Estatística Aplicada à Genética

UNIVERSIDADE ESTADUAL DE SANTA CRUZ
PRÓ-REITORIA DE PESQUISA E PÓS-GRADUAÇÃO
DEPARTAMENTO DE CIÊNCIAS BIOLÓGICAS
PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM GENÉTICA E BIOLOGIA MOLECULAR
PROGRAMA DE DISCIPLINA
CÓDIGO:
DISCIPLINA:
PRÉREQUISITOS:
CARGA
HORÁRIA
CRÉDITO:
PROFESSOR (A):
CET 011
EMENTA:
Princípios dos ensaios experimentais. Descrição de amostras. Cálculo de
probabilidades. Qui-quadrado. Diagnóstico de normalidade. Métodos gráficos e
testes de adequabilidade do Qui-quadrado, Smimov-Komogorov, correlação e
Shapiro-Wilks. Análise de variância para ensaio inteiramente casualizado.
Variância. Testes de comparação de médias. Contrastes de médias. Diferença
significante mínima, Bonferroni, Sheffé, Tukei, Duncan e Dunnet. Análise de
variância para ensaio em blocos casualizados. Quadrado latino, aplicações e modelo
linear. Tamanho de ensaio e uso de transformações. Ensaios fatoriais. Ensaios com
parcelas subdivididas e em faixas. Regressão linear e análise de covariância.
Métodos não-paramétricos. Teste do sinal. Testes de Wilcoxon, de Kruskal-Wallis,
de Friedman. Testes de independência e homogeneidade em tabelas de contingência.
Capacitar os mestrandos no planejamento de pesquisas de cunho quantitativo, na
interpretação e na execução de análises estatísticas, tanto de natureza exploratória
quanto inferencial.
Procedimento: A disciplina será ministrada através de aulas expositivas e aulas
práticas no laboratório de informática, focalizando os métodos estatísticos mais
utilizados nas pesquisas da área de zoologia. Para tal será utilizado um problema
real, percorrendo todas as etapas da pesquisa, desde a formulação do problema,
determinação dos procedimentos, elaboração de instrumentos, coleta de dados,
criação de banco de dados e geração de relatórios com os procedimentos estatísticos
pertinentes, utilizando pacotes estatísticos.
A avaliação sertã processual e levará em consideração envolvimento do no
desenvolvimento das aulas. Consistirá na média de três avaliações parciais,
constantes de uma prova escrita; elaboração de um relatório estatístico a partir do
processamento de um banco de dados, com um pacote estatístico, e a média de tr~es
trabalhos, sendo estes: leitura e interpretação de um artigo científico que contenha
resultados científicos, roteiro operacional do projeto da dissertação do mestrado e
listas de exercícios.
OBJETIVOS:
METODOLOGIA:
AVALIAÇÃO:
CONTEÚDO
PROGRAMÁTICO:
ESTATÍSTICA APLICADA À GENÉTICA
TEÓRICA:
45
PRÁTICA:
15
TOTAL:
60 HORAS
TEÓRICA:
03
PRÁTICA:
01
TOTAL:
04
1. A ciência Estatística. O papel e a importância da Estatística na pesquisa
científica. Formulação de hipóteses ou questões de pesquisa. Métodos de
amostragem. Principais conceitos. Métodos de coletas de dados. Organização
da pesquisa em Genética. Dicas para trabalhar com pacotes estatísticos.
2. Conceitos básicos: população, amostra, variáveis, tipos, parâmetros,
estimadores, estimativas. Apresentação de tabelas e gráficos, diagrama de
ramo de folha, tabela de distribuição de freqüências, medidas de tendência
UNIVERSIDADE ESTADUAL DE SANTA CRUZ
PRÓ-REITORIA DE PESQUISA E PÓS-GRADUAÇÃO
DEPARTAMENTO DE CIÊNCIAS BIOLÓGICAS
PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM GENÉTICA E BIOLOGIA MOLECULAR
central: média, mediana, moda. Medidas de posição: percentiles. O diagrama
da caixa (box-plot). Medidas de dispersão: amplitude, variância, desviopadrão e coeficiente de variação.
3. aplicação das distribuições de probabilidade: distribuição Bernoulli,
Binomial, Poisson, Normal, Exponencial, t-student, F, Qui-quadrado. Leitura
de tabelas. Diagnóstico de normalidade. Métodos gráficos e testes de
adequabilidade do Qui-quadrado, Smirnov-Komogorov, correlação e ShapiroWilks.
4. Aplicação da teoria de amostragem. Distribuições amostrais.o teorema central
do Limite. Inferência estatística. Estimação pontual e por intervalo. Cálculo
do tamanho da amostra.
Testes de hipótese para média de uma população (normal, t-student), comparação
5. de duas médias de populações independentes e relacionadas (normal, tstudent). Teste para proporções. Comparação de tr~es ou mais médias, Teste
F, Análise de variância, ANOVA.
6. Princípios dos ensaios experimentais. Análise de variância para ensaio
inteiramente casualizado. Testes de comparação de médias. Contrastes de
meias. Diferença significante mínima, Bonferroni, Scheffé, Tukei, Duncan e
Dunnet. Análise de variância para ensaio em blocos casualizados. Quadrado
latino, aplicações e modelo linear. Tamanho de ensaio e uso de
transformações. Ensaios fatoriais. Ensaios com parcelas subdivididas e em
faixas.
7. Análise de correlação e regressão. Diagrama de dispersão., coeficiente de
correlação de Pearson e de postos de Spearmann, para dados originais.
Ajustamento de dados, pressupostos implícitos e sua validade, interpretação e
análise de resultados. Análise de covariância.
8. Aplicação do teste Qui-quadrado na análise de associação entre variáveis
qualitativas. Teste de independência, homogeneidade e aderência.
Pressupostos e limitações. Medidas de associação: o coeficiente de
contingência. O teste exato de Fisher.
9. Métodos não-paramétricos, pressupostos, limitações. Vantagens e
desvantagens. Paralelos com as técnicas paramétricas. Teste do sinal. Testes
de Wilcoxon, de Kruskai-Wallis, de Friedman.
10. Introdução à análise multivariada, principais técnicas, pressupostos,
limitações, aplicações.
REFERÊNCIA
BIBLIOGRÁFICA:
BOLFARINE, H. e BUSSAB, W. O. A. Elementos de amostragem. São Paulo:
Edgard Blucher Ltda, 2005.
COX, D. R. Planning of experiments. New York: John Wiley, 1958.
MILTON, J. S. Statistical methods in the biological and health sciences.
UNIVERSIDADE ESTADUAL DE SANTA CRUZ
PRÓ-REITORIA DE PESQUISA E PÓS-GRADUAÇÃO
DEPARTAMENTO DE CIÊNCIAS BIOLÓGICAS
PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM GENÉTICA E BIOLOGIA MOLECULAR
Singapore: McGraw Hill, 1992.
MINGOTE, S. A. Análise de dados através de métodos de Estatística
Multivariada: uma abordagem aplicada. Belo Horizonte: Editora da UFMG, 2005.
TRIOLA, M. F. Introdução à Estatística. Rio de Janeiro: LTC, 1999.
VIEIRA, S. Bioestatística: tópicos avançados. Rio de Janeiro: Campus, 2003.
VIEIRA, S. e HOFFMAN, R. Estatística Experimental. São Paulo: Atlas, 1989.
ZAR, J. S. Bioestatistical análisis. New Jersey: Prentice may, 1999.
Bibliografia Complementar:
AYRES, M., AYRES M. JR., AYRES, D. L. E SANTOS. A. S. Dos. BioEstat 3.0:
aplicações estatísticas nas áreas das ciências biológicas e médicas. Belém:
Sociedade Civil Mamirauá; Brasília CNPQ, 2003.
CONTANDRIOPOULOS, A-P; CHAMPAGNE, F;DENS, J-L E BOYLE, P.
Saber preparar uma pesquisa: definição, estrutura e financiamento. Rio de
Janeiro: Hucitec. 1994.
GRIMM, L. G. E. YARNOLD, P. R. Reading and understanding multivariate
statistics. Washington, DC: APA, 1994.
NORUSIS, M. J. SPSS for Windows. Base System User’s Guide. Release 6.0.
Chicago. SPSS inc. 1993.
PEREIRA, J. C. R. Análise de Dados Qualitativos: Estratégias Metodológicas
para as Ciências de Saúde, Humanas e Sociais. São Paulo: EDUSP, 1999.
SIEGEL, S. Estatística Não-Paramétrica. Mc. Graw-Hill, 1975.