Introducción a las técnicas de estudio en ciencias experimentales.

Imagen de A.J.Canepa

Introducción a las técnicas de estudio en ciencias experimentales.

Instalar las habilidades teórico-prácticas que permitan a los estudiantes y profesionales enfrentar las cuestiones relacionadas con el conocimiento del entorno natural (con énfasis en el medio marino); permitiendo el desarrollo exitoso de un programa de investigación, tomando y analizando datos y dando resultados.

El curso está dirigido a estudiantes, investigadores o profesionales relacionados con el estudio del entorno natural que deseen ampliar sus conocimientos teóricos y prácticos de cómo tratar el estudio de los sistemas naturales y el efecto de los seres humanos sobre él.

Este curso se propone como complemento formativo aplicado al diseño experimental, desarrollo experimental y análisis de datos. Entendemos que es especialmente útil para la redacción de Tesis (Bachellor, Maestría y Doctorado), artículos científicos y trabajos profesionales donde la estadística descriptiva y el análisis experimental son necesarios. Ejemplos de ecología (terrestre y marina), pero también de otras disciplinas científicas (ciencias ambientales, química, medicina, etc.)
La actividad consistirá en sesiones teórico-prácticas por ordenador y complementadas con prácticas en laboratorio y muestreo de campo.

Introducción a la programación en R y RStudio

Introducción al Software R y a la Interfaz Gráfica RStudio.
Descarga, instalación y mantenimiento R, RStudio y otros paquetes.
Manejo del workspace y de scripts.
Programación básica orientada a objetos.
Importación de datos desde diferentes plataformas.
Tratamiento básico de datos para fines estadísticos.

Diseño experimental y muestreo

Teoría del muestreoRéplicación;Pseudo-réplicación.
Control experimental. Diseño BACI (Before After Control Impact).
Practical activities of data collection design.
Actividades prácticas de diseño de toma de datos.
Campañas / Experimentos con ejemplos Reales.

Exploración estadística de Datos con R

Introducción al paquete “ggplot2”.
Exploración visual de datos con fines estadísticos.
Violación de las asunciones de los modelos lineales: Normalidad, Homogeneidad, Independencia.

Análisis de datos con R

Introducción a los modelos estadísticos.
Modelos lineales.
Modelos lineales Generalizados.

Trabajo en grupo y mesa final de discusión

Presentación del problema a ser evaluado por los alumnos.
Trabajo en grupos discretos utilizando lo aprendido.
Presentación de los resultados. Discusión final de los resultados.

GENERAL

Este curso se propone como complemento formativo aplicado al diseño experimental, desarrollo experimental y análisis de datos. Entendemos que es especialmente útil para la redacción de Tesis (Bachellor, Maestría y Doctorado), artículos científicos y trabajos profesionales donde la estadística descriptiva y el análisis experimental son necesarios. Ejemplos de ecología (terrestre y marina), pero también de otras disciplinas científicas (ciencias ambientales, química, medicina, etc.)
La actividad consistirá en sesiones teórico-prácticas por ordenador y complementadas con prácticas en laboratorio y muestreo de campo.

CONTENIDOS

Introducción a la programación en R y RStudio

Introducción al Software R y a la Interfaz Gráfica RStudio.
Descarga, instalación y mantenimiento R, RStudio y otros paquetes.
Manejo del workspace y de scripts.
Programación básica orientada a objetos.
Importación de datos desde diferentes plataformas.
Tratamiento básico de datos para fines estadísticos.

Diseño experimental y muestreo

Teoría del muestreoRéplicación;Pseudo-réplicación.
Control experimental. Diseño BACI (Before After Control Impact).
Practical activities of data collection design.
Actividades prácticas de diseño de toma de datos.
Campañas / Experimentos con ejemplos Reales.

Exploración estadística de Datos con R

Introducción al paquete “ggplot2”.
Exploración visual de datos con fines estadísticos.
Violación de las asunciones de los modelos lineales: Normalidad, Homogeneidad, Independencia.

Introducción a las técnicas de estudio en ciencias experimentales.

Imagen de A.J.Canepa