martes, 20 de mayo de 2008

CURSO: DISEÑO EXPERIMENTAL Y ANÁLISIS COMPUTACIONAL PARA ESTUDIOS EN ECOLOGÍA Y CONSERVACIÓN DE LA BIODIVERSIDAD

“Ninguna cantidad de conocimiento estadístico puede compensar por la falta de diseño experimental.” - Ron Fisher

http://camilolab.slu.edu/indice.html


ORGANIZAN

Departamento de Biología, Saint Louis University
Centro de Análisis Espacial (CAE), Instituto de Ecología, Universidad Mayor de San Andrés

AUSPICIAN

Centro de Estudios Internacionales, Saint Louis University

El Departamento de Biología de Saint Louis University y el Instituto de Ecología, Universidad Mayor de San Andres, invitan a los interesados a postular al curso “Diseño experimental y análisis computacional para estudios en ecología y conservación de la biodiversidad”.
El curso pretende brindar herramientas teóricas, filosoficas y metodologicas para el análisis de múltiples variables a la vez, en el marco de proyectos de investigacion enfocados en ecologia,
manejo y conservacion de la biodiversidad. El curso abordará diferentes enfoques para el diseno de proyectos de investigacion, asi como instrumentos de evaluacion cuantitativa multivariada. El curso incluye una parte práctica para que el estudiante sea capaz de realizar analisis multivariados.

CONSIDERACIONES
A tiempo de postularse, los participantes propondrán un proyecto de investigación. El proyecto de investigación debe considerar un problema de investigación que el participante ya se encuentre trabajando y cuente con datos tomados en campo. Al principio del curso, los proyectos
serán presentados y discutidos conjuntamente con el instructor; lo cual permitirá la aplicación y
asimilación inmediata de los conceptos y paquetes estadísticos aprendidos.

NOTA: Los participantes del curso “Teoría y Filosofía del Diseño Experimental y Análisis Multivariado” (dictado por Dr. Gerardo Camilo, junio 2007) no califican para el presente curso.

INSTRUCTOR: Gerardo R. Camilo, Ph.D. Saint Louis University, Missouri, EEUU.

AUDIENCIA:
Estudiantes de pregrado y maestría o profesionales en biología, ingeniería forestal, ingeniería agronómica y ramas afines que realizan trabajos de investigación en ecología y conservación de la biodiversidad.

PRERREQUISITOS:

  • Tener bases conceptuales en el diseño experimental e investigación.
  • Tener conocimiento básico de la estadística inferencial univariada (ej. Análisis de Varianza, regresión lineal) y multivariada (ej. Análisis de varianza multivariada, Análisis de covarianza).
  • Poseer conocimiento del uso de programas estadísticos (ej. SYSTAT, SPSS, SAS).
  • Los estudiantes de pregrado que quieran postular deben haber aprobado las materias de bioestadística y estar elaborando el perfil de tesis.

LUGAR: Auditorio del Instituto de Ecología, Universidad Mayor de San Andrés, La Paz, Bolivia.

FECHAS: Del 18 al 21 de junio de 2008.

HORARIO: 08:30 – 18:00 horas. 64 horas de carga horaria.

CUPO: 15 personas

COSTO: Ninguno

APLICACIÓN

  • Descargar el formulario de apliación en http://camilolab.slu.edu/Bolivia2008/Formulario_aplicacion.pdf
  • Formulario de aplicación para el curso “Diseño experimental y análisis computacional para estudios en ecología y conservación de la biodiversidad”.
  • Enviar el formulario al correo electrónico: adomicri@slu.edu

CIERRE DE APLICACIONES: 8 de junio.

PUBLICACIÓN DE SELECCIONADOS: 12 de junio.

INFORMACIONES: Alejandra Domic (adomicri@slu.edu), Rodrigo Rios (rios.rodrigo.s@gmail.com)

PROGRAMA DEL CURSO
1. Teoría y filosofía del diseño experimental multivariado

  1. Introducción – como pensar en múltiples dimensiones
  2. Supuestos – usos y abusos del diseño multivariado
  3. Importancia del diseño experimental multivariado y espacial – Su relación con el significado biológico (Panacea o caja de Pandora)

2. Avances computacionales aplicados a Ecología y Conservación de la Biodiversidad

  1. El ambiente computacional R
  2. Paquetes y librerías computacionales para evolución, ecología y conservación
  3. Estructura de datos en evolución, ecología y conservación
  4. Análisis estadístico computacional en Ecología
  5. Modelos múltiples y parsimonia en ecología y conservación
  6. Ordenaciones (Análisis indirectos y directos de gradientes)
  7. Análisis complejos de diversidad