SALTA 2023

Jornada de Enseñanza de Bioestadística  9 de octubre

XXVII Reunión Científica GAB  10 al 12 de octubre

La XXVII Reunión Científica del GAB está dirigida a todos los docentes, investigadores y estudiantes interesados en la aplicación de la Estadística en las biociencias, abarcando áreas como biología, agronomía, medicina y medio ambiente, entre otras.

Les alentamos a presentar su trabajo de investigación en estas áreas, destacando el uso de herramientas de análisis estadístico, con el fin de compartir sus resultados con otros investigadores, recibir comentarios y retroalimentación, y establecer contactos con colegas.

La Jornada sobre Enseñanza de la Bioestadística tiene como objetivo contribuir a la mejora de la calidad de la enseñanza de la Bioestadística tanto en el nivel de grado como en el de posgrado. Durante la jornada, se discutirán técnicas y estrategias innovadoras, incluyendo el uso de herramientas tecnológicas, con el fin de mejorar la enseñanza de esta disciplina.

Los participantes tendrán la oportunidad de explorar y aprender sobre nuevos recursos, así como de crear y fortalecer vínculos interpersonales e interinstitucionales, lo que beneficiará la enseñanza de la Bioestadística en el país.

Silvia Sühring

Ramiro Curti

Sergio Fonteñez

Pablo Gorostiague

Verónica Lozano

Mónica Balzarini  Ph. Doctor, MSc. en Biometría. CONICET / Facultad de Ciencias Agrarias, Universidad Nacional de Córdoba.

Teresa Boca  Dra. de la UBA, Área Cs. Agropecuarias, MSc. en Biometría. Departamento de Estadística, Universidad de Buenos Aires / Universidad del Noroeste de la Provincia de Buenos Aires.

Sergio Bramardi  Dr. en Biometría. Departamento de Estadística, Universidad Nacional de Comahue.

Fernando Casanoves Dr. en Cs. Agropecuarias, MSc. en Biometría. Centro Agronómico Tropical de Investigación y Enseñanza (CATIE), Costa Rica.

Liliana Contini  Mag. en Biometría y Mejoramiento. Departamento de Matemática Universidad Nacional del Litoral.

Gerardo Cueto  Dr. en Cs. Biológicas. CONICET / Facultad de Ciencias Exactas y Naturales, Universidad de Buenos Aires.

Ramiro Curti  Dr. en Cs. Agropecuarias. CONICET / Facultad de Ciencias Naturales, Universidad Nacional de Salta

Pablo Demetrio  Dr. en Ciencias Exactas. CONICET / Facultad de Ciencias Naturales y Museo, Universidad Nacional de La Plata.

Julio Di Rienzo  MSc. en Biometría. Facultad de Ciencias Agrarias, Universidad Nacional de Córdoba.

Andrea Lavalle  Dra. en Ciencia y Tecnología, Mag. en Educación en Ciencias, Orientación Matemática. Departamento de Estadística, Universidad Nacional de Comahue.

Gloria Monterubbianesi  Dra. en Ciencia y Tecnología Agraria y Alimentaria, MSc. en Biometría. Facultad de Ciencias Agrarias, Universidad Nacional de Mar del Plata.

Adriana Pérez  Mag. en Generación y Análisis de Información Estadística. Facultad de Agronomía y Facultad de Ciencias Exactas y Naturales, Universidad de Buenos Aires. Instituto de Investigaciones Biotecnológicas. Universidad Nacional de San Martín.

  • Difundir los nuevos conocimientos en el área de la Bioestadística y los últimos aportes de la Estadística aplicada a la investigación en Biociencias en el país.
  • Promover y/o fortalecer los vínculos entre las instituciones, nacionales e internacionales, vinculadas a la Bioestadística y crear una red de contactos a través de la cual fluyan interconsultas, experiencias y desarrollos en cooperación interinstitucional.
  • Contribuir en la formación de recursos humanos dedicados a la investigación en Biociencias.
  • Promover y fortalecer la actividad de consultoría estadística y la formación de equipos de investigación interdisciplinarios.
  • Contribuir al mejoramiento de la enseñanza de la Biometría en el país.
  • Proveer un ámbito para el intercambio y discusión de ideas motivadoras e inspiradoras para la comunidad de biometristas.

La asistencia a la Jornada de Enseñanza de Bioestadística puede ser presencial o virtual.

La asistencia a la XXVII Reunión Científica del GAB es únicamente presencial.

* DATOS ÚTILES *

ACTIVIDADES de la Jornada de Enseñanza de Bioestadística

La participación en la Jornada puede ser presencial o virtual

descargar aquí el PROGRAMA DE ACTIVIDADES

El contenido de un curso de Bioestadística, y su enfoque metodológico, consiste con frecuencia en el planteamiento de los campos de problemas que puede abordar la Bioestadística, una introducción a las ideas y definiciones básicas de la Inferencia Estadística orientadas a las ciencias de la vida y una serie de protocolos con ejemplos donde los datos siempre están dados; un proceso que genera resultados que deben ser interpretados con cierta ortodoxia que conduce a una conclusión. Si el curso de Bioestadística es un modelo de 5O horas, ¿valdría la pena hacer lo que se describió al principio? ¿Un curso de técnicas estadísticas, asociadas a unos campos de problemas? Con este enfoque, ¿cuál sería la expectativa sobre complejidad de problemas reales que el futuro profesional podría abordar autónomamente? Es decir, ¿preténdenos formar un “estadístico chiquito”? o ¿pretendemos formar un egresado que sepa interactuar con un profesional experto en Estadística, que forme de un equipo de investigación? He aquí la cuestión central que llama a nuestra dialéctica de la enseñanza de la Estadística y que será objeto de esta charla.


Roberto Behar Gutiérrez es profesor de la Escuela de Estadística en la Universidad del Valle, en Cali, Colombia, donde ha sido director de la carrera de Estadística, de la Maestría en Estadística y e la Maestría en Ingeniería de Sistemas. Se graduó en Ciencias de la Educación, en la especialidad en Matemáticas, en la Universidad Santiago de Cali y además tiene título de Ingeniero y de Estadístico, ambos otorgados por la Universidad del Valle, en Cali, Colombia. Realizó la Maestría en Estadística Experimental, en el Colegio de Postgraduados de Chapingo, México y su tesis doctoral en Estadística en la Universidad Politécnica de Cataluña, en Barcelona. Ha escrito artículos y realizado numerosas conferencias sobre la enseñanza de la estadística, una de sus pasiones, a la cual dedica buena parte de su tiempo. Es miembro de la Junta Directiva de la Sociedad Colombiana de Estadística desde su fundación hasta la fecha.

La ciencia de datos es un campo en crecimiento que combina estadística, informática y conocimiento de dominio para extraer conocimiento de los datos. La ciencia de datos se centra en el uso de herramientas y técnicas para recopilar, procesar y analizar grandes conjuntos de datos complejos. Algunas de las fortalezas de la ciencia de datos incluyen la capacidad de manejar grandes volúmenes de datos y la capacidad de analizar múltiples tipos de datos, incluyendo aquellos no estructurados. Es importante que los cursos de grado en estadística incluyan contenido sobre ciencia de datos para preparar a los estudiantes para el mundo actual, en el cual la cantidad de datos disponibles es cada vez mayor. Algunos temas que se deben incluir son el aprendizaje automático, la minería de datos, la visualización de datos y el análisis de redes. En esta presentación hablaremos de cómo podemos integrar contenidos de ciencia de datos en los cursos de grado, concretamente mediante el uso y la experiencia con datos reales obtenidos a través de DataCamp y Kaggle.

Pedro Campos es Profesor Asistente de la Facultad de Economía de la Universidad de Porto, con un Doctorado en Ciencias de la Gestión (Universidad de Porto) and Bsc en Matemática Aplicada (U. Portucalense). Es miembro del Laboratorio de Inteligencia Artificial y Apoyo a la Decisión, que es un grupo de investigación perteneciente al INESC TEC. Coordina el Programa de Posgrado en Business Intelligence and Analytics en Porto Business School. Pedro también es Director Adjunto del Proyecto Internacional de Alfabetización Estadística (ISLP), cuyo objetivo principal es contribuir a promover la alfabetización estadística en todo el mundo, entre jóvenes y adultos, en todos los ámbitos de la vida. Sus principales áreas de investigación son Estadística, Minería de Datos, Técnicas de Muestreo, Educación Estadística e Inteligencia Artificial (Modelos Basados en Agentes). Las principales áreas de aplicación son Demografía y Redes Organizacionales. Pedro es actualmente Jefe de la Unidad de Metodología en Estadística Portugal.

El objetivo de la charla es introducir buenas prácticas básicas para el manejo de espacios de intercambio de conocimiento sincrónico (por ejemplo, clase, seminario, taller o charla). La mayoría de estas prácticas básicas podrán ser usadas en entornos presenciales, híbridos o en línea (por ejemplo, usando Zoom). Cada detalle del encuentro, empezando por el formulario de registro hasta el pedido de devolución cuando termina el taller, pasando por la ejecución del mismo, son una demostración de estrategias que pueden ser adoptadas o adaptadas a cualquier intercambio de saberes que suceda interactuando en simultáneo con una audiencia.
MetaDocencia es una comunidad inclusiva y colaborativa que mejora la educación al potenciar a docentes de países menos favorecidos. MetaDocencia nutre una comunidad de educadores de habla hispana al enseñar métodos educativos concretos, basados en evidencia y centrados en el estudiantado. Se enfoca en enseñar habilidades técnicas para la ciencia computacional abierta y reproducible a personas hispanohablantes que investigan y enseñan en América Latina y otras geografías. También presta especial atención al desarrollo de recursos abiertos, reutilizables y accesibles para fomentar prácticas efectivas de capacitación en investigación reproducible.

En la primera parte de la actividad se presentará y utilizará la herramienta estadística R-Medic, una interfase de R, cuyo objetivo es facilitar al usuario sin entrenamiento en programación el acceso a los análisis estadísticos más usuales. Se trata de una herramienta alojada en la web, que se utiliza directamente sin necesidad de instalación o descarga en computadoras o dispositivos móviles. En la segunda parte se discutirá el diseño de apps en R para su uso en las clases de estadística.

Arnaldo Mangeaud es Doctor en Ciencias Biológicas (Universidad Nacional de Córdoba). Posee una extensa carrera en gestión universitaria, siendo actualmente responsable del Centro de Vinculación del Equipo de Formación Académica Docente Continua. Es profesor de Bioestadística en la Universidad Nacional de Córdoba, donde dicta cursos de grado y posgrado. Su área de interés es la biología acuática y la conservación ambiental. Ha publicado un libro de Bioestadística y ha colaborado en el desarrollo de R-Medic, un software estadístico online para Ciencias de la Salud. Realiza asesoramientos en Bioestadística y Ciencia de Datos a tesistas, docentes e investigadores.

David Elías Panigo es Biólogo por la Universidad Nacional de Córdoba. Actualmente está cursando la Maestría en Aplicaciones de Información Espacial en el Instituto Gulich, CONAE. David es profesor de Bioestadística en la Carrera de Ciencias Biológicas de la Universidad Nacional de Córdoba. Dicta además cursos de posgrado en modelos estadísticos y R. Tiene experiencia como asesor estadístico de grupos de investigación médica y científica, así como en el desarrollo de software en R y Python. Ha dictado cursos, capacitaciones y conferencias en instituciones médicas. Ha publicado varios artículos científicos, destacando su trabajo «R-Medic. Un programa de análisis estadísticos sencillo e intuitivo»

En los cursos introductorios de estadística el concepto de variabilidad de un estimador en general se presenta a partir de la resolución de un problema en dónde a partir de un único conjunto de datos se obtiene un valor para el estimador y una medida de dispersión asociada. Por ejemplo, en el caso de regresión lineal simple se interpreta la pendiente estimada con su error estándar. En este taller proponemos un enfoque novedoso para abordar el tema de variabilidad del estimador. En lugar de la obtención de un único conjunto de datos para estimar una pendiente, trabajaremos en un entorno que permite la obtención de un conjunto de datos diferente para cada estudiante. Mediante diferentes actividades, incluyendo simulaciones, trabajaremos los conceptos de estimación, estimador, variabilidad del estimador, parámetro e intervalo de confianza.

María Soledad Fernández es Doctora de la Universidad de Buenos Aires, área Ciencias Biológicas. Es docente de la Facultad de Ciencias Exactas y Naturales de la UBA, donde dicta cursos de grado y postgrado de Biostadística. Es Investigadora Adjunta del Instituto de Cálculo (CONICET – UBA). Es autora o coautora de numerosas publicaciones en revistas científicas en eco-epidemiología. Integra el Grupo de Bioestadística Aplicada (FCEN, UBA), donde investiga sobre inequidades en salud. Ha participado en numerosos eventos de divulgación de la Ciencia, vinculación con la escuela media y talleres para docentes.

Adriana Pérez es bióloga (Universidad de Buenos Aires) y Magister en Generación y Análisis de Información Estadística (Universidad Nacional de Tres de Febrero). Es profesora de la Facultad de Ciencias Exactas y Naturales de la UBA, donde dicta cursos de grado y postgrado de Biostadística. Integra el Grupo de Bioestadística Aplicada (FCEN, UBA), donde investiga sobre inequidades en salud. Ha realizado investigaciones en didáctica de la estadística a nivel secundario y universitario. dirigido a docentes de escuela media de la provincia de Buenos Aires.

ACTIVIDADES de la XXVII Reunión Científica del GAB

COMUNICACIONES

Los trabajos sólo podrán ser presentados en modalidad póster.

Durante el evento se realiza una recorrida de los pósteres en la cual cada autor expone muy brevemente su trabajo.

Se incluyen trabajos sobre investigación, desarrollo, aplicación y/o enseñanza de Estadística en el contexto de Biociencias, trabajos referidos a Mujeres destacadas en la Bioestadística y comunicaciones que incluyen perspectiva de género (ver detalles más abajo).

En esta sesión especial honraremos y celebraremos a las mujeres argentinas cuya labor ha sido fundamental para impulsar el crecimiento y la excelencia en el campo de la Bioestadística.

Se invita a presentar, en formato de póster, las trayectorias y aportes significativos de mujeres argentinas en esta disciplina, tanto en el desarrollo de nuevas herramientas y tecnologías para el análisis de datos, como en la enseñanza y difusión de la bioestadística en el país y más allá.

Esta sesión especial nos brinda la oportunidad de conocer cómo han liderado la vanguardia de la investigación bioestadística, impulsando la innovación, implementando programas de capacitación y abriendo puertas para las generaciones futuras.

La perspectiva de género en la investigación reconoce que el género es un factor importante que influye en las experiencias, los resultados y las oportunidades de las personas en el ámbito científico y académico de todas las disciplinas.

Según la UNESCO*, las científicas en el mundo representan alrededor de un 33 por ciento en total, aunque las cifras varían según el país y región (Argentina, por ejemplo, cuenta con un cupo del 54%). Sin embargo, las mujeres se concentran en la base de la pirámide jerárquica, ocupando los puestos menores (becarias, investigadoras asistentes o adjuntas), y a medida que se sube en el escalafón su participación desciende: solo el 24,5% son investigadoras superiores y sólo el 12% de los miembros de las academias científicas nacionales son mujeres.

Se incluye la temática de perspectiva de género en esta Reunión para impulsar el envío de trabajos con información estadística de calidad, pertinente, oportuna y veraz en materia de género que exploren las diferencias de género en la profesión del estadístico/a en investigaciones en biociencias. Al incluir esta perspectiva, nos comprometemos a identificar y abordar las desigualdades existentes, así como a comprender y superar las barreras que pudieran enfrentar las mujeres y otros grupos marginados en el campo de acción de la Bioestadística.

* Basado en la información recopilada en 107 países en el periodo 2015-2018 por el Instituto de Estadística de la UNESCO

  • Análisis de datos espaciales/ espacio-temporales /de mapeo
  • Análisis de datos masivos
  • Análisis exploratorio y visualización de datos
  • Aprendizaje automático
  • Diseño de experimentos
  • Diseño de muestreo
  • Métodos Bayesianos
  • Métodos multivariados
  • Métodos no paramétricos
  • Modelación estadística
  • Ecología y Conservación
  • Salud y Epidemiología
  • Cambio global
  • Producción sostenible
  • Comunicación que incluye perspectiva de género 
  • Otras

CURSOS CORTOS

RC GAB 2023

Inscripción →

La validación de modelos lineales generalizados mixtos suele ser problemática debido a la dificultad de interpretar los residuos que habitualmente se utilizan para modelos con variables respuesta con distribución normal. El paquete ‘DHARMa’ (R Core Team) utiliza un enfoque basado en simulación para crear residuos escalados los cuales pueden ser utilizados para validar diversos modelos. ‘DHARMa’ es compatible con una variedad de modelos estadísticos, incluyendo modelos lineales (LM), modelos lineales generalizados (GLM), modelos lineales generalizados mixtos (GLMM) y modelos aditivos generalizados (GAM), e incluso pueden ser aplicados en modelos bayesianos. El paquete también proporciona una serie de funciones de gráficos y pruebas para problemas típicos de especificación del modelo, como la sobre o subdispersión, el exceso de ceros y la autocorrelación espacial y temporal. Este curso está diseñado para proporcionar a los participantes las habilidades y conocimientos necesarios para utilizar la librería ‘DHARMa’ en R para validar modelos estadísticos, con un enfoque particular en modelos lineales generalizados mixtos.

El taller se va a realizar bajo el entorno R utilizando RStudio. Los participantes pueden traer sus computadoras con el paquete ‘DHARMa’ instalado

install.packages(«DHARMa»)  https://github.com/florianhartig/DHARMa

Inscripción curso Validación de modelos lineales generalizados usando DHARMA

Material del curso

El curso introduce una variedad de modelos estadísticos avanzados, con especial énfasis en los modelos no lineales mixtos. Aborda los problemas comunes relacionados con la estimación de parámetros en modelos frecuentistas y las complejidades asociadas a la maximización de la verosimilitud, así como las aproximaciones alternativas. Finalmente, explora aplicaciones prácticas de modelos no lineales mixtos mediante el uso de software estadístico, aplicados al campo de las ciencias agrícolas.

Inscripción al curso Modelos no lineales mixtos

 

DISERTANTES

Conferencia: Aplicaciones de Modelos Aditivos Generalizados Mixtos en el Monitoreo de Largo y Mediano Plazo para Calidad de Agua en Ríos y Arroyos en Puerto Rico

Curso: Modelos no lineales mixtos

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Conferencia: La Desigualdad mata: cómo los datos nos cambian la vida

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Taller: Aprender haciendo: abordaje de las variaciones de los estimadores en el contexto de análisis de regresión

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Conferencia: El gran reto de integrar la ciencia de datos en la enseñanza de la estadística

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Conferencia: DAT-CREA y el valor de los datos para abordar problemas comunes: Agricultura y Ambiente

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Curso breve: Validación de de modelos lineales generalizados usando DHARMA

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Curso breve: Validación de de modelos lineales generalizados usando DHARMA

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Curso breve: Análisis de supervivencia en la investigación biomédica 

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Curso breve: Modelos no lineales mixtos

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Curso breve: Validación de de modelos lineales generalizados usando DHARMA

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Conferencia: Modelos de regresión multivariada en quimiometría. Un caso de aplicación en la industria farmacéutica 

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Taller: Aprender haciendo: abordaje de las variaciones de los estimadores en el contexto de análisis de regresión

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Conferencia: El Pensamiento Estadístico y su rol en la enseñanza de la Bioestadística

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Análisis in situ: Modelos estadísticos basados en aprendizaje automático para predecir enfermedades en cultivos agrícolas usando variables climáticas de productos satelitales

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Curso: Machine Learning & Inferencia Causal

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Análisis in situ: Procesamiento de imágenes satelitales con aplicaciones en agricultura

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Análisis in situ: Procesamiento de imágenes satelitales con aplicaciones en agricultura

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Charla-taller: Aplicaciones didácticas interactivas con R. Un ejemplo práctico: R Medic

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Charla-taller: Aplicaciones didácticas interactivas con R. Un ejemplo práctico: R Medic

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Curso breve: Modelos no lineales mixtos

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Análisis in situ: Modelos estadísticos basados en aprendizaje automático para predecir enfermedades en cultivos agrícolas usando variables climáticas de productos satelitales

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INSCRIPCIONES Y TARIFAS

Categoría

Hasta el 20/8**

A PARTIR DEL 8/9**

   Socios GAB

$20.000

$23.000

   No socios GAB

$28.000

$31.000

   Estudiantes de Posgrado*

$12.000

$14.000

   Estudiantes de Grado*

$6.000

$7.000

 

Si sólo asiste a la Jornada de Enseñanza de Bioestadística

   General

$3.500

$4.000

   Estudiantes de Grado*

$0

$0

* Se requerirá certificación de esta condición para acreditar el pago.

**se actualizan las tarifas a partir del 8/9 

 

La tarifa de inscripción incluye:

  • Acceso pleno a todas las presentaciones y conferencias.
  • Disponibilidad de los materiales de la Reunión y/o la Jornada.
  • Envío de dos (2) resúmenes como autor responsable de la exposición.
  • Libro digital de resúmenes de los eventos.
  • Cocktail de bienvenida.
  • Coffee/tea breaks.

BECAS, BENEFICIOS Y PREMIOS

Se ofrecen becas a estudiantes y graduados que presentan su trabajo como primer autor en el evento. Se otorgarán 2 becas para el nivel de grado y 4 para el nivel de posgrado. Las becas, de $60.000 cada una, son subsidiadas por la International Biometric Society (IBS).

REQUISITO: El aspirante debe ser miembro del Grupo Argentino de Bioestadística y, consecuentemente, de la IBS. En caso de no ser socio, deberá asociarse al momento de recibir el beneficio de la beca. Además, debe ser primer autor del trabajo con el que se postula a la beca.

VER: Bases y condiciones, Criterios para el nivel de grado, Criterios para el nivel de posgrado, Formulario de inscripción (lea atentamente las Bases y condiciones antes de completar)

Se está tramitando el Subsidio para gastos por tareas de cuidado en reuniones científicas ofrecido por el Ministerio de Ciencia, Tecnología e Innovación (MINCYT) a través del Programa Nacional para la Igualdad de Géneros en Ciencia, Tecnología e Innovación (https://www.argentina.gob.ar/ciencia/igualdaddegeneros/subsidio-para-gastos-por-tareas-de-cuidado-en-reuniones-cientificas)

El subsidio está dirigido a personas que realicen actividades científicas y tecnológicas en reuniones científicas nacionales (en calidad de expositoras, ponentes, comentadoras, presentadoras de póster, panelistas, conferencistas, coordinadoras, moderadoras, relatoras u otro rol equivalente)  y que tengan a su cargo el cuidado de personas menores de doce años, personas con discapacidad o adultas mayores con las que convivan a tiempo parcial o completo y que requieran asistencia específica.

El monto de dinero por día se asignará a cada participante de la reunión científica de acuerdo a la distancia a la residencia y a la cantidad de personas a cargo (valores de entre $3.000 y $9.000 por día, por un máximo de 4 días). El monto de dinero asignado a cada solicitante se realiza una vez finalizado el evento.

Para tramitar el subsidio nesecitamos que los interesados completen el Formulario

  • Mejor trabajo presentado por un/a investigador/a joven
  • Mejor comunicación en modalidad póster
  • Mejor comunicación que incluya perspectiva de género

Próximamente más información

Los eventos fueron declarados:

  • de interés académico por la Universidad Nacional de Salta (Resolución R-0235-2023) y por la Facultad de Ciencias Naturales de la Universidad (Resolución R-DNAT-2023-0026) 
  • de interés turístico por la Secretaría de Turismo de Salta (Resolución N° 178 – 2023)
  • de interés por la Cámara de Diputados de la provincia de Salta (Resolución N° 101 – 2023).

Organizan

Auspician

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