Créditos ECTS Créditos ECTS: 3
Horas ECTS Criterios/Memorias Trabajo del Alumno/a ECTS: 51 Horas de Tutorías: 3 Clase Expositiva: 9 Clase Interactiva: 12 Total: 75
Lenguas de uso Castellano, Gallego
Tipo: Materia Ordinaria Máster RD 1393/2007 - 822/2021
Centro Facultad de Biología
Convocatoria: Segundo semestre
Docencia: Con docencia
Matrícula: Matriculable | 1ro curso (Si)
• Introducir al alumno en métodos avanzados de regresión lineal y no lineal con el propósito de establecer relaciones entre variables.
• Capacitar al estudiante para el análisis de datos en los que estén involucradas muchas variables, pudiendo en su caso describir la naturaleza de los datos y su dimensión.
• Manejar apropiadamente software estadístico para el proceso de selección, ajuste y validación de modelos
• Capacitar al alumno en el uso del lenguaje estadístico para transmitir y discutir correctamente los resultados de las pruebas y modelización estadística que emplee en cada caso.
1. Limitaciones de la regresión lineal.
2. Modelización lineal generalizada.
3. Modelo aditivo y modelo aditivo generalizado.
4. Métodos de ordenación para datos multivariantes.
5. El lenguaje estadístico en biología: una visión crítica.
Temario de otras actividades (prácticas, seminarios, tutorías, etc.)
1. Prácticas en R para la implementación de los métodos considerados en el temario de teoría.
Martínez-Abraín, A. (2007). Are there any differences? A non-sensical question in ecology. Acta Oecologica 32, pp 203-206.
Martínez Abraín, A. (2008) Statistical significance and biological relevance: A call for a more cautious interpretation of results in ecology. Acta Oecologica, 34 pp 9–11.
Martínez-Abraín, A. (2013). Why do ecologists aim to get positive results? Once again, negative results are necessary for better knowledge accumulation. Animal Biodiversity and Conservation, 36 pp 33-36.
Martínez-Abraín, A. (2022). In search of a better reporting of scientific results: A data probability language. Acta Oecologica 117, 103868.
Zuur A, Ieno, EN y Smith GM (2007) Analyzing Ecological Data. Statistics for Biology and Health. Springer.
Zuur A, Ieno, EN, Walker NJ, Savaliev AA y Smith GM (2009) Mixed effects models and extensions in Ecology with R. Statistics for Biology and Health. Springer
BÁSICAS Y GENERALES
CG01 - Adquisición de la capacidad de análisis sobre la situación actual y futura de la biodiversidad terrestre
CG03 - Emplear fuentes de información y bases de datos necesarias para contribuir al análisis y generar información específica para
el ámbito de la biodiversidad terrestre
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
TRANSVERSALES
CT1 - Capacidad de análisis y síntesis
CT5 - Compromiso de veracidad de la información que ofrece a los demás
ESPECÍFICAS
CE2 - Capacidad para aplicar análisis estadístico a la caracterización global de las respuestas de las comunidades a los factores ambientales.
CE3 - Capacidad para diseñar y realizar adecuadamente muestreos y experimentos, e interpretar correctamente los resultados.
Lección-explicación: procedimiento docente por el cual el/la docente presenta conceptos y/o procedimientos, aportando información básica necesaria para entender una perspectiva teórica o un procedimiento práctico, promoviendo la participación del estudiantado. Se realizarán simultáneamente de forma presencial en la Facultad de Ciencias de la UDC (para los/as alumnos de la UDC) y por videoconferencia (para los demás estudiantes)
Clase práctica: desarrollada en campo, laboratorio o aula de informática, tiene por objeto la observación in situ de aspectos del medio físico y biológico, la realización de experimentos o el aprendizaje y aplicación de software informático, con el apoyo y supervisión del profesorado. Se realizarán de forma presencial en aulas de informática de la Facultad de Ciencias.
Aprendizaje colaborativo: los/as estudiantes, con el asesoramiento del/de la docente, trabajan en pequeños grupos, de forma que el trabajo de cada uno de los miembros va dirigido a la consecución de una meta común. Los/as estudiantes elaborarán, en grupos, un trabajo consistente en el análisis de datos de biodiversidad con software estadístico. Los/as estudiantes podrán consultar con los/as profesores/as sus dudas, fijando las correspondientes tutorías tanto de forma presencial como online, usando Teams.
Lectura comentada en grupo de artículos seleccionados por el docente (artículos en inglés y castellano) y síntesis de los puntos principales a retener sobre el buen uso del lenguaje en Estadística Ecológica.
SISTEMA DE EVALUACIÓN (PONDERACIÓN MÍNIMA - PONDERACIÓN MÁXIMA)
• Evaluación continua (30.0% de la nota final): Participación en las clases y/o resolución de ejercicios relacionados con los temas de la asignatura.
• Examen/Trabajo (70.0% de la nota final): Los/as estudiantes deberán realizar pequeños trabajos en cada uno de los tres bloques temáticos diferenciados del programa:
o Bloque I (Temas 1 a 3). Trabajo consistente en la resolución de casos prácticos haciendo uso de algún software estadístico (peso 50%)
o Bloque II (Tema 4). Trabajo consistente en la resolución de casos prácticos haciendo uso de algún software estadístico (peso 25%)
o Bloque III (Tema 5). Trabajo consistente en identificar varios casos de uso incorrecto del lenguaje estadístico en artículos científicos publicados, en relación a los casos previamente estudiados en la clase, y comentarlos críticamente por escrito (peso 25%)
La realización fraudulenta de las pruebas o actividades de evaluación implicará directamente la aplicación de la normativa vigente.
Implicaciones del PLAGIO en la cualificación: Se aplicará la normativa vigente.
Actividad Horas Presencialidad
Clases expositivas 10 100 (Videoconferencia)
Clases interactivas 10 100
Tutorías obligatorias 1 100 (Videoconferencia)
Estudio personal del alumnado 54 0
Total horas de trabajo 75
Se recomienda la participación activa en todas las actividades, pero muy especialmente en las clases interactivas. Se recomienda también la instalación del software estadístico R cuanto antes, para solucionar cualquier problema técnico que pueda surgir (especialmente en macs).
Programa Green Campus Facultade de Ciencias
Para ayudar a conseguir un entorno sostenible y cumplir con el punto 6 de la "Declaración Ambiental da Facultade de Ciencias (2020)", los trabajos que se realicen en esta materia se enviarán mayoritariamente en formato virtual y soporte informático. De realizarse en papel, no se emplearán plásticos, se realizarán impresiones a doble cara, se usará papel reciclado, y se evitará la realización de borradores.
Perspectiva de Género
Según se recoge en las distintas normativas de aplicación para la docencia universitaria se deberá incorporar la perspectiva de género en esta materia (se usará lenguaje no sexista, se utilizará bibliografía de autores/as de ambos sexos, se propiciará la intervención en clase de alumnos y alumnas...)
Se trabajará para identificar y modificar prejuicios y actitudes sexistas y se influirá en el entorno para modificarlos y fomentar valores de respeto e igualdad. Se trabajará para detectar situaciones de discriminación por razón de género y se propondrán acciones y medidas para corregirlas.
Canales de comunicación directa con el alumnado
La comunicación se establecerá mediante dos canales principales:
Correo electrónico Diariamente, para hacer consultas, solicitar tutorías y para el seguimiento de la actividad de aprendizaje colaborativo.
Teams Para la realización de tutorías individuales y grupales fijadas previamente.
Teams Diariamente, según la necesidad del alumnado. En la plataforma se crearán “foros temáticos” asociados a los módulos de la materia, para formular las consultas necesarias.