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Academic Year/course: 2023/24

452 - Degree in Chemistry

27211 - Statistics and IT


Syllabus Information

Academic year:
2023/24
Subject:
27211 - Statistics and IT
Faculty / School:
100 - Facultad de Ciencias
Degree:
452 - Degree in Chemistry
ECTS:
6.0
Year:
2
Semester:
First semester
Subject type:
Basic Education
Module:
---

1. General information

The objective of the Statistics and Informatics subject is that the student learns to handle the statistical and informatics tools needed in Chemistry . It is intended that, from the knowledge of its contents, they will strengthen the scientific method as a professional practice. They should learn to define a problem, collect and process data and analyse them statistically by choosing the most appropriate computer and statistical tools, with the purpose of drawing conclusions or making decisions based on the analysis performed. They will also learn how to critically analyse studies of this type conducted by others.

The approaches and objectives of the subject are aligned with the following Sustainable Development Goals (SDGs) of the United Nations Agenda 2030: 4 (quality education), 5 (gender equality), 8 (decent work and economic growth) and 10 (reduction of inequalities).

2. Learning results

  • Solve information processing problems using spreadsheets and programming
  • Summarize information from a data set using descriptive tools and interpret it.
  • Solve simple problems of probability calculation and interpret the results.
  • Distinguish clearly between inferential and descriptive procedures. Interpret and use point and interval estimation and hypothesis testing in various chemical problems.
  • Use a statistical program for the analysis of chemical data, interpret the results, and prepare reports.

3. Syllabus

Activity 1:

Introduction to Computer Science. Computer Applications. Hardware and software. Operating systems. Networks of computers. Programming languages.

Activity 2:

Spreadsheets. Data management. Search for objectives. Structured and modular programming. Data and control structures. Procedures and functions.

Activity 3:

Introduction to Statistics and fundamental concepts. Usefulness of Statistics in Chemistry. Data types.

Exploratory one- and two-dimensional data analysis. Basic concepts of probability and most common random variables.

Activity 4:

Introduction to statistical inference. Point estimate of a parameter. Estimation by intervals of confidence. Hypothesis testing.

4. Academic activities

  • Master classes: 25 hours.
  • Computerized practices: 35 hours.
  • Study: 84 hours.
  • Assessment tests. 6 hours.

5. Assessment system

Evaluation of the Computer part

The overall test will consist of the following two parts:

  • Global theory test: multiple-choice test and/or short questions(NI1, 25% of the grade).
  • Global practical test: individual test in which practical cases are solved(NI2, 75 % of the grade).

The final grade for Computer Science will be NI = 0.25 NI1 + 0.75 NI2

  • In order to pass the Computer Science part, the grade of each of the two tests must be equal to or higher than 4.5 points (out of 10 points) and the weighted average must be equal to or higher than 5 points (out of 10 points).
  • In the event that in any of the tests the minimum of 4.5 points is not reached and the weighted average is equal to or higher than 5 points, the Computer Science part will not be considered passed and a grade of 4.9 will be assigned.
  • A grade equal to or higher than 4.5 in any of the tests is saved for the second call.

For the two exams of the academic year, the student can replace the evaluation of the theoretical or practical part in the global exam by midterm exams at the end of these activities.

  • Partial theory test: same as the global test of activity 1 (25% of the grade)
  • Partial practical test: delivery of tasks set during the period of the activity (5 % of the grade) and an individual test in which practical cases are solved (70 % of the grade)
  • In order to pass the part of Computer Science in the test to release topics of the syllabus, the grade of each of the two activities must be equal to or higher than 4.5 points out of 10 and the weighted average must be equal or higher than 5 points.
  • If a test has a grade equal to or higher than 4.5 points in the releasing test, that grade will be saved for the two calls.
  • When NI1 ≥ 4.5, the student will be able to add up to 0.5 points from the completion of the assignments proposed in the theory classes, to the grade NI1.

Evaluation of the Statistics part

The student will be evaluated in a global way of the Statistics part by means of a test in which questions of activities 3 and 4 of the program of the subject are solved. In each call the test consists of:

  • Theoretical issues.
  • Case studies, using the statistical program R Commander.

The grade for this test takes a value of 10 points(NEG).

In addition, activities will be carried out throughout the term for a total grade of 10 points(NEA).

The final grade for Statistics will be NE = maximum (NEG, 0 .8 NEG + 0.2 NEA)

Final grade of the subject NF

The final grade of the subject will be the average of the two parts:    NF = (NE + NI) / 2

  • In order to pass the subject, it will be necessary to obtain a minimum grade of 5 points in each of the following parts (Computer Science  NI and Statistics NE) of the subject.
  • In the case that in any of the parts (Computer Science or Statistics) the minimum of 5 points is not reached and the average is equal or higher than 5 points, the subject will not be considered passed and a grade of 4.9 will be assigned.
  • The passed parts are saved for all the calls of the academic year.
  • If a student does not show up for one of the parts of the subject, the grade for that part will be 0.


Curso Académico: 2023/24

452 - Graduado en Química

27211 - Estadística e informática


Información del Plan Docente

Año académico:
2023/24
Asignatura:
27211 - Estadística e informática
Centro académico:
100 - Facultad de Ciencias
Titulación:
452 - Graduado en Química
Créditos:
6.0
Curso:
2
Periodo de impartición:
Primer semestre
Clase de asignatura:
Formación básica
Materia:
Informática

1. Información básica de la asignatura

La asignatura Estadística e Informática tiene como objetivo que el estudiante aprenda a manejar las herramientas estadísticas e informáticas necesarias en Química. Se pretende que, a partir del conocimiento de sus contenidos, afiance el método científico como práctica profesional. Deberá aprender a definir un problema, recoger y procesar datos y analizarlos estadísticamente eligiendo las herramientas informáticas y estadísticas más adecuadas, con el propósito de elaborar conclusiones o tomar decisiones a partir del análisis realizado. También aprenderá a analizar de forma crítica los estudios de este tipo realizados por otras personas.

Los planteamientos y objetivos de la asignatura están alineados con los siguientes Objetivos de Desarrollo Sostenible (ODS) de la Agenda 2030 de Naciones Unidas: 4 (educación de calidad), 5 (igualdad de género), 8 (trabajo decente y crecimiento económico) y 10 (reducción de las desigualdades).

2. Resultados de aprendizaje

  • Resolver problemas de tratamiento de información usando hojas de cálculo y programación
  • Resumir la información de un conjunto de datos mediante herramientas descriptivas e interpretarla.
  • Resolver problemas sencillos de cálculo de probabilidades e interpretar los resultados.
  • Distinguir de forma clara entre los procedimientos inferenciales y descriptivos. Interpretar y utilizar la estimación puntual y por intervalos y las pruebas de hipótesis en diversos problemas químicos.
  • Utilizar un programa estadístico para el análisis de datos químicos, interpretar los resultados y elaborar informes

 

3. Programa de la asignatura

Actividad 1:

Introducción a la Informática. Aplicaciones de la Informática. Hardware y software. Sistemas operativos. Redes de ordenadores. Lenguajes de programación.

 

Actividad 2:

Hojas de cálculo. Gestión de datos. Búsqueda de objetivos. Programación estructurada y modular. Estructuras de datos y de control. Procedimientos y funciones.

 

Actividad 3:

Introducción a la Estadística y conceptos fundamentales. Utilidad de la Estadística en Química. Tipos de datos. Análisis exploratorio, unidimensional y bidimensional, de datos. Conceptos básicos de probabilidad y variables aleatorias más usuales.

 

Actividad 4:

Introducción a la inferencia estadística. Estimación puntual de un parámetro. Estimación por intervalos de confianza. Contrastes de hipótesis.

4. Actividades académicas

  • Clases magistrales: 25 horas.
  • Prácticas informatizadas: 35 horas.
  • Estudio: 84 horas.
  • Pruebas de evaluación: 6 horas.

5. Sistema de evaluación

Evaluación de la parte de Informática

La prueba global constará de las siguientes dos partes:

  • Prueba global de teoría: prueba de tipo test y/o preguntas cortas (NI1, 25 % de la nota).
  • Prueba global de práctica: prueba individual en la que se resuelven casos prácticos (NI2, 75 % de la nota).

La calificación final de Informática será   NI = 0,25 NI1 + 0,75 NI2

  • Para aprobar la parte de Informática, la calificación de cada una de las dos pruebas debe ser igual o superior a 4,5 puntos (sobre 10 puntos) y la media ponderada igual o superior a 5 puntos (sobre 10 puntos).
  • En el caso de que en alguna de las pruebas no se alcance el mínimo de 4,5 puntos y la media ponderada sea igual o superior a 5 puntos, la parte de Informática no se considerará aprobada y se le asignará una calificación de 4,9.
  • Una calificación igual o superior a 4,5 en alguna de las pruebas se guarda para la 2ª convocatoria.

Con carácter liberatorio, para las dos convocatorias del curso académico, el alumno puede sustituir la evaluación de la parte teórica o de la parte práctica en el examen global por pruebas parciales al finalizar dichas actividades:

  • Prueba parcial de teoría: igual que la prueba global de la actividad 1 (25 % de la nota)
  • Prueba parcial de práctica: entrega de tareas planteadas durante el periodo de la actividad (5 % de la nota) y realización de una prueba individual en la que se resuelven casos prácticos (70 % de la nota).
  • Para aprobar la parte de Informática en la prueba liberatoria la calificación de cada una de las dos actividades debe ser igual o superior a 4,5 puntos sobre 10 y la media ponderada igual o superior a 5 puntos.
  • Si una prueba tiene una calificación igual o superior a 4,5 puntos en la prueba liberatoria, esa calificación se guarda para las 2 convocatorias.
  • Cuando se cumpla que NI1 ≥ 4,5 el alumno podrá sumar hasta 0,5 puntos, provenientes de la realización de las tareas propuestas en las clases de teoría, a la nota NI1.

Evaluación de la parte de Estadística

El alumno será evaluado de forma global de la parte de Estadística mediante una prueba en la que se resuelvan cuestiones de las actividades 3 y 4 del programa de la asignatura. En cada convocatoria la prueba consiste en:

  • Cuestiones teóricas.
  • Casos prácticos, mediante el uso del programa estadístico R Commander.

La puntuación de esta prueba toma un valor de 10 puntos (NEG).

Además, a lo largo del curso se realizarán actividades cuya puntuación total será de 10 puntos (NEA).

La calificación final de Estadística será  NE = máximo (NEG,  0.8 NEG + 0.2 NEA)

 

Calificación final de la asignatura NF

La nota final de la asignatura será la media de las dos partes:    NF = (NE + NI) / 2

  • Para aprobar la asignatura será necesario obtener una calificación mínima de 5 puntos en cada una de las partes (Informática NI y Estadística NE) de la asignatura.
  • En el caso de que en alguna de las partes (Informática o Estadística) no se alcance el mínimo de 5 puntos y la media sea igual o superior a 5 puntos la asignatura no se considerará aprobada y se le asignará una calificación de 4,9.
  • Las partes aprobadas se guardan para todas las convocatorias del curso.
  • Si un alumno no se presenta a una de las partes de la asignatura, su calificación en esa parte será de 0.