Créditos ECTS Créditos ECTS: 3
Horas ECTS Criterios/Memorias Total: 0
Linguas de uso Castelán, Galego, Inglés
Tipo: Complementos formativos Doutorado RD99/2011
Departamentos: Produción Vexetal e Proxectos de Enxeñaría
Áreas: Produción Vexetal
Centro Escola Politécnica Superior de Enxeñaría
Convocatoria: Anual
Docencia: Con docencia
Matrícula: Matriculable
Introducir ó alumno nas técnicas básicas para a análise estatística de datos na investigacion agraria e forestal. Dar a coñecer as ferramentas para decidir cando empregar cada técnica e verificar que se cumplen as condicións para aplicala. Presentar as nocións básicas para a obtención e interpretación dos resultados manexando ferramentas estatísticas mediante o software SPSS.
Comúns para os diferentes posibles escenarios na actual situación de pandemia
Tema 1. ANÁLISE UNIVARIANTE
Variables unidimensionais. Análise inicial dos datos: valores perdidos, outliers, normalidade, homocedasticidade. Inferencia Estatística baseada nunha mostra: estimación por intervalos de confianza e mediante contraste de hipótese. Contrastes de bondade de axustamento.
Tema 2. ANÁLISE BIVARIANTE I
Inferencia Estatística baseada en dúas mostras: métodos paramétricos e non paramétricos. Análise da varianza cun factor.
Tema 3. ANÁLISE BIVARIANTE II
Variables cualitativas: relaciones. Variables cuantitativas: correlación, regresión linear e non linear.
Tema 4. ANÁLISE MULTIVARIANTE
Técnicas de dependencia e interdependencia para a análise de datos. Regresión múltiple. Aplicacións da análise de compoñentes principais, análise de correspondencias e análise cluster.
PROGRAMA DE PRÁCTICAS
Prácticas de ordenador: ANÁLISE DE DATOS CON SPSS
-Recollida e preparación dos datos.
-Estatística descriptiva. Análise por grupos.
-Test paramétricos e non paramétricos.
-Análise de variables categóricas.
-Modelos de regresión.
-Aplicacións dos métodos multivariantes clásicos.
-Aldás, J.; Uriel, E. (2017): Análisis multivariante aplicado con R. Paraninfo.
-Clewer, A.G.; Scarisbrick, D.H. (2001): Practical statistics and experimental design for plant and crop science. Wiley.
-Crawley, M.J. (2015): Statistics an Introduction Using R. Wiley.
-Ekstrøm, C. T. y Sørensen, H. (2014): Introduction to Statistical Data Analysis for the Life Sciences. CRC Press.
-Fernández, J., Trapero, A. y Domínguez, J. (2018): Experimentación Agraria. Díaz de Santos.
-Ireland, C. (2010): Experimental statistics for agriculture & horticulture. CABI.
-Martínez, M (2009): R for Biologists. The National Institute for Mathematical and Biological Synthesis (NIMBioS). (http://cran.r-project.org/doc/contrib/Martinez-RforBiologistv1.1.pdf)
-Milton, J. S. (2004): Estadística para Biología y Ciencias de la Salud. McGraw-Hill.
-Quinn, G.P. y Keough, M. J. (2002): Experimental Design and Data Analysis for Biologists. Cambridge University Press.
-Samuels, M. L. e outros (2012): Fundamentos de Estadística para las Ciencias de la Vida. Pearson.
-Webster, R. y Oliver, M. A. (1990): Statistical methods in soil and land resource survey. Oxford University Press.
-Zar, J.H. (2010): Biostatistical Analysis. Pearson
Adquirir a capacidade para:
-Organizar, resumir e representar datos.
-Elixir a técnica de análise de datos adecuada para cada caso.
-Formular problemas en termos de modelos estatísticos.
-Realizar con SPSS os cálculos que requiran os métodos propostos e interpretar as saídas.
-Comprobar a fiabilidade dos datos de partida e as hipóteses subxacentes a unha técnica determinada.
-Interpretar os resultados das análises estatísticas.
En todos os temas farase a exposición dos contidos cun enfoque centrado nas posibles aplicacións, presentando os princìpios de cada técnica de forma breve, desenvolvendo as explicacións dos pasos a seguir mediante exemplos. Todas as clases son na aula de informática para que os alumnos fagan o seguimento de todos os exemplos e realicen os exercizos co ordenador. O tratamento dos datos farase co software estatístico SPSS.
Os alumnos disporán dun guión de prácticas para cada tema no que se propón a resolución de casos prácticos e a interpretación dalgún artigo científico no que se empregan as técnicas estatísticas estudiadas en clase e realizadas en prácticas.
Esta materia figurará entre as ofertadas dende a USC-Virtual (campus virtual da USC). Aquí atoparase todo o material de apoio para as clases presenciais (presentacións con ordenador, prácticas...) e a información relativa ao seguimento da materia (calendario de traballo, enlaces con páxinas web, datos dos problemas…). Se poderán consultar dúbidas e aproveitar todos os recursos que se ofertan dende o Campus Virtual da USC. É imprescindible o uso do curso virtual para recoller os traballos propostos e entregar as solucións.
Para os casos de realización fraudulenta de exercicios ou probas será de aplicación o establecido na “Normativa de evaluación del rendimiento académico de los estudiantes y de revisión de las calificaciones”.
A avaliación farase de forma continua o longo do curso mediante a presentación de actividades propostas, valorándose ademais a asistencia as clases. Aqueles alumnos que superen estas probas para o seguimento continuo da materia non terán que presentarse ó exame final.
Comúns para os diferentes posibles escenarios na actual situación de pandemia
ECTS: 3
Carga de traballo estimada: 76 h.
Total presencial/virtual: 24h.
Traballo individual (estimadas): 52 h. (estudio e preparación das actividades propostas os estudantes)
María Rosa Mosquera Losada
Coordinador/a- Departamento
- Produción Vexetal e Proxectos de Enxeñaría
- Área
- Produción Vexetal
- Correo electrónico
- mrosa.mosquera.losada [at] usc.es
- Categoría
- Profesor/a: Catedrático/a de Universidade