Experto universitario en bioestadística

Tema I. Bioestadística aplicada a las ciencias de la salud:

• Introducción a la estadística aplicada a las ciencias de la salud.
• Definición de estadística.
• Población y muestra.
• Cálculo del tamaño muestral.
• Tipo de muestreo.
• Procedimiento de muestreo.
• Variables.
• Presentación ordenada de datos.
• Representaciones gráficas.
• Autoevaluación.
• Resumen.

Tema II. Estadística descriptiva:

• Introducción.
• Estadísticos de tendencia central.
• Estadísticos de posición.
• Estadísticos de dispersión.
• Medidas de forma.
• Autoevaluación.
• Resumen.

Tema III. Estadística bivariante:

• Introducción.
• Tablas de contingencia.
• Diagrama de dispersión.
• Covarianza.
• Regresión.
• Bondad del ajuste.
• Autoevaluación.
• Resumen.

Tema IV. Índices clínicos:

• Introducción.
• Estadígrafos, precisión y exactitud.
• Cuestiones clínicas.
• Recopilación de datos, variabilidad y recopilación en investigación clínica.
• Estudios de cohortes, caso y control.
• Ensayos aleatorios controlados (RTC, Randomized Controlled Trials).
• Clasificación de enfermedades por diagnóstico.
• Índices clínicos.
  • Ejemplo.
  • Postulados de Gaten y Gambino.
• Autoevaluación.
• Resumen.

Tema V. Introducción a la teoría de la probabilidad:

• Introducción.
• Nociones y modelos de probabilidad.
• Experimento aleatorizado.
• Probabilidad condicionada.
• Dependencia de sucesos.
• Teoría de la probabilidad total.
• Teorema de Bayes.
• Aplicación de la teoría de probabilidad a las pruebas diagnósticas.
• Ejercicios resueltos.
• Autoevaluación.
• Resumen.

Tema VI. Modelos probabilísticos:

• Introducción.
• Distribuciones de variable aleatoria.
• Función de probabilidad.
• Función de la densidad y la distribución.
• Esperanza matemática. Varianza y desviación típica.
• Distribuciones discretas.
  • Distribución de Bernoulli.
  • Distribución binomial.
  • Distribución geométrica.
  • Distribución de Poisson.
  • Distribuciones continuas.
  • Distribución uniforme.
  • Distribución exponencial.
  • Distribución normal.
  • Puntuación Z.
• Teorema del límite central.
• Autoevaluación.
• Resumen.

Tema VII. Inferencia estadística:

• Introducción.
• Estimación.
• Métodos de inferencia estadística.
• Hipótesis.
  • Ejemplos de hipótesis.
• Región crítica.
• Intervalo de confianza.
• Significación.
  • Ejemplo.
• Teoría del error en el contraste de hipótesis.
  • Ejercicios resueltos. Contraste para una media.
  • Ejercicio resuelto. Contraste para una varianza.
  • Ejercicio resuelto, para proporciones.
  • Ejercicio resuelto, una proporción.
  • Ejercicio resuelto, continuación.
  • Ejercicio resuelto, comparación de dos medias muestrales.
  • Ejercicio resuelto, comparación de dos proporciones.
• Contraste de hipótesis para muestras pequeñas.
• Modelo t de Student.
  • Ejercicios resueltos.
  • Ejercicio resuelto, t para una proporción.
  • Ejercicio resuelto, t para dos medias.
  • Ejercicio resuelto, t para dos muestras relacionadas.
• El modelo de ji cuadrado (χ²).
  • Ejercicio resuelto, máximo esperado con.
  • Ejercicio resuelto, modelo de Fisher.
  • Prueba Ji cuadrado, modelos no parametrizados.
  • Ejercicio resuelto, Ji cuadrado para dos proporciones.
• Autoevaluación.
• Resumen.

Tema VIII. Prácticas en SPSS:

• Reconocimiento del programa.
• Práctica 1. Introducción de datos al SPSS.
• Práctica 2. Tablas de frecuencias en SPSS.
• Práctica 3. Estadísticos descriptivos con SPSS.
• Práctica 4. Gráficos en SPSS.
• Práctica 5. Regresión lineal simple con SPSS.
• Práctica 6. Tablas de contingencia con SPSS.
• Práctica 7. Tabla de contingencia de variables cuantitativas en intervalos.
• Práctica 8. Ji-cuadrado χ² con SPSS.
• Práctica 9. Prueba t para muestras relacionadas.
• Práctica 10. Prueba t para muestras independientes.
• Práctica 11. ANOVA.
• Práctica 12. Contraste no paramétrico para muestras relacionadas.
• Práctica 13. Contraste no parametrizado para muestras independientes.
• Autoevaluación.
• Resumen.

Tema IX. Ejercicios con R GUI:

• Estadística descriptiva.
• Gráficos para datos agrupados en intervalos.
• Medidas de posición y dispersión.
• Tablas de doble entrada.
• Cálculo de probabilidades.
• Distribución binomial.
• Distribución de poisson, geométrica e hipergeométrica.
• Modelos unidimensionales continuos.
  • Distribuciones uniformes, beta, gamma, de cauchy y logística.
• Modelos unidimensionales asociados a la normal.
  • Distribución χ² de Pearson.
  • Distribución t de student.
• Estimación, intervalos y test para una y dos muestras.
• Test para la media de una población normal.
• Análisis de la varianza.
  • Ejemplo 21. Análisis de la varianza.
  • Ejemplo 22. Tukey HSD para comparaciones múltiples.
  • Ejemplo 23. Diseño por bloques aleatorizados de un factor.
  • Ejemplo 24. Diseño por bloques aleatorizados de dos factores.
• Regresión lineal y correlación.
  • Ejemplo 25. Regresión lineal simple.
  • Ejemplo 26. Correlación de dos variables.
• Pruebas χ².
• Autoevaluación.
• Resumen.

Apéndice: Tabla de estadísticas:

• Tabla 1: Distribución normal.
• Tabla 2: Distribución t de Student.
• Tabla 3: Distribución χ².
• Tabla 4: Distribución F de Fisher.
• Tabla 5: Probabilidades binomiales.
• Tabla 6: Probabilidades de Poisson.
• Tabla 7: Tabla de números al azar.
• Tabla 8: Base de datos obesidad.
• Tabla 9: Calcio.
• Tabla 10: Lectura.
• Tabla 11: Osteoporosis.
• Tabla 12: Semillas.

Tema I. Introducción:

• Conceptos básicos.

Tema II. Objetivos y metodología:

• Consideraciones en la selección de un test estadístico:
  • Tipo de variable a estudio.
  • Objetivo del análisis.
  • Distribución de probabilidad de las variables.
  • Distribuciones discretas más frecuentes.
  • Distribuciones continuas más frecuentes.
  • Clasificación de la variable en base a supuestos clásicos.

Tema III. Clasificación de los test estadísticos:

• Test paramétricos:
  • Alternativas no paramétricas en el contraste de dos o más muestras.

Tema IV. Conclusiones.

Anexo:

• Tabla I.
• Tabla II.

Para finalizar la formación, el alumno deberá realizar un trabajo final sobre un tema relacionado con los contenidos del programa. Este trabajo deberá cumplir unos requisitos mínimos de calidad, actualidad bibliográfica y correcta citación académica.

Los requisitos principales son:

• Debe tener una extensión mínima de 20 páginas.


• Puede ser un trabajo de desarrollo, una revisión bibliográfica o un caso clínico.


• Debe estar citado según las normas Vancouver o APA.

Además, el alumno tendrá la opción de publicar su trabajo final. En ese caso, el equipo tutorial le indicará los requisitos específicos y el procedimiento correspondiente.