Disseny Experimental i Anàlisi de Dades en Biologia
Codi: 107520 Crèdits: 6| Titulació | Tipus | Curs |
|---|---|---|
| Biologia | OB | 2 |
Professor/a de contacte
- Nom:
- Maria Magdalena Gaya Vidal
- Correu electrònic:
- magda.gaya@uab.cat
Equip docent
- Pau Carnicero Campmany
- Moisès Guardiola Bufí
- Francisco Javier Carrasco Trancoso
- Nerea Roher Armentia
- Juan Carlos Balasch Alemany
Idiomes dels grups
Podeu consultar aquesta informació al final del document.
Prerequisits
Es recomana haver repassat els conceptes desenvolupats a Bioestadística de primer curs. Es parteix de l'assoliment previ de coneixements d'estadística teòrica a nivell bàsic i conceptual. Es repassaran aquests conceptes, s'ampliaran i s'aplicaran en exemples relacionats amb el grau.
És prerequisit un nivell d'anglès de lectura suficient per comprendre articles científics i exemples publicats.
Objectius
Objectiu general:
L'objectiu és que els alumnes adquireixin les competències bàsiques per poder dissenyar correctament les tipologies d'estudi més freqüents en Biociències, aplicar les tècniques estadístiques adequades al disseny, interpretar els resultats de manera apropiada i, finalment, poder obtenir conclusions raonades en concordança amb les dades.
Es tracta d'una assignatura de tipus instrumental, que introdueix en els estudis de Biologia les eines estadístiques per tal d'analitzar dades biològiques provinents de la descripció de fenòmens naturals o d'experiments, incidint en la seva correcta utilització i en la interpretació de resultats.
Objectius formatius de l'assignatura:
- Aprendre i aplicar les tècniques estadístiques bàsiques necessàries per al disseny i l'anàlisi de dades procedents de processos i experiments relacionats.
- Aprendre a explorar amb mètodes descriptius diversos conjunts de dades, resultants de l'observació de fenòmens biològics o de l'experimentació.
- Comprendre i interpretar adequadament els resultats obtinguts en una anàlisi estadística.
- Utilitzar i practicar els elements bàsics de programes informàtics d'estadística d'ús lliure. Conèixer eines informàtiques (programari R i interfície gràfica d'usuari R Commander i RStudio) pel tractament estadístic de dades.
Resultats d'aprenentatge
- CM06 (Competència) Actuar en el disseny experimental i en l'anàlisi de dades complint els aspectes ètics inherents als estudis biològics de diferents tipologies.
- CM07 (Competència) Integrar la perspectiva de gènere, ja sigui en el disseny dels estudis o en l'anàlisi de les dades biològiques, sabent distingir els efectes de les variables sexe i gènere.
- CM08 (Competència) Planificar projectes i anàlisis de dades utilitzant eines de la bioestadística, la genòmica, la transcriptòmica i la proteòmica, amb responsabilitat ètica, amb respecte pels drets i deures fonamentals, la diversitat i els valors democràtics, i d'acord amb els Objectius de Desenvolupament Sostenible.
- KM11 (Coneixement) Descriure els diferents tipus d'anàlisis estadístiques i epidemiològiques aplicades a la resolució de problemes biològics de diferents àmbits.
- KM12 (Coneixement) Descriure el contingut de les bases de dades d'interès per a les biociències i les metodologies per extreure informació rellevant en l'àmbit de la biologia.
- SM07 (Habilitat) Seleccionar les proves estadístiques i els recursos informàtics adequats a cada situació i conjunt de dades biològiques.
- SM09 (Habilitat) Interpretar els resultats de les proves estadístiques aplicades a la resolució de problemes biològics de diferents àmbits, expressant-los de manera adequada.
Continguts
• Introducció al Disseny Experimental: aleatorització, replicació i blocs; indicacions generals.
• Introducció als dissenys en epidemiologia.
• Introducció a R. Valoració i visualització de dades: valors atípics, desviacions a la normalitat i transformació de variables.
• Recordar prova t, mostres independents i emparellades.
• Anàlisis de la variància (ANOVA, ANCOVA)
• Anàlisi de correlació i regressió
• Anàlisi multivariant descriptiu: anàlisis de components principals / canònic
• Càlcul mida mostral i estimació error tipus II.
• Interpretació de resultats. Diferències estadísticament significatives versus diferències rellevants.
Activitats formatives i Metodologia
| Títol | Hores | ECTS | Resultats d'aprenentatge |
|---|---|---|---|
| Tipus: Dirigides | |||
| Classes de teoria | 20 | 0,8 | CM06, CM07, CM08, KM11, KM12, SM07, SM09 |
| Classes pràctiques | 30 | 1,2 | CM06, CM07, CM08, KM11, KM12, SM07, SM09 |
| Tipus: Supervisades | |||
| Tutories individuals | 3 | 0,12 | CM07, SM07, SM09 |
| Tipus: Autònomes | |||
| Estudi | 34 | 1,36 | CM06, CM07, CM08, KM11, KM12, SM07, SM09 |
| Treball dels projectes de pràctiques | 57 | 2,28 | CM06, CM07, CM08, KM11, KM12, SM07, SM09 |
El centre del procés d’aprenentatge és el treball de l’alumnat. L’alumnat aprèn treballant, essent la missió del professorat ajudar-lo en aquesta tasca subministrant-li informació o mostrant-li les fonts on es pot aconseguir i dirigint els seus passos de manera que el procés d’aprenentatge pugui realitzar-se eficaçment. En línia amb aquestes idees, i d’acord amb els objectius de l’assignatura, el desenvolupament del curs es basa en les següents activitats:
Classes de teoria:
L’alumnat adquireix els coneixements científic-tècnics propis de l'assignatura assistint a les classes de teoria, complementant-les amb l’estudi personal autònom dels temes explicats per tal d'assimilar els conceptes i els procediments, per a detectar dubtes i realitzar resums i esquemes de la matèria. Les classes de teoria són classes teòrico-pràctiques a les quals el professor introdueix els conceptes bàsics corresponents a la matèria de l'assignatura, tot mostrant-ne la seva aplicació.
Pràctiques:
Les pràctiques consistiran en 3 blocs pràctics. Són sessions amb un nombre més reduït d’alumnes on es treballen els coneixements científic-tècnics exposats en les classes de teoria per a completar la seva comprensió i aprofundir-hi mitjançant el desenvolupament de tres projectes pràctics, amb el programari adient. Això es farà tant a classe com de manera autònoma per part de l'alumnat.
A les sessions de pràctiques amb ordinador l'alumnat aprendrà a utilitzar eines informàtiques per a l'anàlisi descriptiva de conjunts de dades i la inferència estadística.
Nota: es reservaran 15 minuts d'una classe, dins del calendari establert pel centre/titulació, perquè els alumnes completin les enquestes d'avaluació de l'actuació del professorat i d'avaluació de l'assignatura.
Avaluació
Activitats d'avaluació continuada
| Títol | Pes | Hores | ECTS | Resultats d'aprenentatge |
|---|---|---|---|---|
| Examen pràctic | 20% | 3 | 0,12 | CM06, CM07, CM08, KM11, KM12, SM07, SM09 |
| Examen teòric | 35% | 3 | 0,12 | CM06, CM07, CM08, KM11, KM12, SM07, SM09 |
| Treballs de pràctiques | 45% | 0 | 0 | CM06, CM07, CM08, KM11, KM12, SM07, SM09 |
Avaluació continuada.
L'avaluació de l'assignatura consta d'una part d'avaluació contínua de les competències adquirides: hi haurà un examen teòric amb un pes del 35%. Un examen pràctic amb ordinador que tindrà un pes del 20% en l'avaluació final de l'assignatura. Aquests dos examens seran la part recuperable de l'assignatura. El 45% restant de la nota s'obtindrà a partir de l'entrega de tres treballs (cadascun compta un 15%). Aquestes entregues no són recuperables.
Per participar en la recuperació, l'alumnat ha d'haver estat prèviament avaluat en un conjunt d'activitats el pes de les quals equivalgui a un mínim de dues terceres parts de la qualificació total de l'assignatura. Per tant, l'alumnat obtindrà la qualificació de "No avaluable" quan les activitats d'avaluació realitzades tinguin una ponderació inferior al 67% en la qualificació final.
Avaluació única.
L’avaluació única consisteix en l’examen teòric, l’examen pràctic i pel que fa a les entregues dels tres treballs, es pot fer una entrega única el mateix dia de l’examen pràctic i no és recuperable.
Notes mínimes.
Es demana una nota mínima de 4,5 sobre 10 a cada examen (teòric o pràctic). En cas d'assolir aquestes notes mínimes, la nota final és la mitjana ponderada de les diferents parts avaluables i per aprovar ha de ser igual o superior a 5,0.
Utilització de la IA
Per a aquesta assignatura, es permet l'ús de tecnologies d'Intel·ligència Artificial (IA) exclusivament en tasques de suport, com la cerca bibliogràfica o d’informació, la correcció de textos,les traduccions, per la creació de codio altres activitats a criteri del professorat. L'estudiant haurà d'identificar clarament quines parts han estat generades amb aquesta tecnologia, especificar les eines emprades i incloure una reflexió crítica sobre com aquestes han influït en el procés i el resultat final de l’activitat. La no transparència en l’ús de la IA en aquesta activitat avaluable es considerarà falta d'honestedat acadèmica i pot comportar una penalització parcial o total en la nota de l'activitat, o sancions majors en casosde gravetat.
Bibliografia
Alan Grafen, Rosie Hails. Modern statistics for the life sciences. Oxford University Press, 2002.
Bardina, X. Farré, M. Estadística descriptiva. Manuals UAB, 2009.
Besalú, M. Rovira C. Probabilitats i estadística. Publicacions i Edicions de la Universitat de Barcelona, 2013.
Delgado, R. Probabilidad y Estadística para ciencias e ingenierías. Delta, Publicaciones Universitarias. 2008.
Devore, Jay L. Probabilidad y Estadística para ingeniería y ciencias. International Thomson Editores. 1998.
Legendre, P., & Legendre, L. Numerical Ecology (3rd English ed.). Amsterdam: Elsevier. 2012.
Milton, J. S. Estadística para Biología y Ciencias de la Salud. Interamericana de España, McGraw-Hill, 2007 (3a ed. ampliada).
Remington, R. D. Schork, M. A. Estadística Biométrica y Sanitaria. Prentice/Hall Internacional, 1974.
Robert R. Sokal, F. James Rohlf. Biometry: The principles and practice of statistics in biological research. W.H. Freeman and Company, New York. 2013.
StatSoft Electronic Statistics Textbook (http://www.statsoft.com/Textbook)
Programari
A les sessions de pràctiques amb ordinador l'alumne aprendrà a fer servir el programari lliure R amb la interfície gràfica d'usuari R Commander (o una interfície gràfica equivalent), per tal d'aplicar les eines estadístiques per a l'anàlisi descriptiva de conjunts de dades i la inferència estadística.
També es treballarà amb el programari lliure JAMOVI (https://www.jamovi.org/download.html), i es formarà els estudiants en el seu ús.
Grups i idiomes de l'assignatura
La informació proporcionada és provisional fins al 30 de novembre de 2025. A partir d'aquesta data, podreu consultar l'idioma de cada grup a través d’aquest enllaç. Per accedir a la informació, caldrà introduir el CODI de l'assignatura
| Nom | Grup | Idioma | Semestre | Torn |
|---|---|---|---|---|
| (PLAB) Pràctiques de laboratori | 121 | Català/Espanyol | segon quadrimestre | matí-mixt |
| (PLAB) Pràctiques de laboratori | 122 | Català/Espanyol | segon quadrimestre | matí-mixt |
| (PLAB) Pràctiques de laboratori | 123 | Català/Espanyol | segon quadrimestre | matí-mixt |
| (PLAB) Pràctiques de laboratori | 124 | Català/Espanyol | segon quadrimestre | matí-mixt |
| (TE) Teoria | 12 | Català/Espanyol | segon quadrimestre | matí-mixt |