El presente módulo ofrece a los cursantes una serie de conceptos y herramientas estadísticas elementales, aplicables a la problemática medioambiental y la sustentabilidad. Tiene como principal objetivo familiarizarlos con las técnicas de uso frecuente, el lenguaje y razonamiento propios de la estadística, en tanto resultan competencias indispensables para el profesional actual, por cuanto facilitan su comprensión de la realidad, la evaluación de soluciones y la toma de decisiones.Las lecciones están organizadas de manera secuencial y progresiva. Se presentan en forma amena, dinámica y aplicada. No se requieren conocimientos previos de estadística.¡Hola!

El presente módulo ofrece a los cursantes una serie de conceptos y herramientas estadísticas elementales, aplicables a la problemática medioambiental y la sustentabilidad. Tiene como principal objetivo familiarizarlos con las técnicas de uso frecuente, el lenguaje y razonamiento propios de la estadística, en tanto resultan competencias indispensables para el profesional actual, por cuanto facilitan su comprensión de la realidad, la evaluación de soluciones y la toma de decisiones. Las lecciones están organizadas de manera secuencial y progresiva. Se presentan en forma amena, dinámica y aplicada. No se requieren conocimientos previos de estadística. No es necesario que tengas conocimientos previos en el tema. La realización de una serie de actividades pensadas para acompañarte en tu aprendizaje así como el diseño de clases sencillas y conceptuales te permitirá obtener el conocimiento básico y necesario para profundizar tus estudios ya sea en temas directamente relacionados con la biología o transversales a ella tales como la gestión ambiental sostenible o el impacto de la biotecnología en la macroeconomía. Los temas que recorreremos juntos durante esta semana serán los siguientes: Recopilación de datos: censos, muestreo y experimentación. Instrumentos de medición y tipos de variables. Organización y descripción de los datos: Estadística univariada. Tabulación, representación gráfica y resúmenes numéricos de datos. Nociones de modelos de distribución de probabilidades. Comparación de dos o más grupos: Relación entre dos variables categóricas o entre categóricas y cuantitativas. Tablas de doble entrada, estadística descriptiva por grupos. Representación gráfica. Relación entre dos variables cuantitativas: Representación gráfica. Análisis de asociación. Modelos de regresión. Causalidad versus asociación.