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Academic Year: 2019/20

441 - Degree in Human Nutrition and Dietetics

29202 - Biostatistics


Teaching Plan Information

Academic Year:
2019/20
Subject:
29202 - Biostatistics
Faculty / School:
229 - Facultad de Ciencias de la Salud y del Deporte
Degree:
441 - Degree in Human Nutrition and Dietetics
ECTS:
6.0
Year:
1
Semester:
First semester
Subject Type:
Basic Education
Module:
---

1. General information

2. Learning goals

3. Assessment (1st and 2nd call)

4. Methodology, learning tasks, syllabus and resources

4.1. Methodological overview

The methodology followed in this course is oriented towards the achievement of the learning objectives. A wide range of teaching and learning tasks are implemented, such as lectures, seminars, computer laboratory sessions, group work, tutorials and autonomous work and study.

4.2. Learning tasks

This 6 ECTS (150 hours) course is organized as follows:

  • Lectures (1.44 ECTS). Students are expected to attend and participate actively in the class throughout the semester. Classroom materials will be available via Moodle academic platform https://moodle2.unizar.es/add/
  • Problem-solving sessions
    • Calculator-assisted problem sessions (0.56 ECTS)
    • Computer-assisted problem sessions (0.40 ECTS)
  • Autonomous work and study (3.40 ECTS)
  • Assessment tasks (0.20 ECTS)
    • Group work
  • Tutorials. In small groups, individually or by email.

4.3. Syllabus

This course will address the following topics:

Lectures/seminars contents

  • Introduction to Biostatistics. Scientific method.
  • Univariate descriptive biostatistics. Frequency distribution. Tables and graphs. Measures of central tendency, spread, shape and position.
  • Bivariate descriptive biostatistics. Two-way tables. Correlation and Regression.
  • Probability theory. Bayes Theorem. Random variable and Probability distribution models.
  • Introduction to inferential statistics. Sampling. Estimation by confidence interval. Sample size.
  • Inferential statistics: Introduction to hypothesis testing, error types, significance level, power of the test, p values. Paired and independent samples.
  • Hypothesis testing based on means, variances or proportions: Student’ T, Z and Snedecor’s F tests
  • Non-parametric methods: chi-square test for independence. Mann-Whitney U test for ranked values.

Computer lab sessions contents:  Use SPSS/Epidat and/or Excel and/or Epidat (free software) to:

  • Create a new database. Manage data and variables.
  • Create univariate and bivariate frequency tables and graphs
  • Perform correlation and regression techniques
  • Perform two sample comparisons of means and create confidence intervals for the population mean differences
  • Compare proportions among two independent populations

4.4. Course planning and calendar

Further information concerning the timetable, classroom, office hours, assessment dates and other details regarding this course will be provided on the first day of class or please refer to the Faculty of Health and Sport Sciences website (https://fccsyd.unizar.es/academico/horarios-y-calendarios) and Moodle.

4.5. Bibliography and recommended resources

To check the recommended and complementary bibliography of this course, please visit the link following: http://psfunizar7.unizar.es/br13/egAsignaturas.php?codigo=29202

 


Curso Académico: 2019/20

441 - Graduado en Nutrición Humana y Dietética

29202 - Bioestadística


Información del Plan Docente

Año académico:
2019/20
Asignatura:
29202 - Bioestadística
Centro académico:
229 - Facultad de Ciencias de la Salud y del Deporte
Titulación:
441 - Graduado en Nutrición Humana y Dietética
Créditos:
6.0
Curso:
1
Periodo de impartición:
Primer semestre
Clase de asignatura:
Formación básica
Materia:
Estadística

1. Información Básica

1.1. Objetivos de la asignatura

La asignatura y sus resultados previstos responden a los siguientes planteamientos y objetivos:

La inclusión de la Bioestadística como asignatura básica en el Grado de Nutrición y Dietética, responde a la necesidad de que los alumnos que la cursan posean los recursos metodológicos para la toma de decisiones en situaciones de incertidumbre, como las que se presentan cotidianamente en las profesiones relacionadas con ciencias de la salud.

De esta forma el estudiante podrá no solamente participar de forma activa en tareas de investigación sino además adquirir habilidades de evaluación crítica de la investigación que se publica y sobre la cual, fundamentará su actividad profesional en el futuro.

1.2. Contexto y sentido de la asignatura en la titulación

La asignatura presenta una iniciación a la estadística en ciencias de la salud, proporcionando  los recursos metodológicos para la toma de decisiones en el método científico/epidemiológico.

Adicionalmente aporta las bases teórico/prácticas para el planteamiento del análisis estadístico que el alumno deberá realizar para la asignatura “trabajo de fin de grado” que se imparte el último semestre del último año de la titulación.

1.3. Recomendaciones para cursar la asignatura

Se recomienda que se curse de modo presencial, pues la asignatura no requiere una gran memorización pero si una cierta capacidad de abstracción lógica, que puede verse ayudada por la asistencia a clase y la interacción con el profesor y los compañeros.

La asignatura requiere tan sólo de unos conocimientos matemáticos básicos, centrándose en los fundamentos lógicos de la misma. Una mala experiencia pasada con las matemáticas no predice el resultado del estudiante en esta asignatura.

Se recomienda adicionalmente, trabajar en las tareas que se proponen desde la primera semana, pues los nuevos conceptos que se presentan exigen la comprensión de los previos. Si el estudiante tiene dudas, se recomienda consultar la bibliografía que se proporciona, preguntar en clase, contrastar ideas con los compañeros y finalmente acudir a tutorías.

2. Competencias y resultados de aprendizaje

2.1. Competencias

Al superar la asignatura, el estudiante será más competente para...

  • La actividad investigadora, siendo capaz de formular hipótesis, recoger e interpretar la información para la resolución de problemas siguiendo el método científico, y comprendiendo la importancia y las limitaciones del pensamiento científico en materia sanitaria y nutricional.
  • Fundamentar los principios científicos que sustentan la intervención del dietista nutricionista, supeditando su actuación profesional a la evidencia científica.
  • Aplicar los conocimientos teóricos derivados de la materia al análisis de situaciones, resolución de problemas y toma de decisiones en contextos reales.
  • Utilizar aplicaciones informáticas en el ámbito de la bioestadística.
  • Utilizar la terminología empleada en el ámbito de la asignatura en español y en inglés.

2.2. Resultados de aprendizaje

El estudiante, al finalizar esta asignatura será capaz de...

  • Identifica y utiliza las medidas descriptivas y las representaciones gráficas más adecuadas como forma de sintetizar la información de un conjunto de datos cualitativos o cuantitativos .
  • Sabe aplicar el concepto de probabilidad como forma de cuantificar la incertidumbre asociada a los fenómenos de salud.
  • Identifica la existencia de una asociación estadística entre dos variables y construye el modelo de dependencia mas adecuado para esa posible relación en función del tipo de variables.
  • Sabe utilizar de forma básica una herramienta informática para realizar el análisis estadístico descriptivo y/o bivariante de los datos.
  • Sabe interpretar los resultados proporcionados por una aplicación informática para las pruebas estadísticas bivariantes más comunes, para la toma de decisiones tanto estadísticas como clínicas.
  • Comprende el vocabulario más básico en inglés empleado en el ámbito de la asignatura.

2.3. Importancia de los resultados de aprendizaje

La asignatura espera contribuir al desarrollo de un espíritu crítico entre los estudiantes para reevaluar tanto los conocimientos establecidos como la información novedosa, enfatizando la idea de que los hallazgos de toda investigación deben ser siempre interpretados a la luz de las limitaciones metodológica que presentan, incluidas las de su diseño y análisis estadístico. Se espera por tanto contribuir a la formación de profesionales de la nutrición que supediten sus actuaciones a la mejor evidencia científica.

Adicionalmente, los estudiantes trabajaran en grupo en la resolución de problemas reales desarrollando competencias de trabajo en equipo tales como la colaboración y el reconocimiento de las diferencias personales.

3. Evaluación

3.1. Tipo de pruebas y su valor sobre la nota final y criterios de evaluación para cada prueba

El estudiante deberá demostrar que ha alcanzado los resultados de aprendizaje previstos mediante las siguientes actividades de evaluacion

PROCEDIMIENTOS E INSTRUMENTOS

  1. Dos exámenes tipo test (65%): Prueba individual objetiva de múltiple respuesta y pregunta corta.
  2. Portafolio (25%): actividades dirigidas incluyendo entre otra,s ejercicios de aplicación de las técnicas demostradas en clases magistrales en español/inglés, ejercicios de interpretación de las salidas generadas en clases prácticas con ordenador, etc. Se valora la claridad en la exposición, la utilización con propiedad del léxico, y nomenclatura propia de la disciplina y la coherencia en las argumentaciones. En las tutorías personales, se valorará positivamente el trabajo previo del estudiante.
  3. Trabajo en grupo (10%): Por grupos de estudiantes, los alumnos trabajan con datos reales, manipulan una base de datos, y resumen la información mediante tablas y gráficas además de proceder al análisis estadístico univariante y bivariante de las variables intervinientes con ayuda de software informático. Presentan informe escrito que da cuenta de los procedimientos utilizados incluyendo justificación, resultados obtenidos y la interpretación que hacen de los mismos. Se valora la claridad en la exposición, la utilización con propiedad del léxico, y nomenclatura propia de la disciplina y la coherencia en las argumentaciones.

CRITERIOS DE VALORACIÓN Y NIVELES DE EXIGENCIA

Para superar la asignatura será necesario:

  1. Presentar en tiempo debido las actividades encomendadas en el portafolio 
  2. Asistir a todas las prácticas en aula de informática (sólo se podrá obviar, siempre de forma justificada, la asistencia a una)
  3. Obtener un 50% de la ponderación máxima otorgada tanto para los dos controles como para el trabajo en grupo y el portafolio.

PRUEBAS FINALES

El estudiante tendrá que presentarse a la prueba final cuando los examenes, el portafolio y/o el trabajo en grupo no alcancen la nota de 5 sobre 10. 

La prueba consistirá en una prueba objetiva tipo test con preguntas de múltiple respuesta, preguntas cortas y/o problemas. Para superar la prueba es preciso alcanzar la nota de 5 sobre 10.

 

También se presentan a prueba final quien NO haya optado por la fórmula de evaluación anterior es decir realización de 2 exámenes + realización y entrega portafolio y trabajo en grupo.

La prueba consistirá en una prueba objetiva tipo test con preguntas de múltiple respuesta, preguntas cortas y/o problemas (80% calificación final) y trabajo de análisis de datos mediante software estadístico (20% calificación final). Para superar la prueba es preciso alcanzar la nota de 5 sobre 10.

Sistema de calificación.

La calificación numérica se expresará  de conformidad con lo establecido en el art. 5.2 del Real Decreto 1125/2003 de 5 de septiembre (BOE 18 de septiembre), por el que se establece el sistema europeo de créditos y el sistema de calificaciones en las titulaciones universitarias de carácter oficial y validez en todo el territorio nacional. Así, las calificaciones se establecerán en el siguiente rango: De 0 a 4,9: Suspenso (S); de 5,0 a 6,9: Aprobado (A); de 7,0 a 8,9: Notable (N); de 9,0 a 10: Sobresaliente (SB). La mención Matrícula de honor podrá ser otorgada a alumnos que hayan obtenido una calificación igual o superior a 9,0.

4. Metodología, actividades de aprendizaje, programa y recursos

4.1. Presentación metodológica general

El proceso de aprendizaje que se ha diseñado para esta asignatura se basa en lo siguiente:

  • LECCIÓN MAGISTRAL
  • CLASES DE PROBLEMAS
  • PRÁCTICAS DE ORDENADOR con software estadístico
  • TRABAJO EN GRUPO
  • TUTORIAS GRUPALES E INDIVIDUALES
  • TUTORIAS POR CORREO ELECTRÓNICO 
  • ANILLO DIGITAL DOCENTE 

4.2. Actividades de aprendizaje

El programa que se ofrece al estudiante para ayudarle a lograr los resultados previstos comprende las siguientes actividades...

  • LECCIÓN MAGISTRAL, como instrumento básico de introducción de los contenidos y fundamentos lógicos de la asignatura. En las mismas, también se resuelven ejemplos de aplicación de la teoría solicitando la intervención de los alumnos, que aportan sus conocimientos previos.
  • CLASES DE PROBLEMAS, donde se aplican los conocimientos teóricos a la resolución de problemas concretos y se procede a la resolución de los controles individuales. La resolución de problemas se realiza en grupos de tres personas que trabajan en colaboración. Una persona del grupo puede ser nominada para su exposición delante de los otros estudiantes, que intervienen en la corrección del mismo. El profesor actúa clarificando conceptos, y aportando si se le requiere, claves adicionales. Este proceso permite la detección temprana de problemas de aprendizaje en los alumnos.
  • PRÁCTICAS DE ORDENADOR con software estadístico, centradas en su correcta utilización para la gestión y el análisis estadístico básico de los datos, además de la correcta interpretación de las salidas del programa para las distintas técnicas estadísticas bivariantes.
  • TRABAJO EN GRUPO, presentado en tiempo debido:
    • En grupos de 4-5 personas, los alumnos recogen unos datos reales, crean una base de datos, y resumen la información recogida mediante tablas y gráficas además de proceder al análisis estadístico univariante y bivariante de las variables intervinientes con ayuda de software informático, presentando informe escrito.
    • En grupos de 3-4 personas, los alumnos resuelven un conjunto de problemas reportando los resultados por escrito.
    • En grupos de 3-4 personas, los alumnos contestan por escrito a un conjunto de preguntas sobre un texto complementario en inglés o español.
  • TUTORIAS GRUPALES E INDIVIDUALES, permiten evaluar el progreso del grupo y el individual en relación con los trabajos en grupo, permitiendo la prescripción de medidas correctoras.
  • TUTORIAS POR CORREO ELECTRÓNICO para alumnos con problemas para mantener tutorías presenciales.
  • ANILLO DIGITAL DOCENTE como complemento a todas la actividades docentes anteriores.

4.3. Programa

Programa de clases/seminarios

  1. Introducción a la Bioestadística. Método científico.
  2. Estadística descriptiva univariante. Distribución de frecuencias: Tablas y Gráficos. Medidas de tendencia central, dispersión, posición y forma.
  3. Estadística descriptiva bivariante. Tablas de doble entrada. Correlación y Regresión.
  4. Teoría de la Probabilidad. Teorema de Bayes. Variable aleatoria y Modelos de distribución de probabilidad.
  5. Introducción a la estadística inferencial. Muestreo. Estimación por intervalo. Tamaño de muestra.
  6. Estadística inferencial: Contrastes de hipótesis: fundamentos, tipos de error, nivel de significación, potencia de un contraste y grado de significación (valor p).
  7. Contrastes de hipótesis basadas en medias, varianzas y proporciones. Prueba “t” de Student. Prueba “z”. Prueba “F” de Snedecor.
  8. Estadística inferencial no paramétrica. Prueba χ2 de independencia. Prueba ”U” de Mann-Whitney para rangos

Programa de prácticas en aula de informática 

  1. Creación de una base de datos nueva. Gestión de datos. Tablas de frecuencias y gráficas. Estadística descriptiva.
  2. Tabla de doble entrada. Regresión y correlación.
  3. Prueba t de Student. Prueba χ2.

4.4. Planificación de las actividades de aprendizaje y calendario de fechas clave

Calendario de sesiones presenciales y presentación de trabajos

La asignatura consta de 6 créditos ECTS que suponen 150h de dedicación por parte del alumno. 

Consulta la web de la titulación para informarte del horario de clases y calendarios de examenes en

https://fccsyd.unizar.es/academico/horarios-y-calendarios

Las fechas de entrega de los problemas y/o trabajos resueltos en grupo son clave, pues sólo se aceptaran aquellos trabajos entregados en debido tiempo.

El estudiante demuestra de esta manera que sabe gestionar/planificar su tiempo de forma eficiente, en el contexto de un trabajo en grupo.

El cronograma de practicas en aula informática y  de pruebas, se publicará a principio de curso para referencia durante todo el curso.

4.5. Bibliografía y recursos recomendados

La bibliografía básica y complementaria de la asignatura puede ser consultada en el link que sigue:

http://biblos.unizar.es/br/br_citas.php?codigo=29202&year=2019