura, tanto teóricos, como sobre todo prácticos, se precisa que el alumnado posea conocimientos básicos de Estadística. Se recomienda al alumnado que repase estos contenidos antes de asistir al curso. Igualmente conveniente es un buen nivel de inglés.
Competencias generales
- 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
- 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
- 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
- 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
- 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 específicas
- Conocimiento del método científico, los modelos conceptuales del diseño experimental y sus diferentes tipos.
- Desarrollo de la capacidad de realizar diseños experimentales en casos prácticos de investigación y su presentación pública oral.
- Adquisición de capacidad crítica respecto a diseños de experimentos que aparecen en la literatura científica
- Conocimiento del fundamento de las técnicas de análisis estadístico más habituales en biología: conceptos básicos de la Estadística Bayesiana y su aplicación
Resultados del aprendizaje
- Ser capaz de trabajar eficazmente en grupo o formando parte de equipos multidisciplinares.
- Adquirir capacidad de obtener y analizar datos relevantes que les permitan emitir juicios razonados que incluyan aspectos científicos, así como los éticos y sociales pertinentes.
- Ser capaz de tener una visión integrada del conocimiento que les permita extraer sus propias conclusiones.
- Tener capacidad de transmitir información verbal o escrita de la forma más adecuada a cada ámbito.
- Saber intercambiar y debatir ideas en foros nacionales e internacionales.
- Demostrar capacidad para planificar, organizar y ejecutar su propio trabajo.
- Saber utilizar las fuentes de información disponibles.
- Saber utilizar el método científico y aplicar los procedimientos estadísticos más adecuados en cada sistema experimental.
- Ser capaz de desarrollar diseños experimentales complejos y realizar una valoración crítica de los empleados por otros autores.
Bloque I: Introducción al método científico y la estadística inferencial.
- Tema 1. Introducción. El método científico. Observaciones, modelos e hipótesis. Análisis exploratorio de los datos.Contraste de hipótesis. Errores estadísticos de tipo I y tipo II. Errores lógicos. Definición de potencia de un test. Tests de una y dos colas. Replicación y aleatorización.
- Tema 2. Correlación y regresión. Modelos básicos y avanzados
Bloque II: Diseño experimental
- Tema 3. Análisis de varianza. I. Análisis de una vía. Cálculos. Requisitos del análisis. transformaciones. Factores fijos y aleatorios. Comparaciones asimétricas. Comparaciones múltiples. Medidas repetidas: control de la variabilidad, fiabilidad de las medidas.
- Tema 4. El diseño de experimentos. Diseños aleatorizados.
- Tema 5. Tipos de diseños. Diseños factoriales. Diseños jerarquizados.
- Tema 6. Diseños de split-plot. Análisis de la covarianza.
- Tema 7. Modelos Lineales Generalizados (GLM). Modelos mixtos
TRABAJO PRESENCIAL | TRABAJO NO PRESENCIAL | |||||||||||
Temas | Horas totales | Clase Expositiva | Prácticas de aula /Seminarios/ Talleres | Prácticas de laboratorio /campo /aula de informática/ aula de idiomas | Prácticas clínicas hospitalarias | Tutorías grupales | Prácticas Externas | Sesiones de Evaluación | Total | Trabajo grupo | Trabajo autónomo | Total |
Tema 1 | 2 | 0 | 3 | |||||||||
Tema 2 | 2 | 0 | 1 | |||||||||
Tema 3 | 1 | 1 | 3 | |||||||||
Tema 4 | 2 | 1 | 2 | 8 | ||||||||
Tema 5 | 2 | 2 | 2 | 10 | ||||||||
Tema 6 | 2 | 2 | 1 | |||||||||
Tema 7 | 2 | 1 | 1 | |||||||||
2 | 3 | |||||||||||
2 | 3 | |||||||||||
1 | 1 | 2 | 10 | |||||||||
Total | 13 | 7 | 1 | 1 | 22 | 10 | 43 | 53 |
MODALIDADES | Horas | % | Totales | |
Presencial | Clases Expositivas | 13 | 18 | 22 |
Práctica de aula / Seminarios / Talleres | 7 | 9 | ||
Prácticas de laboratorio / campo / aula de informática / aula de idiomas | ||||
Prácticas clínicas hospitalarias | ||||
Tutorías grupales | 1 | 1 | ||
Prácticas Externas | ||||
Sesiones de evaluación | 1 | 1 | ||
No presencial | Trabajo en Grupo | 10 | 13 | 53 |
Trabajo Individual | 43 | 58 | ||
Total | 75 |
Asistencia a las clases expositivas: Será preceptiva la asistencia al 80% de las mismas, como mínimo, para obtener una evaluación positiva, supondrá el 10% de la nota final
Prueba escrita: Elaboración de un diseño experimental, que supondrá el 50%
Prueba oral: Presentación oral del diseño experimental elaborado por el alumnado. Respuestas a preguntas planteadas por el profesorado y el alumnado: 15% de la nota final
Pruebas de ejecución de tareas reales y/o simuladas: Respuestas a preguntas planteadas por el profesor durante la CE o en las PA, representando el 15% de la nota final
Proyecto presentado incluyendo el diseño experimental: 10%
Bibliografía:
CrawleyMJ 2007. The R Book. John Wiley & Sons Ltd, Chichester, UK
McCarthy MA 2007 Bayesian Methods for Ecology. Cambridge University Press, Cambridge, UK
Sokal, R.R. & Rohlf, F.J. 1981. Biometry. 2nd ed. Freeman & Co., San Francisco, USA..
Underwood, A.T. 1997. Experiments in Ecology. Cambridge University Press, Cambridge, UK.
Zar, J.H. (1984). Biostatistical analysis. Prentice-Hall International Editions, Inc., New Jersey, USA
Quinn GP & Keough MJ 2002 Experimental design and data analysis for biologists. Cambridge Univ Press, Cambridge, UK
Software de libre distribución:
R Development Core Team (2009). R: A language and environment for statistical computing. R Foundation for Statistical Computing, Vienna, Austria. ISBN 3-900051-07-0, URL http://www.R-project.org.
Se recomienda que el alumnado instale este software en sus equipos informáticos y se inicie en el uso del mismo.