Objetivo General:

Análisis (estadísticos, multivariados) de datos científicos (ambientales) utilizando el software PAST

Objetivo del Aprendizaje:

  • Uso y aplicación de métodos analíticos (estadísticos, multivariados) para datos científicos (ambientales)

  • Presentación de datos en artículos científicos

  • Manejar el software PAST

Metodología:

El taller se desarrollará a través de casos prácticas en un laboratorio de sistemas que dispone del software, pretende ensayar el uso de la herramienta con datos que los propios participantes incorporan de sus respectivas investigaciones o ensayos los cuales favorecerán y estimularán el aprendizaje significativo a través de la experimentación.

Facilitador Principal:

PhD. Eduardo Lobo Alcayaga


 

Experto en temas de Análisis de Datos en la Investigación Científica, en las áreas deEcología, Ciencias del Ambiente, Monitoreo Ambiental y Manejo de RecursosHídricos. Docente de Maestría y Doctorado en Tecnología Ambiental en laUniversidad de Santa Cruz do Sul (UNISC), RS, Brasil. Asesor científico de alumnosde Pregrado y Postgrado con becas de Investigación Científica, ha participado eneventos científicos en calidad de Ponente, Congresos, simposios, etc. Artículoscientíficos publicados 125, Libros publicados 3, Capítulos de libros 15.

Personal académico e investigador de las Áreas de Ciencias biológicas y ambientales

Quito

Laboratorio de Ergonomía

Campus Miguel de Cervantes

Carcelén (Calle Alberto Einstein y 5ta transversal s/n).

¿Dónde estamos?

Fecha: 11 al 23 de febrero 2019

Horario: lunes a viernes de 18h00 a 22h00, sábado de 08h30 a 12h30

Duración: 24 horas presenciales y 12 horas on line

  • Certificado de asistencia
  • Material digital
  • Refrigerio diario
  • Parqueadero

Temas a tratar:

  • Introducción a la Bioestadística. Presentación del software estadístico(PAST).
  • Población y Muestra. Precisión y exactitud. Tipos de variables:categóricas y discreto. Gráfico de barras e histogramas.
  • Planificación experimental. Estadística descriptiva: medidas detendencia central: media, mediana, moda, cuartiles, percentiles, BoxPlots. Medidas de dispersión: Varianza, desviación estándar,coeficiente de variación, error estándar, los estimadores no sesgados.
  • Distribución normal. Curva normal. Distribución prueba de "t". Pruebade Hipótesis (Hipótesis Nula y Hipótesis Alternativa).
  • Correlación lineal simple (coeficiente de correlación de Pearson,coeficiente de correlación de Spearman).
  • Aplicación de pruebas estadísticas: las pruebas paramétricas. Análisisde Varianza (ANOVA) y pruebas de comparaciones múltiples (post-hoc)más utilizados (Tukey, Bonferrroni).
  • Aplicación de las pruebas estadísticas: pruebas no paramétricas.Prueba de "U" de Mann-Whitney, prueba de Kruskal-Wallis. Pruebaspost-hoc más comúnmente utilizados (Dunn).
  • Métodos multivariantes. Técnicas de clasificación (análisis de cluster).Técnicas de ordenación (análisis de componentes principales).

Bibliografia Recomendada:

BAILEY, N. T. J. 1995. Statistical Methods in Biology. 3º ed. Cambridge University Press: U. K. 255p.

GAUCH, H. 1995. Multivariate Analysis in Community Ecology. Cambridge: Cambridge University Press, 298p.

GOTELLI, N. J. & ELLISON, A. M. 2011. Princípios de Estatística em Ecologia. Porto Alegre: Artmed. 576p.

HAIR, J. F., ANDERSON, R. E., TATHAM, R. L. & BLACK, W. C. 2005. Análise Multivariada de Dados. 5ª ed. Porto Alegre: Bookman. 593p.

HAMMER, Ø., HARPER, D. A. T., RYAN, P. D. 2001. PAST: Paleontological Statistics Software Package for Education and Data Analysis. Palaeontologia Electronica, 4(1): 9p. (http://folk.uio.no/chammer/past).

JOHNSON, R. & BHATTACHARYYA, G. 1986. Statistics: Principles and Methods. John Wiley & Sons. 578p.

LUDWIG, J. A. & REYNOLDS, J. F. 1988. Statistical Ecology. A primer on methods and computing. New York: John Wiley & Sons, Inc. 337p.

MARTIN, M., HORNA, O., NEDEL, F. & NAVARRO, A. 2010. Fundamentos de Estadística en Ciencias de la Salud. Universidad Autonoma de Barcelona. 224p.

SIEGEL, S. & CASTELLAN Jr., N. J. 2006. Estatística Não-paramétrica para as Ciências do Comportamento. 2ª ed. Porto Alegre: Artmed. 440p.

VALENTIN, J. L. 2000. Ecologia Numérica: uma introdução à análise multivariada de dados ecológicos. Rio de Janeiro: Interciência. 117p.

VIEIRA, S. 2006. Análise de Variância (ANOVA). São Paulo: Atlas. 204p.

WILLIAMS, B 1993. Biostatistics. Concept and Applications for Biologists. Chapmam & Hall: London. 201p.

ZAR, J. H. 1996. Biostatistical Analysis. 3ª ed. New Jersey: Prentice-Hall Internacional.