MÉTODOS CUANTITATIVOS PARA LA INVESTIGACIÓN CON ANIMALES

Docentes: Ing. Agr. (Dra.) Mónica Piccardi. FCA-UNC

Ing. Agr. (Dr.) Mariano Córdoba. FCA-UNC

Duración del curso:

40 horas.

Créditos:

2 créditos

Fecha de realización:

24 al 28 de Septiembre de 2018 en el horario de 9:00 a 17:00 hs

Destinatarios:

Dirigido a profesionales con título expedido por Universidad Pública o Privada o Extranjera afín a las Ciencias Agropecuarias, Forestales, Biológicas o Ambientales. Acreditar ejercicio profesional, formar parte de equipos de investigación o ser becario de Ciencia y Tecnología con ejercicio de tareas de investigación científica y tecnológica.

Objetivos:

  • Familiarizar al participante con modelos estadísticos contemporáneos para el análisis de datos variables productivas y reproductivas importantes para la producción comercial de carne y leche.
  • Presentar nuevas estrategias para el análisis estadístico de datos provenientes de controles lecheros a historial reproductivo.
  • Instruir en el manejo del software JMP para el manejo de grandes volúmenes de datos. Y en el uso de InfoStat y SAS University para el análisis estadístico orientado a obtener los indicadores productivos y reproductivos (modelado curvas de lactancia, estimaciones de riesgo de preñez, descartes, aborto, etc.).

Contenidos

Estudios experimentales y observacionales de producción animal. Consideraciones sobre el diseño.

Análisis de datos

Análisis exploratorio

Análisis de la Varianza

Regresión Lineal

Análisis de ensayos con medidas repetidas

Modelos Lineales Mixtos. Curvas de crecimiento y lactancia.

Modelos no lineales de efectos fijos y mixtos

Regresión Logística. Estimación cocientes de chance.

Análisis de sobrevida (time to event data).

Obtención de indicadores  reproductivos.

Metodología del curso:

Modalidad teórico-práctico. Clases teórico prácticas y discusión de estrategias de análisis para el trabajo final integrador.

Evaluación:

Para realizar la evaluación final deberá haber asistido al 80% de las actividades. Se aprobará con 7 (siete) o más puntos en escala de 1 (uno) a 10 (diez). El trabajo integrador final consta de la resolución de situaciones problemas y podrá ser abordado Individualmente o en grupo de hasta tres integrantes.

Requerimientos

Cada asistente al curso deberá traer una notebook con el software InfoStat, R, SAS University y JMP.

Bibliografía:

Allison P. D. 2010. Survival Analysis Using SAS®: A Practical Guide, Second Edition. Cary, NC: SAS Institute Inc.

Balzarini MG, Di Rienzo JA,  Tablada EM,  Gonzalez LA, Bruno C, Córdoba M., Robledo CW, Casanoves F. 2015. Estadística y Biometría. Ilustraciones del uso de InfoStat en problemas de agronomía. Editorial Brujas. ISBN 978-987-591-575-6.

Di Rienzo J.A., Casanoves F., Balzarini M.G., Gonzalez L., Tablada M., Robledo C.W. InfoStat versión 2014. Grupo InfoStat, FCA, Universidad Nacional de Córdoba, Argentina. URL http://www.infostat.com.ar

Balzarini M.G., Gonzalez L., Tablada M., Casanoves F., Di Rienzo J.A., Robledo C.W. (2008). Infostat. Manual del Usuario, Editorial Brujas, Córdoba, Argentina.

Software:

Se utilizarán los software InfoStat (Di Rienzo et al., 2015), R (R Core Team, 2015), SAS University (SAS Institute Inc. 2015) y JMP (SAS Institute Inc. 2015).

 

Di Rienzo J.A., Casanoves F., Balzarini M.G., Gonzalez L., Tablada M., Robledo C.W. InfoStat versión 2015. Grupo InfoStat, FCA, Universidad Nacional de Córdoba, Argentina. URL http://www.infostat.com.ar

 

R Core Team, 2015. R: A language and environment for statistical computing. R Foundation for Statistical Computing, Vienna, Austria. URL http://www.R-project.org/.

 

SAS Institute Inc. 2015. SAS® University Edition: Installation Guide for OS X. Cary, NC: SAS Institute Inc.

 

JMP® 12.1.0 Copyright©. 2015. SAS Institute Inc. Software for Windows. Cary, NC, USA.

 

Documentación de InfoStat:

Balzarini M.G., Gonzalez L., Tablada M., Casanoves F., Di Rienzo J.A., Robledo C.W. 2008. Infostat. Manual del Usuario, Editorial Brujas, Córdoba, Argentina.