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Cursos / Seminarios

Luis M. Carrascal

Profesor de Investigación. Grupo Biogeografía Ecológica Integrativa. Museo Nacional de Ciencias Naturales (CSIC)


TALLER AVANZADO DE ANÁLISIS ESTADÍSTICOS DE DISEÑOS FACTORIALES Y EXPERIMENTOS EN CIENCIAS NATURALES UTILIZANDO EL ENTORNO DE TRABAJO R.



Temario:
1) Tablas de contrastes en diseños factoriales. Comparaciones planificadas.
2) Diseños n-factoriales univariantes: AN(c)OVAs. Diseños de bloques, cuadrados latinos.
3) Diseños n-factoriales multivariantes: MAN(c)OVAs
4) Diseños de factores anidados con y sin celdas de interacciones vacías.
5) Diseños de medidas repetidas. Diseños “split-plot”. Supuesto de esfericidad y simetría compuesta; corrección de grados de libertad y significaciones; aproximación multivariante.
6) Modelos mixtos: diseños n-factoriales univariantes que mezclan covariantes, factores de efectos fijos y aleatorios. Establecimiento de términos error deseables y posibles. Aproximaciones de Kenward-Roger y Satterthwaite a la estima de los grados de libertad y significaciones. Aproximación de bootstrap paramétricos.
7) Estimas robustas, Bootstrapping y validación cruzada de los modelos.
8) Comparación entre modelos e inferencia multi-modelo usando el criterio de información de Akaike (IACc).
9) Gestión de relaciones no lineales mediante modelos generalizados aditivos.



Programa:
El objetivo de este curso es eminentemente práctico, al presentar demostrativamente aspectos avanzados relacionados con el análisis de datos obtenidos en diseños experimentales que implican la combinación de (co)variables continuas y factores de diferentes tipos. Se efectuará una presentación sucinta de las distintas familias de diseños factoriales (entre sujetos, dentro de sujetos, anidados, de efectos fijos y aleatorios), incluyendo las diferentes combinaciones de ellos en modelos “mixtos”, asumiendo que los participantes ya son conocedores de los aspectos esenciales de estas herramientas estadísticas. Esto supondrá un 10% del contenido del curso; el 90% restante será la aplicación de esos diseños a datos concretos utilizando la plataforma de análisis de datos implementada en R (www.r-project.org). Se espera que los participantes en el curso tengan ya conocimientos básicos de R que permitan profundizar en la aplicación de las herramientas estadísticas a diseños complejos, sin tener que dedicar tiempo a aspectos elementales del manejo de R. Aunque no es necesario utilizar el entorno de trabajo RStudio, éste es el que se utilizará, por la facilidad de manejo, para correr R, los paquetes y sus comandos.
El curso pondrá el énfasis en el uso de los comandos y argumentos asociados con los diferentes tipos de análisis y en aspectos derivados, vinculados con tablas de contrastes planificados, partición de la variación, efectos parciales (parametrización y graficado), simulaciones, validaciones cruzadas, inferencias multimodelo, examen de supuestos canónicos de los modelos, gestión de la heterocedasticidad de los residuos y sobredispersión de los datos, abordaje de relaciones no lineales mediante modelos generalizados aditivos, etc. En este sentido, se incidirá en las limitaciones y alcance de los diferentes diseños y las herramientas que los abordan, las implicaciones de las violaciones de sus supuestos, y las pruebas canónicas necesarias para valorar la idoneidad de las herramientas estadísticas utilizadas. Esto es, la buena praxis previa a la interpretación de los resultados. Otro aspecto en el que se incidirá es en la robustez de las estimas de los modelos, teniendo en cuenta la existencia de puntos influyentes y/o perdidos. El uso de los diferentes paquetes de R (e.g., lme4, car, afex, heplots, moments, MASS, sandwich, lmtest, DAAG, MuMIN, mgcv, etc) se desarrollará de manera que los resultados que generan sean replicables y consistentes con los que se obtienen en otras plataformas como SPSS o STATISTICA.



Dirigido a:
Personal investigador y técnico que quiera profundizar en el manejo avanzado de herramientas estadísticas de análisis de datos provenientes de diseños experimentales sensu lato.
Duración del curso: 40 horas


Fechas:
Del 25 al 29 de septiembre de 2017 de 9:00 a 13:00 y 15:00 a 19:00 horas

Lugar:
Los candidatos deberán enviar a la Secretaría de la Sociedad de Amigos del Museo una página donde expongan los motivos por los que se desea realizar este curso, así como una síntesis del trabajo de investigación o técnico que están desarrollando. Se tendrá en cuenta el orden de llegada de las candidaturas. Los alumnos traerán su ordenador personal.

Precio:
275 €

Plazas:
20

Informes:
Tel: 914111328
Fax: 915645078

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