Análisis Bioestadístico con R, Stata y Excel – Nivel Básico

Descripción del Curso

El curso de análisis bioestadístico con software R, Stata y Excel nivel básico es el primero de los tres cursos que presenta la carrera de Estadística de la UMSA para estudiantes y profesionales de la carrera de Biología y afines.

El curso tiene un enfoque de aplicación y manejo computacional de las principales técnicas estadísticas utilizadas en ciencias biológicas. El participante replicará con el uso de software los ejercicios y problemas planteados del libro Bioestatistical Analysis de Jerrold H. Zar 5ta ed. Pearson; aspecto que la al curso un carácter eminente práctico.

El curso es de nivel básico y está orientado a dotar al alumno habilidades que van desde la instalación del lenguaje R, sus bondades y desventajas respecto a Stata y Excel, y un alcance teórico que va desde la estadística descriptiva hasta probabilidades y la distribución normal, haciendo énfasis en los aspectos más útiles para el ejercicio de la actividad científica y profesional.

El curso es 100% virtual sincrónico (en vivo) en la plataforma zoom, y con el uso de aplicaciones dinámicas en entorno virtual, los participantes deberán tener disponible un ordenador en el que podrán seguir los procedimientos de manejo computacional.

Objetivos Educativos

• Introducir conceptos estadísticos básicos y ponerlos en contexto de la ciencia biológica.
• Desarrollar en el alumno la capacidad de entender el significado de la terminología estadística aplicado a la investigación científica y en el área de las ciencias biológicas.
• Entrenar al alumno en el uso de herramientas tecnológicas para el análisis bioestadístico de datos.

Objetivos Específicos

Los alumnos serán capaces de:

• Conocer los conceptos básicos en el análisis bioestadístico.
• Ser capaz de diferenciar los tipos variables estadísticas en biología.
• Describir los tipos de mediciones.
• Saber seleccionar, elaborar gráficos y figuras adecuadas para difundir los resultados de cada tipo de investigación.
• Diferenciar los tipos de distribuciones probabilísticas.
• Conocer el concepto de error estándar.
• Ser capaz de desarrollar las pruebas de contraste de hipótesis.
• Diferenciar los conceptos de población de estudio y muestra.
• Ser capaz de calcular una muestra representativa.