1.- DATOS DE LA ASIGNATURA Nombre de la asignatura: Carrera: Clave de la asignatura: (Créditos) SATCA1 Estadística Aplicada Ingeniería en Acuicultura AQF-1012 3 - 2 - 5 2.- PRESENTACIÓN Caracterización de la asignatura.
El programa de la asignatura de Estadística Aplicada, está diseñado para contribuir en la formación integral de los estudiantes del Sistema Nacional de Educación Superior Tecnológica (SNEST) porque desarrolla las competencias de investigación y de aplicación que se utilizarán para el aprendizaje conceptual, procedimental y actitudinal en el desarrollo de biotecnologías acuicolas.
Esta asignatura se ubica en el tercer semestre de la carrera de Ingeniero en Acuicultura, la cual exige el dominio de la estadística aplicada para integrar competencias de diseño de experimentos, aplicación de métodos descriptivos e inferenciales, interpretación y análisis de datos, utilización y manejo de programas estadísticos para resolver problemas en su quehacer profesional.
Intención didáctica.
El profesor de Estadística Aplicada, construye escenarios para el aprendizaje significativo de la estadística en los estudiantes de Ingeniería en Acuicultura. Por medio del análisis de ejemplos prácticos contribuye a que el estudiante desarrolle y aplique herramientas de diseño, manejo y análisis de datos experimentales para resolver problemas y tomar decisiones correctas; al propiciar que el estudiante desarrolle su propio trabajo de investigación.
En las dos primeras unidades se identifican los principios básicos y etapas del diseño de experimentos, así como los métodos estadísticos y diseños factoriales. En la tercera unidad se revisan las técnicas de regresión y correlación y en la cuarta unidad se finaliza con la estadística no paramétrica.
3.- COMPETENCIAS A DESARROLLAR
Competencias específicas Competencias genéricas Diseñar experimentos y procesar datos a
través de métodos estadísticos para la toma de decisiones.
Competencias instrumentales
• Capacidad de análisis de
1
información.
• Capacidad de organizar y planificar. • Capacidad de comunicación oral y
escrita.
• Habilidad en el uso de tecnologías de información y comunicación.
• Capacidad para identificar, plantear y resolver problemas.
• Capacidad para formular proyectos y experimentos.
Competencias interpersonales • Capacidad para trabajar en equipo. • Capacidad crítica y autocrítica. • Compromiso ético.
Competencias sistémicas • Habilidades de investigación.
• Capacidad de aplicar los conocimientos en la práctica.
• Capacidad de generar nuevas ideas (creatividad).
• Iniciativa y espíritu emprendedor. • Búsqueda de logro.
4.- HISTORIA DEL PROGRAMA Lugar y fecha de
elaboración o revisión Participantes
Observaciones (cambios y justificación) Reunión Nacional de Diseño Curricular de la Carrera de Ingeniería en Acuicultura Instituto Tecnológico de Salina Cruz, 30 de noviembre 2009 al 23 de abril 2010
IT de Boca del Rio IT de Guaymas IT de Lerma IT de Mazatlán IT de Salina Cruz Representantes de la Academia de Ingeniería en acuicultura Mazatlán, Sin. Del 23 al 27 de noviembre 2009. Definición de asignaturas basadas en competencias profesionales. Análisis, enriquecimiento y elaboración del programa de estudios propuesto en la Reunión Nacional de diseño curricular de la Carrera de Ingeniería en Acuicultura
5.- OBJETIVO(S) GENERAL(ES) DEL CURSO (competencia específica a desarrollar en el curso)
Diseñar experimentos y procesar datos a través de métodos estadísticos para la toma de decisiones.
6.- COMPETENCIAS PREVIAS
• Utilizar el programa Excel y sus aplicaciones básicas • Conceptos generales de Estadística Descriptiva • Interpretar gráficas
7.- TEMARIO
Unidad Temas Subtemas
1 Diseño de experimentos 1.1 Introducción al Diseño de Experimentos 1.2 Objetivos de un diseño de experimento
1.3 Principios básicos del diseño de experimentos
1.4 Etapas de un diseño de experimentos 1.5 Elección del tamaño de la muestra 1.6 Experimentos con un solo factor
1.7 Ejercicios: experimentos con un sólo factor 1.8 Familia de diseños para comparar
tratamientos
1.9 Diseño completamente al azar (DCA) y ANOVA
1.10 Comparaciones de rangos múltiples 2
3
Métodos estadísticos
Regresión y correlación
2.1 Distribución completamente al azar 2.2 Diseños en bloques completos al azar 2.3 Diseño en cuadro latino (DCL)
2.4 Diseños Factoriales 2.5.1Introducción
2.5.2 Conceptos básicos en diseños factoriales
2.5 Diseños factoriales con dos factores 3.1 Conceptos básicos
3.2 El cálculo de la correlación 3.3 Significado estadístico 3.4 La recta de regresión
3.5 Interpretación de resultados.
3.6 Introducción a la regresión múltiple 3.7 Correlación de rasgos de Spearman.
Unidad Temas Subtemas
4 Estadística no paramétrica 4.1 Diseños experimentales. 4.2 Prueba de Ji cuadrada 4.3 Pruebas de concordancia 4.4 Pruebas de independencia 4.5 Prueba de Wilcoxon.
4.6 Prueba de Kruskal- Wallis.
8.- SUGERENCIAS DIDÁCTICAS (desarrollo de competencias genéricas)
• Propiciar actividades de búsqueda, selección y análisis de información de distintas fuentes.
• Propiciar el uso de las nuevas tecnologías en el desarrollo de los contenidos de la asignatura.
• Fomentar actividades grupales que propicien la comunicación, el intercambio de ideas, la reflexión, la integración y la colaboración entre los estudiantes. • Llevar a cabo actividades practicas que promuevan el desarrollo de
habilidades para la experimentación, tales como: Observación, identificación, manejo y control de variables y datos relevantes, planteamiento de hipótesis y trabajo en equipo
9.- SUGERENCIAS DE EVALUACIÓN
• Que en la evaluación se integren los tres tipos de contenidos (conceptuales, procedimentales y actitudinales).
• Que la evaluación contemple, además de la evaluación del profesor, la coevaluación y la evaluación grupal.
• Que la evaluación contemple la recopilación de evidencias de aprendizaje suficientes para que el alumno tenga la certeza de que ha adquirido o desarrollado sus competencias.
Se recomiendan los siguientes instrumentos de evaluación:
• Resúmenes, resolución de problemas, síntesis, glosarios, cuestionarios, reportes, informes, crucigramas, trípticos, collages, ensayos, presentaciones electrónicas, organizadores gráficos (Mapas conceptuales, mapas mentales, cuadros sinópticos, diagramas, tablas, cuadros comparativos), entregar trabajos bajo los lineamientos y parámetros que se establezcan en cada caso.
10.- UNIDADES DE APRENDIZAJE Unidad 1: Diseños de experimentos
Competencia específica a
desarrollar Actividades de Aprendizaje
Diseña experimentos de una o dos variables.
Diferenciar los distintos modelos
• Investigar en diferentes fuentes de información los conceptos básicos de diseño de experimentos.
• Presentar en una exposición grupal, los resultados de la investigación.
estadísticos y los análisis de varianzas en experimentos con un sólo factor.
Verificar los supuestos del modelo estadístico en diseños con un solo factor.
• Analizar y discutir en sesión plenaria los temas investigados, y presentar un mapa conceptual de las conclusiones.
• Aplicar los conceptos en ejercicios de experimentos de un solo factor aplicable a su área.
Unidad 2: Métodos estadísticos Aplicar los métodos estadísticos en la resolución de problemas de análisis de varianza de datos de experimentos con distribución completamente al azar, bloques y factoriales
• Investigar los métodos estadísticos mediante lectura analítica del material bibliográfico.
• Focalización y resumen de los métodos estadísticos.
• Realizar ejercicios de aplicación de los métodos estadísticos.
• Elaborar un diseño experimental y aplicar los diferentes métodos de análisis de datos experimentales en la acuicultura.
Unidad 3: Regresión y correlación Calcular y analizar una serie de datos para determinar el comportamiento de correlación entre variables y un ajuste de curvas, relacionados a problemas con la acuicultura.
• Investigar los conceptos de regresión y correlación, el significado estadístico y la recta de regresión.
• Presenta resumen de la investigación por escrito.
• Realiza análisis grupal en sesión plenaria y construye mapa conceptual de los
conceptos.
• Realiza cálculos de correlación y regresión e interpreta resultados.
• Resolución de problemas de regresión y correlación aplicados a la acuicultura.
Unidad 4: Estadística no paramétrica Analizar y aplicar métodos
• Investigar en diferentes fuentes de
estadísticos no paramétricos a datos experimentales relacionados a la carrera.
métodos estadísticos no paramétricos. • Exponer frente a grupo los resultados de la
investigación realizada, realizar conclusiones mediante un cuadro sinóptico.
• Realizar pruebas de Ji cuadrada,
concordancia, independencia, Wilcoxon, Kruskal-Wallis.
• Aplicar pruebas de métodos estadísticos no paramétricos en la resolución de problemas de acuicultura.
11.- FUENTES DE INFORMACIÓN
1. Devore, Jay L. Probabilidad y estadística para ingeniería y ciencias. México. International Thomson editores.
2. Gutiérrez Pulido, H. & De la Vara Salazar, R. (2008). Análisis y diseño de experimentos. México, D.F. McGraw-Hill/Interamericana Editores.
3. Mendenhall W. & Sincich T. (1997) Probabilidad y Estadística para ingeniería y ciencias. México. Prentice Hall.
4. Milton, J. S. & Arnold J.C. (2004) Probabilidad y estadística con aplicaciones para ingeniería y ciencias computacionales. México. McGraw-Hill.
5. Montgomery, Douglas C. (2006). Diseño y análisis de experimentos. México, D.F. Ed. Limusa-Willey.
6. Montgomery D.C. & G.C. Runger, Probabilidad y estadística aplicadas a la ingeniería. México. McGraw-Hill.
7. Sokal R.R. & James Rohlf. (2002). Introducción a la Bioestadística. España. Ed. Reverté.
8. Spiegel, Murray R. & Stephens Larry J. (2001) Estadística. México. McGraw-Hill.
9. Triola, Mario F. (2009). Estadística. México. Pearson educación.
10. Walpole R.E. & R. H. Myers, Probabilidad y estadística para ingenieros. México. Ed. Prentice Hall.
12.- PRÁCTICAS PROPUESTAS
• Realizar un proyecto experimental, en un bioensayo con organismos acuáticos.
• Determinar tamaño de muestras en poblaciones controladas.
• Establecer las correlaciones entre las variables de los datos biométricos y de parámetros fisicoquímicos.
• Analizar los datos experimentales, a través de los métodos estadísticos • Interpretar resultados mediante el uso de TIC´s.
