Cl 1 inaugural 2017

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ASIGNATURA 
“BIOESTADÍSTICA” 
 
Año académico 2017 
 
Cuerpo Docente: 
 
Prof. Adj. Dr. Sánchez, Sebastián 
JTP M.V. Ortiz, Julio 
Aux. 1º M.V. Koslowski, Horacio 
 M.V. Navamuel, Marcelo 
 M.V. Simón, Jorgelina 
Ay. 2º Est. Godoy, Rodrigo 
 
 Adscriptos 
Barrientos C., Fernando Echeverría, Lucas 
Faccioli, María Claudina Notti, Johanna 
Pérez, Silvia Pezuk, Leandro E. 
Rodríguez, Diego S. Vera, Ariel Ramón 
Zarza, Jonatan 
http://bioestadisticaunne.jimdo.com/ 
Alumnos promocionados 
Serán aquellos que reúnan las siguientes Tres (3) Condiciones: 
•Unidades de aprendizaje: asistencia al 80% de las clases, 
permitiéndose una sola inasistencia por Módulo cursado. 
•Evaluaciones parciales: aprobación de tres (3) parciales con un 
puntaje mínimo de 8 (ocho). El alumno que aspira al Sistema 
Promocional; deberá APROBAR los Tres Primeros Parciales con 
calificaciones igual o superior a ocho (8). 
Excepción: el alumno que al final del cursado, obtuviera en uno de 
los tres parciales una nota menor que ocho (8) deberá recuperarlo. 
Si en dos de los tres parciales obtuviera una calificación menor que 
8, quedará fuera del Sistema Promocional. 
•Presentación de un Trabajo del Cuarto Módulo de Cursado (Diseño 
Experimental): consistirá en la presentación de un trabajo escrito 
de un tema previamente acordado por la asignatura; el mismo 
deberá ser presentado por escrito y defendido ante un tribunal 
integrado por docentes de la cátedra. La calificación del mismo 
podrá ser de: Aprobado o Insuficiente. El alumno con calificación 
de Insuficiente pierde la continuidad en el Sistema Promocional y 
queda como alumno regular. 
Alumnos regulares 
Serán quienes acrediten: 
•Unidades de aprendizaje: asistencia al 75% de las mismas, 
permitiéndose una sola inasistencia por Módulo cursado. 
•Evaluaciones parciales: aprobación de 3 evaluaciones 
parciales (de las cuatro programadas) con una calificación 
mínima de 6 (seis) o superior, cada evaluación parcial tendrá 
su recuperatorio en las fechas fijadas por cronograma. 
Habrá un “Recuperatorio Extraordinario” para el alumno que 
le faltare la aprobación de un solo parcial para completar los 
tres. 
Para aprobar la materia deberán rendir un Examen Final en 
las fechas que fija el Cronograma Académico de Mesas de 
Examen de Consejo Directivo. 
Alumnos libres 
Serán los que no reúnan las condiciones anteriores, debiendo rendir 
un Examen Libre según la Reglamentación de Consejo Directivo 
vigente. 
PROGRAMA DE LA MATERIA 
Resolución Nº 447/2008-CD. 
BIBLIOGRAFIA 
Bancroft, H. (1976). 
Cappelletti, C.A. (1982). 
Cochran, W. & Cox, G. (1965). 
Corral, E.P. (1996). 
Li, C.C. (1982). 
Lison, L. (1976). 
Norman, G.R y Streiner, DL (1996). Bioestadística. 
Di Renzo, JA. y col. (1998). Estadística para las ciencias 
agropecuarias. 
Spiegel, M.R. (1993, 1996). 
Taucher, E. (1997). Bioestadística. 
TRAER UN CUADERNO PARA LOS TRABAJOS 
PRÁCTICOS “Obligatorio por alumno” (mínimo 60 hojas) 
FOTO: tipo carnet. 
TRAER UNA COMPUTADORA POR GRUPO 
Unidad Temática 1: 
Unidad 1 
Introducción a la 
Bioestadística 
Reseña Histórica 
Asignatura Bioestadística 
César Augusto: ordenó realizar un censo de personas que debían tributar, el 
recaudador actuaba de estadístico. 
Pascal y Fermat: en el siglo XVII desarrollan la teoría de la probabilidad, que 
era utilizada para los juegos al azar. Actualmente en vigencia. 
Moiver: publica la Curva de Distribución Normal para una Población; no fue 
aplicada para fenómenos experimentales en ese momento. 
Laplace y Gauss: (1800) Utilizan la distribución Normal de Moiver en experi-
mentos con poblaciones. 
Darwin: (1809-1882) formuló las teorías sobre las mediciones biométricas y 
estadística; inducido por los trabajos de Lyell, quién publicó “Principles of Geology” 
Pearson: (1920) aplica las tablas de Moiver en experimentos biológicos. Funda 
la Revista Biometrika (actualmente en edición). 
Gosset: estudió las distribuciones exactas del desvío estándar y su relación con la 
media. Publicó en Biometrika la distribución de frecuencia empírica 
“Distribución t de Student” 
Fisher: (1925) considerado el padre de la Bioestadística, por su publicación 
“Statistical Methods for Research Workers”. Libro que sienta las bases de la 
Bioestadística 
Introducción a la Estadística 
DEFINICIONES - CONCEPTOS 
Es el conjunto de métodos o técnicas científicas que se ocupan de la 
recopilación, adecuación u ordenamiento, análisis, interpretación, 
presentación y uso de los datos. 
Es la ciencia pura y aplicada, que crea, desarrolla y aplica técnicas de 
modo que se pueda evaluar la incertidumbre de la inferencia 
inductiva. 
Es el conjunto de métodos que se utilizan para la toma de decisiones 
frente a la incertidumbre con la posibilidad de medir el riesgo. 
Es la rama del Conocimiento científico que se ocupa del análisis numérico 
e interpretación de resultados provenientes de experimentos de 
naturaleza aleatoria. 
Introducción a la Estadística 
• Que consiste en: Transformar DATOS en INFORMACIÓN 
 
• Y con la INFORMACIÓN tomar DECISIONES 
EN SÍNTESIS: la Estadística es la tecnología del método científico. 
Los estudios estadísticos pueden surgir: 
 
 de la simple observación de los datos; en donde el proceso es 
pasivo. Ejemplo: encuesta de número de animales sanos y enfermos. 
 
 o de la acción del experimentador o investigador sobre un 
modelo animal, vegetal u otros; este es un proceso activo. 
Ejemplo: experimentar sobre dos grupos de animales la influencia de distintos alimentos 
balanceados, sobre la ganancia del peso corporal. 
 
Si el estudio estadístico es 
un proceso pasivo que solo 
incluye la recolección de 
datos se deben controlar los 
factores exógenos. 
Diseños para la 
recolección de 
datos. 
Si el estudio estadístico es 
un proceso activo que 
requiere la acción del 
experimentador deben 
considerarse las respuestas 
múltiples. 
Técnicas de 
análisis de datos, 
Diseño 
Experimetal. 
 
Pasos a cumplir: 
DISEÑO del ESTUDIO 
(etapa previa ante la presentación de un 
problema o una hipótesis) 
RECOPILACIÓN de DATOS (teniendo presente el diseño seleccio-
nado se aplicará el método de mues-
treo) 
ORDENAMIENTO (tabulación y/o clasificación de los 
datos, tablas de frecuencia) 
ANÁLISIS (acorde al diseño experimental elegido) 
INTERPRETACIÓN (de resultados, evaluar el cumplimiento 
de la Hipótesis –nula o alternativa-) 
PRESENTACIÓN (en tablas, gráficos y escritos o descrip-
ción, para su posterior publicación) 
Metodología estadística 
Ramas de la Estadística 
ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA: está relacionada con el resumen de los 
datos y la descripción de los mismos. Ejemplo: promedio, desvío 
estándar, coeficiente de variación, error estándar, tablas, gráficos, etc. 
 
 
ESTADÍSTICA INFERENCIAL: extiende los resultados obtenidos en las 
muestras a la población de donde se extrajeron los datos. Es el 
proceso de utilizar los datos para la toma de decisión. Ejemplo: 
Intervalos de confianza, prueba de hipótesis, estimación puntual. 
 
 
ESTADÍSTICA EXPERIMENTAL: se apoya en las dos estadísticas 
anteriores. Son los métodos o técnicas que permiten realizar estudios 
sobre una base científica, y a la vez nos permiten extraer conclusiones 
válidas con una probabilidad conocida de error. 
Unidad Temática 1: 
Unidad 2 
Estadística Descriptiva 
Tema 1 
Elementos y/o terminología 
Estadística 
POBLACIÓN (o universo o colectivo): conjunto finito o infinito de 
elementos que poseen una o más características que son comunes, 
observables, acotados en el tiempo y en un espacio determinado. 
Ej.: Nº de Bovinos (tiempo = al 31/dic./2008; espacio = Prov. De Corrientes) 
Color de pelaje de una población de caballos, sexo de un grupo de felinos, etc. 
 
Clasificación: 
 1- Finita: 
 a) Poco numerosa: los novillos de un potrero. 
 b) Muy numerosa: población ovina del Dpto. Curuzú Cuatiá. 
 
 2- Infinita: microorganismosdel suelo, granos en un silo. 
 
CENSO: estudio completo de los elementos de una población. Tiene la 
ventaja que la información que aporta es total. Tiene el inconveniente 
de ser muy costoso y es casi imposible llegar a toda la población. 
TAMAÑO DE LA POBLACIÓN: cantidad de elementos o individuos que 
componen una población, se lo simboliza con “N” (mayúscula). 
MUESTRA: conjunto de elementos tomados de una población. Tiene por 
objeto suministrar información (hacer inferencia) sobre la población, se 
lo simboliza con “n” (minúscula). 
 
MUESTREO: acción de tomar una fracción válida de una población. 
 
Al decir válida nos referimos a que la misma represente por entero a la 
población. Debe ser probabilísticamente representativa. 
 
 
Objetivos principales del muestreo: ► obtener la mayor información 
posible con el menor esfuerzo, tiempo y costo; ► obtener estimaciones 
adecuadas de las constantes poblacionales (parámetros); 
►determinar con objetividad el grado de confianza de nuestras 
estimaciones. 
 
Conceptos y terminología Estadística 
Por ejemplo: decir “en un galpón hay pollos de 2 a 2,5 kg” o “el sexo de este grupo 
de cerdos es macho”, son observaciones informativas. 
 
Las variables se simbolizan con “Y” (griega mayúscula) o “X” (equis mayúscula) y 
cada observación “i” (i-esima) = Yi o Xi. 
Por Ejemplo: Tomar los pesos de 5 terneros de una población de 45 animales. 
# la variable Yi o Xi = peso (kg) 
# Y1 = 85; Y2 = 74; Y3 = 87; Y4 = 90; Y5 = 68 
Clasificación: 
Cualitativas o de atributo: son aquellas que expresan o no una propiedad o 
característica del elemento medido, o bien lo posee en distintos grados. Estas variables 
no permiten hacer mediciones numéricas, solo se las puede clasificar y/o enumerar. 
Ej. sexo, (+), (-) o (falso) de un análisis, calidad del semen de un padrillo, etc. 
Cuantitativas: observación de una variable que puede ser medida porque posee un 
orden o rango natural, expresa cantidad que el individuo o la cosa posee. 
 
Podemos dividirlas en: discretas y continuas. 
VARIABLE: característica no constante, es decir que varía de un individuo a 
otro y que sirve para distinguir o describir a un objeto, individuo, cosa, etc. 
Variable cuantitativa discreta: 
El espectro de medición es discreto. Al medir, entre dos valores 
sucesivos no puede haber un valor intermedio, son números 
naturales dentro del campo numérico. 
Ej.: N° de huevos de parásitos en 2 campos de un 
portaobjetos. 
 N° de glóbulos rojos/mm3 en un canino. 
 N° de colonias bacterianas en una caja de petri. 
 
Variable cuantitativa continua: 
El espectro de medición es continuo, al medir puede tomar 
infinitos valores. Dependen del instrumento de medición para 
expresarlos, y son números decimales dentro del campo 
numérico. 
Ej.: Peso de animales de un lote. 
 Longitud de un parásito intestinal. 
 Concentración de glucosa en mg/100 mL de sangre. 
ESCALAS DE MEDICIÓN 
 
Cuando se toma información o se registran datos de variables, la escala 
de medición pueden ser: 
 
•nominal o clasificatoria 
 
•ordinal o jerárquica 
 
•de intervalos 
 
•de razón o proporción 
 
Las dos primeras se utilizan para variables de tipo cualitativas y las dos 
últimas para variables cuantitativas. 
Para variables cualitativas 
2. Ordinal, jerárquica o de rango: También son mutuamente excluyentes y 
exhaustivas. Las observaciones o datos son ubicados en clases o categorías de manera 
que entre dos de ellas existe la relación “mayor que” o “menor que”, hay un número 
finito de categorías y tienen un orden lógico. 
x Ej.: 
Escala Económico Social: Alta=1; Media alta=2; Media=3; Media baja=4; baja=5. 
 
Calidad de Semen: Excelente; Muy bueno; Bueno; Malo; Muy malo. 
 
 
1. Nominal o clasificatoria: al conjunto de elementos se los divide en clases o 
categorías que deben poder observarse en cada uno de los individuos. 
Se deben cumplir dos condiciones: 1- mutuamente excluyentes; una clase no puede 
contener elementos de la otra y 2- exhaustiva; abarcar a todos los elementos de la 
población. No existe una escala de valor o jerarquía entre ellos 
Ej.: Sexo: Macho = 0 y Hembra = 1 
Estado Civil: Soltero = 0; Casado = 1; Divorciado = 3; Separado = 4 
 
 
4. Escala de Razón o Proporción: posee las características de una interválica, pero 
con un punto cero real en su origen. La unidad de medida es arbitraria pero el cero es 
indicativo de ausencia de esa medida. 
 
Ejemplo. Unidades de Peso: 
 
 Kg. 0 1,0 2,0 3,0 4,0 5,0 
 
 Lb 0 2,2 4,4 6,6 8,8 11,0 
 
3. Escala de Intervalo: son mutuamente excluyentes, exhaustivas y jerárquicas. En 
este caso se conoce la distancia entre los valores cualesquiera, escala de intervalo. 
Vale decir que existe una relación de proporción variable. La proporción de dos 
intervalos cualesquiera es independiente de la unidad de medida y del punto cero, 
ambos arbitrarios. 
 
Ejemplo. Las Escalas de temperatura son de Intervalos, como Celsius y Fahrenheit. 
 
 C° -17,8 0 10 20 30 40 
 F° 0 32 50 68 86 104 
 
Para variables cuantitativas 
En los prácticos se trabajará en grupos. 
 
 
 
Para aprobar cada trabajo práctico cada grupo presentará por escrito 
los resultados del práctico realizado con Infostat. 
 
 
 
En los parciales se plantearán algunos ejercicios empleando salidas 
de Infostat.