Los participantes explorarán: análisis y estimación de componentes de variación en diseños experimentales complejos, incluyendo interacciones, covariables, contrastes, efectos fijos o aleatorios, modelos ortogonales o anidados, diseños no balanceados, diseños de impacto ambiental, bloques aleatorios o medidas repetidas (PERMANOVA); pruebas de homogeneidad de dispersiones multivariadas y análisis de beta-diversidad (PERMDISP); procedimientos de regresión multivariante y selección de modelos (DISTLM); ordenaciones no restringidas (PCO) o restringidas utilizando análisis de redundancia basado en la distancia (dbRDA) o análisis canónico de coordenadas principales (CAP) para análisis discriminantes o análisis de correlación.

Para tomar este curso es deseable estar familiarizado con los métodos centrales en PRIMER 6 o 7 (por ejemplo, haber asistido previamente a un taller PRIMER) y/o algún conocimiento previo de los métodos multivariados básicos y de diseño experimental. El Curso se desarrollará desde un Sistema de Gestión de Aprendizaje (LMS por sus siglas en inglés) que incluirá: (1) clases teóricas y tutoriales de ejercicios en modalidad asincrónica, (2) acceso a material de apoyo, (3) dos horas diarias de discusiones grupales por videoconferencia (modalidad sincrónica), (4) sesiones individuales de asesorías.

Durante gran parte del último día, los participantes se distribuirán en grupos separados para debatir y analizar sus propios datos en tiempo real en un entorno abierto y colaborativo, con el apoyo de otros participantes del grupo y del presentador.