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Cursos / Seminarios

Luis Mª Carrascal de la Puente

Investigador Científico
Museo Nacional de Ciencias Naturales (CSIC)



Diseño experimental y análisis de efectos en ciencias naturales



Temario:
1- Introducción y conceptos básicos. Usos de la estadística en ciencias naturales. Deducción vs Inducción. Observación vs experimentación. Diseño experimental. Hipótesis nulas, contraste de hipótesis. Errores tipo I y II.
2.- Modelos GLM (generales lineales). Análisis de la varianza. Convergencia entre ANOVA y regresión.
3.- Modelos SS I, II, III y IV. Efectos fijos vs efectos aleatorios. Diseños balanceados vs no balanceados.
4.- Asunciones generales de los modelos de análisis de la varianza. Tests de normalidad y homogeneidad de varianzas. Violación de asunciones y condiciones de aplicabilidad. Transformación matemática de variables. Transformación de rangos. Alternativas no paramétricas; limitaciones (conceptos de robustez y potencia).
5.- Análisis n-factorial de la varianza. Interacción entre factores. Control pseudo-experimental de efectos. Modelos de bloques aleatorizados. Uso de las Sumas de Cuadrados (SS) para particionar la varianza.
6.- Comparaciones planificadas (tests a priori). Modelos de contrastes entre niveles de los factores.
7.- Comparaciones a posteriori. Correcciones cuando hay numerosas estimas de probabilidad. Alternativas no paramétricas.
8.- Análisis de la covarianza (ANCOVA). Control pseudo-experimental de variables secundarias. Residuos de la variable dependiente sobre covariante(s). Test de paralelismo.
9.- Variación entre y dentro de unidades muestrales. ANOVA de medidas repetidas. Alternativas no paramétricas.
10.- Jerarquización de tratamientos o factores. ANOVAs encajados. Aproximación con comparaciones planificadas.
11.- Combinación de efectos fijos y aleatorios. Aproximación para controlar la pseudorreplicación. Modelos mixtos de ANOVA. Distintas aproximaciones para la estima del término error.
12.- Análisis de la varianza con múltiples variables dependientes. MANOVAs. ANOVAs protegidos a posteriori. Limitaciones y utilidad en análisis exploratorios con numerosas variables.
13.- Análisis de la variabilidad utilizando Modelos Generalizados Lineales. Generalización a otras distribuciones canónicas no normales (poisson, binomial, multinomial ordinal). Funciones de vínculo. Devianza. Principio de máxima verosimilitud. Estima de la significación de efectos.



Programa:
Requisitos
LOS CANDIDATOS DEBERAN ENVIAR A LA SECRETARÍA DE LA SOCIEDAD DE AMIGOS DEL MUSEO, una página dónde se expongan los motivos por los que se desea realizar este seminario así como una síntesis del trabajo de investigación o técnico que se esté desarrollando, con el objeto de hacer una selección previa
ANTES DEL 7 DE DICIEMBRE
Correo electrónico mcnc104@mncn.csic.es




Dirigido a:
Licenciados y estudiantes de programas de doctorado en el campo de las ciencias naturales y todos aquellos interesados en el análisis de datos en general. Es necesario un nivel básico de conocimientos estadísticos

Fechas:
Días 26, 28 y 30 de enero 2, 4, y 6 de febrero de 2004 de 15:30 a 19:00 horas El sábado 31 de enero de 9:30 a 13:30

Lugar:
Sala de Juntas del M.N.C.N. José Gutiérrez Abascal, 2

Precio:
169 (Amigos del Museo 150)

Plazas:
30

Informes:
Tel: 91 411 13 28 EXT 1117 Y 1187
Fax: 91 564 5078

URL:
http://www.sam.mncn.csic.es