Diseño experimental y estadística en ciencias de la vida

Curso intensivo de una semana de duración con 20 lecciones teóricas y 20 horas prácticas dirigido principalmente a estudiantes de posgrado y a investigadores con al menos un conocimiento básico de estadística. El curso se ofrece también a estudiantes/investigadores de otras disciplinas.

El curso proporciona una visión general sobre cómo diseñar estudios y experimentos con éxito en el ámbito de las ciencias de la vida. Se aprende a utilizar técnicas estadísticas uni- y multivariantes para explorar bases de datos de gran tamaño. Se proporciona un servicio de consultoría individualizada a los alumnos, de modo que puedan diseñar sus trabajos de investigación, analizar y presentar sus datos.

El temario incluye: Condiciones para realizar análisis estadísticos (Muestreo aleatorio, independencia de los datos, homogeneidad de varianzas); Muestreo (número de muestras, estrategias de muestreo, estudios de contaminación); Diseño de muestreo y experimental (Pseudoreplicación, experimentos factoriales, diseño en bloque y encajado, potencia de los test estadísticos), Regresión y correlación (asociación entre variables, regresión múltiple); Estadística multivariante (medidas de similaridad, agregación, técnicas de ordenación: ACP, MDS (escalamiento multidimensional), relación de análisis multivariantes con factores medioambientales); Biodiversidad (Medida de índices de diversidad)

Fase práctica: Los alumnos trabajan tanto en grupos como de forma individual. Se procederá al cálculo de tamaños de muestra, potencia de los análisis, índices de diversidad, etc. Los alumnos leen artículos científicos e intentan detectar fallos en los diseños de investigación. Se realizará una serie de ejercicios estadísticos relevantes a cada tema pero se anima a los alumnos a que traigan sus propios datos y trabajen con ellos durante el curso.

Herramientas: Los ejercicios se llevarán a cabo con diversos programas de ordenador: hojas de cálculo (Excel, Lotus), programas estadísticos (Excel, Statistica, Primer).

Número de participantes: Preferentemente no más de 3 alumnos por ordenador. El número máximo de alumnos es 20.