Nombre: DISEÑO DE EXPERIMENTOS EN INVESTIGACIÓN AGRARIA Y ALIMENTARIA
Código: 203402009
Carácter: Optativa
ECTS: 4
Unidad Temporal: Cuatrimestral
Despliegue Temporal: Curso 1º - Primer cuatrimestre
Menciones/Especialidades: Especialidad en Tecnología e Ingeniería de la Producción Vegetal
Lengua en la que se imparte: Castellano
Carácter: Semipresencial
Nombre y apellidos: EGEA GUTIÉRREZ-CORTINES, MARCOS
Área de conocimiento: Genética
Departamento: Ingeniería Agronómica
Teléfono: 968325705 - 868071077
Correo electrónico: marcos.egea@upct.es
Horario de atención y ubicación durante las tutorias:
Titulaciones:
Doctor en Biología en la Ben Gurion University of the Negev (ISRAEL) - 1992
Categoría profesional: Catedrático de Universidad
Nº de quinquenios: 7
Nº de sexenios: 5 de investigación y 1 de transferencia
Curriculum Vitae: Perfil Completo
Responsable de los grupos: G1
Nombre y apellidos: EGEA GUTIÉRREZ-CORTINES, MARCOS
Área de conocimiento: Genética
Departamento: Ingeniería Agronómica
Teléfono: 968325705 - 868071077
Correo electrónico: marcos.egea@upct.es
Horario de atención y ubicación durante las tutorias:
Titulaciones:
Doctor en Biología en la Ben Gurion University of the Negev (ISRAEL) - 1992
Categoría profesional: Catedrático de Universidad
Nº de quinquenios: 7
Nº de sexenios: 5 de investigación y 1 de transferencia
Curriculum Vitae: Perfil Completo
Responsable de los grupos: G1
Nombre y apellidos: GARRE PÉREZ, ALBERTO
Área de conocimiento: Tecnología de Alimentos
Departamento: Ingeniería Agronómica
Teléfono: 968327031
Correo electrónico: alberto.garre@upct.es
Horario de atención y ubicación durante las tutorias:
Titulaciones:
Categoría profesional: Programa Ramón y Cajal
Nº de quinquenios: No procede por el tipo de figura docente
Nº de sexenios: No procede por el tipo de figura docente
Curriculum Vitae: Perfil Completo
Nombre y apellidos: GARRE PÉREZ, ALBERTO
Área de conocimiento: Tecnología de Alimentos
Departamento: Ingeniería Agronómica
Teléfono: 968327031
Correo electrónico: alberto.garre@upct.es
Horario de atención y ubicación durante las tutorias:
Titulaciones:
Categoría profesional: Programa Ramón y Cajal
Nº de quinquenios: No procede por el tipo de figura docente
Nº de sexenios: No procede por el tipo de figura docente
Curriculum Vitae: Perfil Completo
1. Plantear de forma autónoma experimentos (problemas e hipótesis).
2. Analizar resultados para aceptar o rechazar hipótesis de partida e inferir conclusiones
1. Ser capaz de contrastar hipótesis mediante el planteamiento de experimentos.
2. Utilizar el método más adecuado para analizar datos experimentales
1. La curva normal. 2. Pruebas de hipótesis. 3. Análisis de varianza con un factor. 4. Análisis de varianza con factores múltiples. 5. Métodos no paramétricos. 6. Correlación y regresión. 7. Análisis de frecuencias.
Unidad 1: Introducción a R como software de análisis estadístico
Tema 1.1: Introducción a R
Tema 1.2: Gestión de datos - ¿tidy¿ data
Unidad 2: Estadística descriptiva
Tema 2.1: Variables estadística. Índices estadísticos para resumir variables.
Tema 2.2: Visualización en el ámbito de la estadística descriptiva
Unidad 3: Comparación de medias
Tema 3.1: Fundamentos de pruebas de hipótesis e inferencia.
Tema 3.2: Análisis de una variable.
Tema 3.3: Análisis multivariante
Unidad 4: Supuestos del análisis de varianza
Tema 4.1: Normalidad, homogeneidad de varianzas e independencia.
Tema 4.2: Diagnóstico de modelos mediante análisis de residuos.
Tema 4.3: Transformaciones y alternativas cuando no se cumplen los supuestos.
Unidad 5: Regresión lineal
Tema 5.1: Regresión lineal simple.
Tema 5.2: Evaluación e interpretación del modelo de regresión.
Tema 5.3: Regresión lineal múltiple.
Unidad 6: Correlación
Tema 6.1: Asociación entre variables cuantitativas.
Tema 6.2: Coeficientes de correlación de Pearson y Spearman.
Tema 6.3: Interpretación y limitaciones del análisis de correlación.
Unidad 7: Análisis de proporciones
Tema 7.1: Distribución binomial y proporciones.
Tema 7.2: Contrastes de hipótesis para proporciones.
Tema 7.3: Tablas de contingencia y prueba de chi-cuadrado.
Unidad 8: Estadística no paramétrica
Tema 8.1: Fundamentos de la estadística no paramétrica.
Tema 8.2: Comparación de dos grupos independientes y apareados.
Tema 8.3: Comparación de múltiples grupos mediante pruebas no paramétricas
Práctica estadística descriptiva
Descripción: Análisis descriptivo de un set de datos de agronomía. Análisis de imagen.
Análisis de varianza en experimentos agronómicos
Descripción: Análisis de varianza de un set de datos de agronomía. Determinación de los factores más relevantes para la producción agrícola.
Análisis de asociación y métodos alternativos
Aplicación de técnicas de correlación y regresión para estudiar relaciones entre variables. Aplicación de técnicas de correlación y regresión para estudiar relaciones entre variables.
La Universidad Politécnica de Cartagena considera como uno de sus principios básicos y objetivos fundamentales la promoción de la mejora continua de las condiciones de trabajo y estudio de toda la Comunidad Universitaria. Este compromiso con la prevención y las responsabilidades que se derivan atañe a todos los niveles que integran la Universidad: órganos de gobierno, equipo de dirección, personal docente e investigador, personal de administración y servicios y estudiantes. El Servicio de Prevención de Riesgos Laborales de la UPCT ha elaborado un "Manual de acogida al estudiante en materia de prevención de riesgos" que puedes encontrar en el Aula Virtual en el apartado actúa sobre una emergencia, pestaña "guías técnicas", y en el que encontrarás instrucciones y recomendaciones acerca de cómo actuar de forma correcta, desde el punto de vista de la prevención (seguridad, ergonomía, etc.), cuando desarrolles cualquier tipo de actividad en la Universidad. También encontrarás en el apartado actúa sobre una emergencia, recomendaciones sobre cómo proceder en caso de emergencia o que se produzca algún incidente. En especial, cuando realices prácticas docentes en laboratorios, talleres o trabajo de campo, debes seguir todas las instrucciones del profesorado, que es la persona responsable de tu seguridad y salud durante su realización. Consúltale todas las dudas que te surjan y no pongas en riesgo tu seguridad ni la de tus compañeros.
Unit 1: Introduction to R as Statistical Analysis Software
Topic 1.1: Introduction to R
Topic 1.2: Data management ¿ ¿tidy¿ data
Unit 2: Descriptive Statistics
Topic 2.1: Statistical variables. Statistical indices for summarizing variables.
Topic 2.2: Visualization in descriptive statistics.
Unit 3: Comparison of Means
Topic 3.1: Fundamentals of hypothesis testing and inference.
Topic 3.2: Analysis of a single variable.
Topic 3.3: Multivariate analysis
Unit 4: Assumptions of Analysis of Variance
Topic 4.1: Normality, homogeneity of variances, and independence.
Topic 4.2: Model diagnostics through residual analysis.
Topic 4.3: Transformations and alternatives when assumptions are not met.
Unit 5: Linear Regression
Topic 5.1: Simple linear regression.
Topic 5.2: Evaluation and interpretation of the regression model.
Topic 5.3: Multiple linear regression.
Unit 6: Correlation
Topic 6.1: Association between quantitative variables.
Topic 6.2: Pearson and Spearman correlation coefficients.
Topic 6.3: Interpretation and limitations of correlation analysis
Unit 7: Analysis of Proportions
Topic 7.1: Binomial distribution and proportions.
Topic 7.2: Hypothesis testing for proportions.
Topic 7.3: Contingency tables and chi-square test
Unit 8: Nonparametric Statistics
Topic 8.1: Fundamentals of nonparametric statistics.
Topic 8.2: Comparison of two independent and paired groups.
Topic 8.3: Comparison of multiple groups using nonparametric tests.
Clase en aula convencional: teoría, problemas, casos prácticos, seminarios, etc.
Clases de programación, análisis de
datos en entorno R
34
100
Clase en aula de informática: prácticas.
Desarrollo de ejemplos concretos en
ordenador
4
100
Actividades de evaluación continua en horario lectivo.
Análisis de resultados de estudiantes
2
100
Actividades de evaluación final y continua fuera de horario lectivo.
Evaluación oral de proyecto y de
memorias de actividades
2
100
Tutorías.
Discusión de dudas con los
estudiantes a demanda
9
50
Trabajo del estudiante: estudio o realización de trabajos individuales o en grupo.
Aprendizaje autónomo y guiado por programas de uso común para
aprendizaje
69
0
Prueba individual (oral o escrita)
Presentación oral de proyecto desarrollad
70 %
Resolución de casos, cuestiones teóricas, ejercicios prácticos o problemas propuestos por el profesorado
Memorias de actividades
30 %
Autor: Box, George E.P.
Título: Statistics for experimenters an introduction to design, data analysis, and model building
Editorial: John Wiley and Sons
Fecha Publicación: 1978
ISBN: 0471093157
Autor: Wickham, Hadley
Título: R for data science: import, tidy, transform, visualize, and model data
Editorial: O'Reilly
Fecha Publicación: 2023
ISBN: 9781492097402
Autor: Calvin Dythan
Título: Choosing and using statistics
Editorial: Blackwell
Fecha Publicación:
ISBN: