Prácticas de Estadística. Grado en Biología.

Universidad de Alcalá. Curso 2022-23.

Necesitarás instalar varios programas

• Aquí tienes instrucciones para descargar e instalar R, RStudio, Calc , GeoGebra. Es todo software libre y de calidad.
• Si quieres más ejercicios visita la página de las prácticas de estadística de Biología sanitaria

Práctica 1. Exploración de datos I.

Primeros pasos con R. Resumir datos (tablas y diagramas). Medidas de centralización, dispersión y posición.

• Objetivos: Aprender
  • Qué son R y RStudio. Cómo dar órdenes a R. Qué es un script.
  • Variable, vector y tabla en R.
  • Manejo y operaciones de datos con vectores.
  • Resumir datos mediante tablas y gráficos.
  • Calcular las medidas de centralización y dispersión.
  • Fuentes de ayuda en R (pequeña chuleta).
• Antes de la práctica
  • Visiona los siguientes vídeos, reproduce de forma consciente lo que veas:
    • Vídeo: mini introducción a R y RStudio: qué es cada uno, dar órdenes a R, scripts.
    • Vídeo primer script: operaciones básicas con vectores, y su script.
    • Vídeo tablas de frecuencias, diagramas asociados y medidas de centralización, y su script.
• Material para la práctica
  • Recorre el script sobre medidas de posición: cuantiles y boxplots.
  • Fuentes de ayuda en R, pequeño vídeo).
  • Supuestos prácticos y sus soluciones
• Materiales adicionales Boxplot interactivo

Práctica 2. Exploración de datos II.

Lectura de datos. Exploración de subconjuntos de datos en vectores y tablas.

• Objetivos:
  • Aprender a leer datos de un fichero.
  • Aprender a seleccionar subconjuntos (por su posición o por una condición) en vectores y tablas para poder analizarlos.
  • Analizar una variable atendiendo a los niveles de un factor.
  • Instalar paquetes (librerías) adicionales de R.
• Antes de la práctica
  • Aprende a leer datos desde RStudio: usa estos ficheros de datos para practicar (descárgalos pulsando botón derecho del ratón–> guardar cómo) datos1, datos2, datos3.
  • Trabaja el script: selección de elementos de un vector y de una tabla.
• Material para la práctica
  • Fuentes de ayuda en R: pequeña chuleta y su vídeo.
  • Supuestos prácticos y sus soluciones
    
• Ampliación La herramienta de RStudio para leer datos es suficiente para este curso, pero tiene ciertas limitaciones. La función read.table() permite leer datos en más situaciones. , Te vendrá bien si vas a usar R en serio:
  • Vídeo sobre lectura de datos con R. Este es el script del vídeo y estos los datos: datos1, datos2, datos3. Otro resumen

Práctica 3. Recta de regresión por mínimos cuadrados.

• Objetivos:
  • Aprender a ajustar nubes de puntos por el método de mínimos cuadrado.
  • Utilizar la recta de regresión para estimar valores no observados.
  • Interpretar la pendiente de la recta y los coeficientes de correlación y determinación.
• ANTES de la práctica
  • Recorre este script básico con este vídeo
• Material para la práctica
  • Supuesto práctico: caso lineal y sus soluciones
  • Supuesto práctico: caso no lineal, es un ejercicio guiado: no hemos visto nada de esto en clase de teoría, PERO lo necesitarás en Bioquímica.
  • Script (nuevo, 18-oct-2022) para ajustar datos de reacciones enzimáticas (hipérbola rectangular).
  • Vídeo (nuevo, 13-oct-2022) : cómo crear un fichero csv con Excell o con Calc (ver a partir de 2’20’’). Lo necesitarás para procesar los datos de reacciones enzimáticas de la práctica de Bioquímica.

Práctica 4. Probabilidad.

• Objetivos:
  • Practicar nociones básicas de probabilidad.
  • Muestreo: eventos independientes y dependientes.
  • Utilizar los teoremas de la probabilidad total y de Bayes.
  • Hacer una pequeña introducción a la combinatoria.
• ANTES de la práctica
  • Nada
• Material para la práctica
  • Enunciados con soluciones
  • Resumen combinatoria

Práctica 5. Variables aleatorias discretas.

• Objetivos:
  • Hacer cálculos de probabilidades con las variables binomial y de Poisson.
  • Distinguir entre las variables binomial y de Poisson.
  • Utilizar los teoremas de la probabilidad total y de Bayes.
• ANTES de la práctica
  • Nada
• Material para la práctica
  • Variable aleatoria de Poisson
  • Para explorar las distribuciones binomial y de Poisson
  • Enunciados con soluciones resueltas erratas en soluciones ejercicio 2 y reordenado problemas del 3 al 6, 28/10/2022
  • Cuestionarios.

Práctica 6. Variables aleatorias continuas.

• Objetivos:
  • Hacer cálculos de probabilidades con las variables aleatorias continuas.
  • Utilizar los teoremas de la probabilidad total y de Bayes en el contexto de las variables aleatorias continuas.
• ANTES de la práctica
  • Nada
• Material para la práctica
  • Enunciados con soluciones

Práctica 7. Inferencia: estimación por intervalos de confianza 1 población.

• Objetivos:
  • Aprender a estimar parámetros poblacionales (media, varianza y proporción) mediante intervalos de confianza para una población.
  • Interpretar dichos intervalos.
• Antes de la práctica
  • Esta semana ¡nada!
• Material para la práctica
  • Supuestos prácticos, los datos y sus soluciones añadidos 2 ejercicios nuevos, el 7 el 8, (18-nov-2022) .
  • PlantillasInferencia para hacer inferencia
  • Cómo usar las plantillas para hacer inferencia
• Material para después de la práctica
  • Resuelve los ejercicios de la práctica 7 de Biología Sanitaria.

Práctica 8. Inferencia: contraste de hipótesis, 1 población.

• Objetivos:
  • Contrastar hipótesis sobre los parámetros poblacionales media, varianza, proporción a partir de una y dos muestras.
  • Usar de forma simultánea el p-valor y los intervalos de confianza (aparecen los intervalos unilaterales).
• ANTES de la práctica
• Material de la práctica
  • Los enunciados, la tabla de datos y las soluciones Añadido un ejercicio más (el 6º)

Práctica 9. Inferencia: intervalos de confianza y contraste de hipótesis sobre 2 poblaciones.

• Objetivos:
  • Hacer inferencia sobre los parámetros poblacionales media, varianza, proporción medidos en dos poblaciones diferentes.
  • Usar de forma simultánea el p-valor y los intervalos de confianza (aparecen los intervalos unilaterales).
• ANTES de la práctica
• Material de la práctica
  • Los enunciados, las tablas de datos robles, ciudades y las soluciones

Práctica 10. Análisis de la varianza.

• Objetivos:
  • Utilizar el ANOVA para contraste para la comparación múltiple de medias.
  • Ordenar las medias en caso de que el ANOVA sea significativo.
  • Alternativas cuando no se cumplen las condiciones para ANOVA.
• ANTES de la práctica:
  • Visiona este vídeo; aquí está la plantilla básica para ANOVA y estos son los datos. Hay una orden en el script que no aparece en el vídeo (la que calcula r2).
  • Visiona este vídeo en el que se explica cómo ordenar las medias cuando el contraste ANOVA es significativo (Bonferroni primero, Tuckey a partir del minuto 9:23).
• Material para la práctica
  • Esquema ANOVA/Kruskal-Wallis.
  • plantilla básica para ANOVA y estos son los datos.
  • Enunciado (el primer ejercicio es común a Biología Sanitaria, el segundo contiene datos diferentes, aunque las variables sean las mismas) y soluciones.

Práctica 11. El modelo de regresión lineal. Contrastes Chi cuadrado.

• Objetivos:
  • Sobre el modelo de regresión lineal:
    • Verificar las condiciones del modelo.
    • Estimar los parámetros del modelo.
    • Inferencia sobre los coeficientes del modelo.
    • Intervalos de confianza y predicción para un valor predicho por el modelo.
  • Sobre contrastes Chi cuadrado:
    • Distinguir los casos en que se aplica un contraste de homogeneidad y uno de independencia.
    • Aprender a hacer el contraste.
    • Computar la tabla de contingencia a partir de datos en bruto.
• ANTES de la práctica:
  • Repasa lo que vimos en la práctica 4 sobre regresión lineal.
  • Visiona estos vídeos (una buena idea repasar la teoría antes):
    • Modelo de regresión lineal. Aquí está el script y los datos (que puedes leer con la herramienta Import Dataset de RStudio).
    • Contrastes Chi Cuadrado. Aquí está el script y los dos ficheros de datos: datos1 y datos2 (que puedes leer con la herramienta Import Dataset de RStudio).
• Material de la práctica:
  • Modelo de regresión lineal:
    • Esquema hipótesis del modelo de regresión lineal
    • Script de regresión lineal avanzada.
      
    • Enunciados, y sus soluciones
  • Contrastes Chi cuadrado:
    • Como crear y copiar tablas de contingencia. La mayor dificultad de este tipo de contrastes es crear la tabla de contingencia, y aquí se explica cómo hacerlo. Puede que te venga bien volver sobre esta práctica
    • Script para contrastes Chi cuadrado
    • Enunciados y soluciones. Además, aquí tienes ejemplos delcontraste de homogeneidad