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Facultad de Medicina Jesús Carranza, esq. Paseo Tollocan s/n Col. Moderna de la Cruz, C.P. 50000 Toluca, Estado de México Facultad de Medicina Licenciatura en Nutrición TEMARIO CALENDARIZADO NOMBRE DEL DOCENTE (S) Keila Isaac Olivé, Antonio Laguna Camacho, Antonio Sandoval TEORIA-PRÁCTICA Teoría y Práctica UNIDAD DE APRENDIZAJE Bioestadística I OBLIGATORIA-OPTATIVA Obligatoria PERIODO 2019B NO. DE SESIÓN Y FECHAS TEMA OBJETIVO ESTRATEGIA DE APRENDIZAJE TAREAS Semana 1 05 al 10 de agosto Tema 1: Bioestadística descriptiva. 1.1 Recolección y presentación de datos. 1.1.1 Variables, su clasificación y escalas de medición. 1.1.2 Organización de los datos en tablas de datos ordenados individuales y agrupados. Identificar los tipos de variables y las escalas de medición involucradas en la toma de datos. Organizar los datos colectados en tablas de datos ordenados individuales y agrupados. Conferencia magistral. Discusión de ejercicios demostrativos. Resolución de ejercici os. Semana 2 12 al 17 de agosto Tema 1: Bioestadística descriptiva. 1.1 Recolección y presentación de Calcular de las frecuencias absolutas, absolutas acumuladas, relativas y relativas Conferencia magistral. Discusión de Resolución de ejercici os.
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Jesús Carranza, esq. Paseo Tollocan s/nCol. Moderna de la Cruz, C.P. 50000
Toluca, Estado de MéxicoTel. (722) 217 35 52
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Facultad de Medicina Licenciatura en NutriciónTEMARIO CALENDARIZADO
NOMBRE DEL DOCENTE (S) Keila Isaac Olivé, Antonio Laguna Camacho, Antonio SandovalTEORIA-PRÁCTICA Teoría y PrácticaUNIDAD DE APRENDIZAJE Bioestadística IOBLIGATORIA-OPTATIVA ObligatoriaPERIODO 2019B
NO. DE SESIÓN Y FECHAS TEMA OBJETIVO ESTRATEGIA DE
APRENDIZAJE TAREAS
Semana 1
05 al 10 de agosto
Tema 1: Bioestadística descriptiva.
1.1 Recolección y presentación de datos. 1.1.1 Variables, su clasificación y escalas de medición.
1.1.2 Organización de los datos en tablas de datos ordenados individuales y agrupados.
Identificar los tipos de variables y las escalas de medición involucradas en la toma de datos.
Organizar los datos colectados en tablas de datos ordenados individuales y agrupados.
Conferencia magistral.
Discusión de ejercicios demostrativos.
Resolución de ejercicios.
Semana 2
12 al 17 de agosto
Tema 1: Bioestadística descriptiva.
1.1 Recolección y presentación de datos.
1.1.3 Cálculo de las frecuencias absolutas, absolutas acumuladas, relativas y relativas acumuladas a partir de las tablas de datos
Calcular de las frecuencias absolutas, absolutas acumuladas, relativas y relativas acumuladas a partir de las tablas de datos ordenados individuales y agrupados.
Conferencia magistral.
Discusión de ejercicios demostrativos.
Resolución de ejercicios.
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FECHAS TEMA OBJETIVO ESTRATEGIA DE APRENDIZAJE TAREAS
ordenados individuales y agrupados.
Semana 3
19 al 24 de agosto
Tema 1: Bioestadística descriptiva.
1.1 Recolección y presentación de datos.
1.1.4 Análisis de frecuencias acumuladas absolutas y relativas.
1.1.5 Principales gráficos utilizados para representar variables cualitativas y cuantitativas.
Aprender a analizar la información contenida en las tablas de frecuencias acumuladas absolutas y relativas.
Conocer y aprender a utilizar los principales gráficos empleados para representar variables cualitativas y cuantitativas.
Conferencia magistral.
Discusión de ejercicios demostrativos.
Resolución de ejercicios.
Semana 4
26 al 31 de agosto
Tema 1: Bioestadística descriptiva.
1.2 Medidas de tendencia central y de dispersión.
1.2.1 Medidas de tendencia central para datos individuales y agrupados: media, mediana y moda.
Calcular las medidas de tendencia central (media, moda y mediana) para datos individuales y agrupados.
Conferencia magistral.
Discusión de ejercicios demostrativos.
Resolución de ejercicios.
Semana 5
02 al 07 de septiembre
Tema 1: Bioestadística descriptiva.
1.2 Medidas de tendencia central y de dispersión.
1.2.2 Medidas de dispersión para datos individuales y agrupados:
Calcular medidas de dispersión (rango, varianza, desviación estándar) para datos individuales y agrupados.
Conferencia magistral.
Discusión de ejercicios demostrativos.
Resolución de ejercicios.
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rango, varianza, desviación estándar.
Semana 6
09 al 14 de septiembre
Tema 1: Bioestadística descriptiva.
1.3 Medidas de posición, de simetría y curtosis.
1.3.1 Medidas de posición: cuartiles, deciles y percentiles para datos individuales y agrupados.
1.3.2 Gráficos de cajas y bigotes: construcción e interpretación.
1.3.3 Medidas de simetría y forma: coeficiente de simetría de Pearson y Fisher.
Calcular medidas de posición (cuartiles, deciles y percentiles) de datos individuales y agrupados.
Aprender a construir e interpretar los gráficos de cajas y bigotes.
Calcular medidas de simetría y forma (coeficiente de simetría de Pearson y Fisher) de datos individuales y agrupados.
Conferencia magistral.
Discusión de ejercicios demostrativos.
Resolución de ejercicios.
Semana 7
16 al 21 de septiembreConsolidación
Consolidar los conocimientos vistos en el tema 1: Bioestadística descriptiva.
Discusión de ejercicios demostrativos.
Resolución de ejercicios.
Semana 8
23 al 28 de septiembrePrimera evaluación parcial
Semana 9
30 de septiembre al 05 de octubre
Tema 2: Probabilidades y Teorema de Bayes.
Probabilidades.
2.1 Cálculo de la probabilidad individual.
Aprender a calcular probabilidades individuales a partir de ejercicios prácticos.
Aprender a calcular probabilidades compuestas, a partir de ejercicios prácticos.
Conferencia magistral.
Discusión de ejercicios demostrativos.
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2.2 Cálculo de la probabilidad compuesta: probabilidad conjunta y probabilidad de unión.
2.3 Cálculo de la probabilidad condicional.
Aprender a calcular la probabilidad condicional a partir de ejercicios prácticos.
Semana 10
07 al 12 de octubre
Tema 2: Probabilidades y Teorema de Bayes.
Teorema de Bayes.
2.4 Teorema de Bayes: sensibilidad, especificidad, falsos positivos, falsos negativos, valor predictivo positivo y valor predictivo negativo.
Calcular e interpretar los parámetros sensibilidad y especificidad.
Calcular e interpretar los parámetros falsos negativos y falsos positivos.
Calcular e interpretar los parámetros valor predictivo positivo y valor predictivo negativo.
Conferencia magistral.
Discusión de ejercicios demostrativos.
Resolución de ejercicios.
Semana 11
14 al 19 de octubre
Tema 3: Muestreo.
3.1 Métodos de muestreo probabilístico.
3.1.1 Método de muestreo aleatorio simple.
3.1.2 Método de muestreo aleatorio estratificado.
3.1.3 Método de muestreo por racimos o conglomerados.
Aprender los diferentes tipos de muestreos probabilísticos, cómo se realizan y en qué caso es más conveniente su aplicación.
Conferencia magistral.
Discusión de ejercicios demostrativos.
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FECHAS TEMA OBJETIVO ESTRATEGIA DE APRENDIZAJE TAREAS
3.1.4 Método de muestreo sistemático.
Semana 12
21 al 26 de octubre
Tema 3: Muestreo.
3.2 Métodos de muestreo no probabilístico.
3.2.1 Método de muestreo por cuotas.
3.2.2 Método de muestreo por conveniencia.
3.2.3 Método de muestreo por bola de nieve.
3.2.4 Método de muestreo casual o accidental.
3.2.5 Método de muestreo discrecional. 3.3 Cálculo del tamaño de muestra para estimar medias y proporciones.
Aprender los diferentes tipos de muestreos probabilísticos, cómo se realizan y en qué caso es más conveniente su aplicación.
Aprender a calcular el tamaño de la muestra en el cálculo de medias y proporciones.
Conferencia magistral.
Discusión de ejercicios demostrativos.
Resolución de ejercicios.
Semana 13
28 de octubre al 02 de noviembre
Tema 4: Bioestadística inferencial.
Distribuciones de variables discretas.
4.1 Distribución de variables discretas: la distribución binomial.
Conocer y aplicar las distribuciones de variables discretas al cálculo de probabilidades.
Conferencia magistral.
Discusión de ejercicios demostrativos.
Resolución de ejercicios.
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FECHAS TEMA OBJETIVO ESTRATEGIA DE APRENDIZAJE TAREAS
4.2 Distribución de variables discretas: la distribución Poisson.
Semana 14
04 al 09 de noviembre
Tema 4: Bioestadística inferencial. Distribuciones de variables continuas.
4.3 Distribución de variables continuas: la distribución Normal.
4.4 Distribución de variables continuas: la distribución t-student.
Conocer y aplicar las distribuciones de variables continuas al cálculo de probabilidades.
Conferencia magistral.
Discusión de ejercicios demostrativos.
Resolución de ejercicios.
Semana 15
11 al 16 de noviembre
Consolidación Consolidar los conocimientos vistos en los temas 2, 3 y 4. Discusión de ejercicios
demostrativos. Resolución de ejercicios.
Semana 1618 al 23 de noviembre Segunda evaluación parcial
