Hoy en día se maneja una gran cantidad de datos biológicos, lo cuales necesitan ser analizados para que los podamos interpretar adecuadamente y es ahí donde entra la bioinformática. Con este curso podrás aplicar conceptos estadísticos a partir de datos de las diversas ciencias de la vida.
I. Bioestadística y conceptos básicos
Introducción a estadística descriptiva.
Tipos de Variables y tipos de Medidas.
Escala nominal, ordinal, de intervalo y continua.
Muestreo.
Tipos de muestreo y cálculo de muestra.
Media, Mediana, Moda.
Rango, varianza, desviación estándar, error estándar y coeficiente de variación.
Barras de error
II. Estadística Inferencial y comparaciones
Conceptos básicos en Inferencia estadística Alfa y p-value.
Errores I y II.
Niveles de confianza.
Pruebas de hipótesis.
Estadística Paramétrica y No Paramétrica.
Distribución z y t, ejemplos
Teorema del Límite Central.
Prueba de z.
Prueba de t.
Intervalos de confianza.
Inferencia para dos medias.
III. Análisis de Varianza
Análisis de Varianza (ANOVA) de una vía e interpretación.
Tipos de Post hoc.
ANOVA de dos vías.
Prácticas/Artículos.
Análisis de datos pareados.
Prueba de t pareada.
Regresión lineal.
Regresión no lineal.
Práctica 1.
IV. Comparación de valores de variables
Prueba de Chi cuadrada de Independencia.
Prueba de Chi Cuadrada de bondad de ajuste.
Prueba de Wilcoxon.
Prueba de U-Mann Whitney.
Prueba de Kruskal Wallis.
Prueba de Friedmann.
Práctica 2
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