Guía docente de Diseño Estadístico Experimental y Control de Calidad. Aplicaciones en Biociencias e Ingeniería (M42/56/1/38)
Máster
Módulo
Rama
Centro Responsable del título
Semestre
Créditos
Tipo
Tipo de enseñanza
Profesorado
- Francisco Javier Esquivel Sánchez
- José Luis Romero Béjar
Tutorías
Francisco Javier Esquivel Sánchez
Email- Lunes 9:00 a 12:00 (Desp. 25 Dpto. Estadística Facultad de Ciencias)
- Martes 9:00 a 12:00 (Desp. 25 Dpto. Estadística Facultad de Ciencias)
José Luis Romero Béjar
Email- Primer semestre
- Jueves 8:00 a 9:00 (Despacho 10 Departamento de Estadística)
- Jueves 10:00 a 15:00 (Despacho 10 Departamento de Estadística)
- Segundo semestre
- Lunes 13:00 a 15:00 (Despacho 10 Departamento de Estadística)
- Martes 8:00 a 10:00 (Despacho 10 Departamento de Estadística)
- Martes 12:00 a 14:00 (Despacho 10 Departamento de Estadística)
Breve descripción de contenidos (Según memoria de verificación del Máster)
El diseño de experimentos surge en todos los campos aplicados, dada la necesidad de extraer información sobre un proceso o sistema a partir de la realización de una serie de pruebas o ensayos (experimentos virtuales). En este curso nos centraremos en su aplicación en el contexto de las Biociencias. El objetivo fundamental en la realización de pruebas o ensayos es identificar y contrastar cuáles son las variables controlables o factores fundamentales y de qué forma actúan sobre la variable de interés, objeto de estudio, que define la respuesta del sistema. Asimismo, interesa actuar sobre dichas variables para reducir la variabilidad del sistema, minimizando los efectos de las variables no controlables. Es decir, desde el punto de vista estadístico, el objetivo primordial del diseño es generar un proceso consistente y robusto.
Para alcanzar los objetivos señalados, en este curso, se comenzará con una breve introducción sobre los elementos fundamentales que intervienen en análisis estadístico de experimentos en el caso más sencillo de diseños unifactoriales: descomposición de la variabilidad, estimación de los parámetros, contrastes de comparación y ajuste, diagnosis y validación del modelo, así como transformaciones de los datos. Se continuará con la extensión de las herramientas estadísticas estudiadas a configuraciones o modelos más complejos tales como los que subyacen al diseño por bloques aleatorizados completos e incompletos, cuadrados latinos y grecolatinos, diseños factoriales y extensiones
Prerrequisitos y/o Recomendaciones
Se recomienda poseer conocimientos previos de Estadística y programación a nivel medio
Competencias
Competencias Básicas
- CB6. Poseer y comprender conocimientos que aporten una base u oportunidad de ser originales en desarrollo y/o aplicación de ideas, a menudo en un contexto de investigación.
- CB7. Que los estudiantes sepan aplicar los conocimientos adquiridos y su capacidad de resolución de problemas en entornos nuevos o poco conocidos dentro de contextos más amplios (o multidisciplinares) relacionados con su área de estudio.
- CB8. Que los estudiantes sean capaces de integrar conocimientos y enfrentarse a la complejidad de formular juicios a partir de una información que, siendo incompleta o limitada, incluya reflexiones sobre las responsabilidades sociales y éticas vinculadas a la aplicación de sus conocimientos y juicios.
- CB9. Que los estudiantes sepan comunicar sus conclusiones y los conocimientos y razones últimas que las sustentan a públicos especializados y no especializados de un modo claro y sin ambigüedades.
- CB10. Que los estudiantes posean las habilidades de aprendizaje que les permitan continuar estudiando de un modo que habrá de ser en gran medida autodirigido o autónomo.
Resultados de aprendizaje (Objetivos)
· Adquirir los conceptos básicos del análisis de la varianza de una vía.
· Adquirir los elementos básicos que intervienen en el análisis estadístico del modelo de
regresión lineal simple y múltiple.
· Adquirir las herramientas básicas que intervienen el análisis estadístico (estimación de
los parámetros, descomposición de la variabilidad, tabla ANOVA, contrastes) de los
diseños por bloques aleatorizados completos e incompletos.
· Conocer la estructura que define el diseño en cuadrado latino y grecolatino, diseños
factoriales, jerárquicos y multifactoriales, así como los elementos que intervienen en el
desarrollo del análisis estadístico de los modelos asociados.
· Aplicar los elementos
Programa de contenidos Teóricos y Prácticos
Teórico
1. Principios y directrices del diseño de experimentos.
2. Análisis de la varianza de una sóla via.
3. Regresión lineal simple.
4. Regresión lineal múltiple.
5. Diseños aleatorizados por bloques completos e incompletos.
Práctico
1. Análisis de la varianza de una sóla via.
2. Regresión lineal simple.
3. Regresión lineal múltiple.
4. Diseños aleatorizados por bloques completos e incompletos.
Bibliografía
Bibliografía fundamental
1. Brenton, R. C. (2008). Linear models: the theory and applications of analysis of
variance. ISBN: 978-0-470-0566-6.
2. Arnold, E. y Davis, Ch. S. (2002). Statistical methods for the analysis of repeated
measurements. Springer.
3. Dobson, A.J. y Barnett, A.G. (2008). An introduction to generalized linear models.
Series: Chapman & Hall/CRC texts in Statistical Science.
4. Fisher, R.A. (2003). Statistical methods, experimental design, and scientific
inference. ISBN: 978-0-19-852229-4.
5. Gutiérrez P.H. (2003). Análisis y diseño de experimentos. McGraw-Hill.
6. Hocking, R. R. (2003). Methods and applications of linear models: regression and
the analysis of variance. Wiley Series in Probability and Statistics. ISBN: 978-0-471-
23222-3.
7. Kish, L. (2004). Statistical design for research. Wiley Interscience.
8. Lindman, H. R. (1992). Analysis of variance in experimental design. Springer-Verlag.
9. Kuehl, R. O. (2001). Diseño de experimentos. Principios estadísticos del diseño y
análisis de investigación. Thomson Learning.
10. Peña, D. (2002). Regresión y diseño de experimentos. Alianza.
Bibliografía complementaria
Montgomery, D. C. (2002). Diseño y análisis de experimentos. Limusa-Wiley.
Scheiner, S.M. (2001). Design and analysis of ecological experiments. Oxford University Press.
Toutenburg, H. (2002). Statistical analysis of designed experiments. Springer.
Enlaces recomendados
Metodología docente
Evaluación (instrumentos de evaluación, criterios de evaluación y porcentaje sobre la calificación final.)
Evaluación Ordinaria
El artículo 17 de la Normativa de Evaluación y Calificación de los Estudiantes de la Universidad de Granada establece que la convocatoria ordinaria estará basada preferentemente en la evaluación continua del estudiante, excepto para quienes se les haya reconocido el derecho a la evaluación única final. Al estudiante se le evaluarán las distintas actividades realizadas durante el curso. Estas actividades recogen tanto la parte práctica como la teórica. Las distintas actividades constituirán el 100% de la calificación.
Evaluación Extraordinaria
El artículo 19 de la Normativa de Evaluación y Calificación de los Estudiantes de la Universidad de Granada establece que los estudiantes que no hayan superado la asignatura en la convocatoria ordinaria dispondrán de una convocatoria extraordinaria. A ella podrán concurrir todos los estudiantes, con independencia de haber seguido o no un proceso de evaluación continua. De esta forma, el estudiante que no haya realizado la evaluación continua tendrá la posibilidad de obtener el 100% de la calificación mediante la realización de una prueba y/o trabajo. Los estudiantes deberán de presentar actividades que se les solicitarán para poder superar la asignatura en la convocatoria extraordinaria. La calificación de estas actividades constituirá su evaluación.
Evaluación única final
Los estudiantes deberán de presentar actividades que se les solicitarán para poder superar la asignatura en la evaluación única final. La calificación de estas actividades constituirá su evaluación.