Curso De Biometria

BIOMETRIA
INTRODUCCIÓN
En este curso vamos a ver una parte de la estadística aplicada que tiene que ver con
la estimación (de parámetros) estadísticos y principalmente con la prueba de hipótesis
estadísticas. La idea de este curso es construir sobre las ideas básicas de probabilidades,
distribución de probabilidades, intervalos de confianza y prueba de hipótesis que ustedes
vieron en el cursointroductorio BIO-242A. Este curso, BIO-149P, parte del supuesto que
ustedes tienen una noción general de qué son y cómo se calculan probabilidades de eventos
bajo distintas condiciones y que además entienden bien el concepto de incertidumbre en el
proceso de investigación científica. Puesto que algunos de ustedes necesitarán recordar
algunos de los conceptos generales de prueba de hipótesis, en lasprimeras dos clases
repasaremos brevemente los conceptos más importantes. Es recomendable que cconsulten
sus apuntes del curso BIO-242A o un libro introductorio si este breve repaso no es
suficiente para que se sientan seguros de que entienden bien estos conceptos.
En el curso veremos muy por encima lo que es el cálculo de incertidumbre en la
estimación de parámetros a través de intervalos deconfianza, para concentrarnos en el
diseño de experimentos y la prueba de hipótesis. La poca atención que prestaremos en este
curso a la estimación de parámetros no es un reflejo de que esta parte de la estadística sea
menos importante que la prueba de hipótesis, sino que solamente un compromiso de
tiempo. No solamente estaremos retringidos en el ámbito de la estadística que abordaremos,
sino queademás nos concentraremos en una técnica de análisis en particular, denominada
Análisis de Varianza. Así, dejaremos de lado muchas otras aproximaciones estadísticas a
la prueba de hipótesis (e.j. técnicas de distribución libre, pruebas de randomización,
aproximación Bayesiana a prueba de hipótesis, etc.). En mi experiencia, es más provechoso
aprender bien una o unas pocas técnicas estadísticas que eltener un curso lleno de “recetas”
que son memorizadas y luego aplicadas en forma dudosa y muchas veces incorrecta.
Nuestra aproximación general corresponde a una gran rama de la estadística denominada
“frecuentista”, la cual visualiza probabilidades de eventos como las frecuencias esperadas de ese
evento particular, si el experimento o ejercicio pudiera repetirse de igual forma muchas (cientos,miles) veces. Aquí es solamente importante que entiendan que esta filosofía frecuentista no es la
única manera de visualizar las probabilidades de eventos. Una rama importante de la estadística,
aún más antigua que la estadística frecuentista, es la denominada estadística Bayesiana que se basa
en el teorema de Bayes. La filosofía de la estadística Bayesaina visualiza probabilidades como el
grado deconfianza que nostros podemos tener en que ocurra un determinado evento. La diferencia
pude parecer sutil para ustedes, pero es suficientemente distinta como para tratarla en cursos
completamente distintos. De hecho, frecuentistas y bayesianos aparecen

frecuentemente en lados opuestos de un campo de batalla que por momentos ha perdido
incluso el tradicional decoro academico. En la última clasedel curso taratremos de
presentarles una introducción a la aproximación Bayesiana y su potencial aplicación al
problema de evaluación de impacto ambiental.
El principal fundamento de este curso es que el desarrollo de experimentos
comparativos exitosos necesita de objetivos de investigación claramente definidos, los que
pueden ser resueltos a través de la elección apropiada de un diseño detratamientos. El diseño
experimental debe enmarcarse claramente en un diseño de investigación desarrollada por el o
los investigadores y debe acomodar el diseño de tratamientos más eficiente en el contexto de
las preguntas de esos investigadores, tanto desde el punto de vista estadístico como logístico.
En el proceso científico los investigadores deben seguir un programa de investigación
claramente...