04 al 07 de septiembre de 2017 – 9.00 a 18.00 hs.
Aula de Posgrado Facultad de Ciencias Agrarias UNR
Campo Experimental Villarino – Zavala Santa Fe

Docente:
Mag (Lic. en Estadística) Cristina Cuesta.

Objetivos:
Que el alumno sea capaz de:

  • afianzar los conocimientos básicos sobre el diseño de experimentos
  • reconocer diferentes diseños y sus modelos asociados
  • proponer distintos diseños a situaciones empíricas
  • reflexionar sobre diseños de experimentos utilizados en publicaciones científicas 

Contenidos:

Tema 1: (carga horaria: 2 hs)
Ventajas y desventajas de los estudios experimentales respecto a los estudios observacionales. Introducción a los diseños de experimentos. Principios básicos.

Tema 2: (carga horaria: 2 hs)
Revisión de Comparación de dos poblaciones. Muestras independientes y muestras apareadas.

Tema 3: (carga horaria: 4 hs)
Presentación y caracterización de los diseños más difundidos: diseño completamente aleatorizado, diseño en bloques, diseño cross-over, diseño en cuadrados latinos, diseño en parcelas divididas, diseño en franjas, diseño en bloques incompletos. Aleatorización.

Tema 4: (carga horaria: 4 hs)
Experimento completamente aleatorizado con un único factor. Modelos asociados. Interpretación de los parámetros del modelo. Análisis de la variancia (ANOVA).

Tema 5: (carga horaria: 6 hs)
Comparaciones múltiples. Contrastes ortogonales. Diagnóstico de concordancia entre los datos y el modelo. Modelos de efectos aleatorios. Estimación de componentes aleatorias. Intervalos de confianza.

Tema 6: (carga horaria: 6 hs)
Modelos y ANOVA para otros diseños de experimentos con un único factor. Comparaciones múltiples.

Tema 7: (carga horaria: 6 hs)
Experimentos con dos o más factores. Clasificaciones cruzadas y anidadas. Efectos fijos y aleatorios. Modelos asociados y ANOVA.
Las actividades prácticas se desarrollarán dentro de cada tema y abarcan la resolución de ejercicios, la utilización de softwares estadísticos y la discusión de aplicaciones del diseño de experimentos en Bioinformática.

Actividades y formas de evaluación:
La metodología consistirá en clases teóricas y clases prácticas.
La evaluación constará de un examen final diferido que los alumnos deberán resolver individualmente y entregar en un lapso de dos semanas.

Requisitos para la aprobación:
Asistencia al 75 % de las clases y obtención de 6 puntos sobre 10 en el examen final diferido. Profesionales a los que está dirigido el curso:Biólogos, Ingenieros Agrónomos, Licenciados en Genética, Licenciados en Biotecnología, Licenciados en Análisis de Sistemas, Ingenieros Electrónicos, Licenciados en Estadística y carreras afines a Bioinformática. Cupo:Un mínimo de 5 alumnos y un máximo de 25 alumnos.

Carga horaria:
30 hs.; 18 hs. de Clases Teóricas y 12 hs. de Clases Prácticas

ARANCEL: $1500

Bibliografía de referencia:

  • Kuehl, R. (2000) “Diseño de Experimentos”. 2ª ed. Thomson Learning
  • Montgomery, D. (1991) “Diseño y Análisis de Experimentos”. 3 ed. México, D.F.: Iberoamericana.
  • Milliken, Johnson (1997) “Analysis of Messy Data. Volume I: Designed Experiments” Chapman & Hall
  • Neter, J.; Kutner, M.; Nachtsheim, C. y Wasserman, W. (1996) “Applied linear statistical models” Irwin

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