Modelo mixto: semillas
Cuadernillo documentado con el desarrollo completo del caso de estudio.
Abrir cuadernilloCurso de capacitación docente
para el análisis de datos en investigación bioquímica
Materiales prácticos de Python, manejo de datos experimentales, estadística descriptiva y visualización científica.
Bienvenida
Desarrollar habilidades estadísticas y computacionales mediante el uso de Python para organizar, analizar, visualizar e interpretar datos experimentales de investigación en bioquímica, aplicando estadística descriptiva, inferencial y modelos de regresión lineal para la validación de resultados científicos de laboratorio.
Sesión 3
Análisis e interpretación de un modelo mixto aplicado a datos experimentales, con diagnóstico y comparaciones entre tratamientos.
Cuadernillo documentado con el desarrollo completo del caso de estudio.
Abrir cuadernilloSesión 1
Introducción al trabajo reproducible con Python y diagnóstico de problemas de captura en datos experimentales.
Fundamentos de Python y primeros pasos con datos experimentales.
Abrir materialActividad guiada para identificar, corregir y documentar errores de captura.
Abrir actividadDesarrollo completo de la actividad, con comprobaciones y resultados.
Abrir soluciónSesión 2
Resúmenes numéricos y gráficos para explorar la actividad enzimática y comunicar patrones experimentales.
Cálculo e interpretación de medidas descriptivas, variabilidad y representaciones gráficas de resultados de laboratorio.
Abrir material