Descripcion el curso

PROGRAMA
BIOESTADISTICA

INTRODUCCIÓN

La Estadística es la disciplina que se ocupa de la recolección, organización y procesamiento de datos y luego de la obtención de inferencias a partir de un volumen de datos cuando se observa una sola parte. Cuando los datos que se analizan proceden de las ciencias biológicas, médicas o de la salud en general, se prefiere el término Bioestadística.

1 PROPÓSITO DEL CURSO

Entregar al alumno los fundamentos y técnicas que le permitan recolectar, analizar y evaluar datos cuantitativos del campo de la salud con rigurosidad científica.

2 OBJETIVOS:

a) Reconocer a la bioestadistica como herramienta fundamental de la experimentacion vinculada al metodo cientifico y cmo apoyo en la formulacion de proyectos de investigación.

b) Comprender el aporte de la estadistica en el procesamiento, presentación y analisis de resultados e identificarla como una disciplina capaz de generar informacion utli para la toma de decisiones.

Del área cognitiva:

2.1 Conoce y aplica los procedimientos estadísticos básicos para la recolección, presentación e interpretación de datos de salud.
2.2 Conoce los conceptos básicos de la teoría y aplicación de la estadística descriptiva.
2.3 Conoce el método científico y sus aplicaciones a la investigación biomédica.
2.4 Conoce los conceptos básicos de la teoría y aplicación de la inferencia estadística para generalizar, por inducción, los resultados de una investigación.
2.5 Conoce y utiliza programas computacionales estadísticos para la descripción y análisis inferencial de datos de salud.

Del área de habilidades y destrezas:

2.6 Demuestra habilidades y destrezas en el cáculo, presentación y análisis de datos estadísticos aplicados a salud.
2.7 Demuestra habilidades y destrezas en el planteamiento de hipótesis, análisis de resultados y presentación de investigación científica.



2.8 Valora la importancia de la Bioestadística como técnica aplicada al desarrollo de distintas disciplinas de la salud pública que contribuyen a mejorar el nivel de salud de la población. en lo que se refiere a la investigación científica aplicada a salud en general y otras areas vinculadas, a ciencias biologicas.
2.9 Valora el método científico como herramienta para pensar y actuar con rigurosidad.


3 OBJETIVOS ESPECÍFICOS

3.1 Identificar los diferentes niveles de medición que se usan para describir propiedades de una persona u objeto.
3.2 Conocer los conceptos de población y muestra.
3.3 Conocer los tipos de muestreo de uso frecuente: muestreo aleatorio simple, estratificado, por conglomerados y muestreo complejo.
3.4 Definir y aplicar el concepto de variable aleatoria.
3.5 Reconocer los tipos de variables.
3.6 Identificar el uso de las principales medidas de resumen para variables cualitativas y cuantitativas según el tipo de variable aleatoria en estudio.
3.7 Construir y analizar tablas de frecuencias y gráficos para variables cualitativas.
3.8 Interpretar y calcular medidas de resumen para variables cuantitativas: media, mediana, modo, percentiles, amplitud, varianza y desviación estándar.
3.9 Definir y aplicar el concepto clásico de probabilidad.
3.10 Resolver problemas aplicando los axiomas y teoremas de la teoría de probabilidades.
3.11 Calcular probabilidades usando distribuciones de probabilidad de uso estándar.
3.12 Conocer y aplicar las distribuciones Binomial y Poisson.
3.13 Conocer y aplicar la Distribución Normal o Gaussiana.
3.14 Identificar estimadores de parámetros puntuales y por intervalos de confianza.
3.15 Intepretar y construir intervalos de confianza para la media y proporción del universo.
3.16 Intepretar y construir intervalos de confianza para medidas de riesgo (OR, RR), tasas, diferencias de tasas y otras medidas epidemiológicas.
3.17 Calcular tamaños muestrales para situaciones de uso frecuente: estimación o comparación de medias y proporciones.
3.18 Conocer los conceptos de variable explicada y explicatoria.
3.19 Conocer los tipos de asociación de variables: categórica-categórica, categórica-numérica y numérica-numérica.
3.20 Conocer casos especiales en tablas de 2x2: odds ratio (OR), riesgo relativo (RR), sensibilidad, especificidad..
3.21 Conocer el concepto de test de hipótesis, error alfa, confianza, potencia y valor p.
3.22 Calcular e intepretar test estadísticos: Test z para una media y una proporción; test t de Student para una muestra, muestras pareadas y muestras independientes; test chi-cuadrado.
3.23 Explicar y usar correctamente los conceptos de regresión lineal.
3.24 Aplicar el método de los cuadrados minimos en el ajuste de una línea recta a los datos.
3.25 Interpretar y analizar el significado del modelo de regresión lineal y del coeficiente de correlación lineal.
3.26 Conocer y aplicar los conceptos relacionados con regresión logística.
4 CONTENIDOS ESPECIFICOS

Los contenidos del Curso se organizan en 3 unidades temáticas.


PRIMERA UNIDAD: La descripción en Bioestadística.

4.1 Universo (población) y muestra. Definición de tamaño muestral.
4.2 Tipos de muestreo. Muestreo aleatorio simple, estratificado, por conglomerados y muestreo complejo.
4.3 Concepto de variable aleatoria.
4.4 Variabilidad muestral.
4.5 Tipos de variables (clasificación).
4.6 Presentación de datos cualitativos: tablas de frecuencia.
4.7 Representación gráfica de variables cualitativas.
4.8 Presentación de datos cuantitativos: Medidas de posición o tendencia central: modo, media, mediana, percentiles, cuartiles, quintiles.
4.9 Medidas de dispersión: varianza y desviación estándar. Coeficiente de variación.
4.10 Representación gráfica de variables numéricas.


SEGUNDA UNIDAD: Probabilidad.

4.11 Conceptos básicos de probabilidades.
4.12 Probabilidad clásica. Axiomas de Kolmogorov.
4.13 Probabilidad condicional. Concepto de independencia estadística.
4.14 Permutaciones y combinaciones.
4.15 Distribución de probabilidad discreta. Distribuciones Binomial y Poisson.
4.16 Distribución de probabilidad continua. Distribución Normal. Normal estándar.
4.17 Teorema Central del Límite.
4.18 Distribución de la media y proporción.


TERCERA UNIDAD: Inferencia Estadística.

4.19 Concepto de Inferencia Estadística. Definiciones básicas. Parámetro, estimador.
4.20 Estimación puntual. Propiedades básicas de los estimadores.
4.21 Estimación por intervalos de confianza. Confianza y precisión de las estimaciones.
4.22 Intervalo de confianza para un promedio poblacional.
4.23 Intervalo de confianza para una proporción poblacional.
4.24 Intervalo de confianza para una tasa y diferencia de tasas.
4.25 Intervalo de confianza para un Odds Ratio (OR) y un Riesgo Relativo (RR).
4.26 Cálculo de tamaños muestrales para estimar una media o una proporción.
4.27 Cálculo de tamaños muestrales para comparar dos medias o dos proporciones.
4.28 Concepto de variable explicada y explicatoria.
4.29 Tipos de asociación de variables: categórica-categórica, categórica-numérica y numérica-numérica.
4.30 Casos especiales en asociación categórica-categórica: Cálculo de odds ratio (OR), riesgo relativo (RR), sensibilidad, especificidad. Concepto de likelihood ratio.
4.31 Concepto, cálculo e interpretación de Curvas ROC
4.32 Dócima de hipótesis. Definiciones básicas: hipótesis, dócima, errores de decisión y consecuencias de ellos, valor p.
4.33 Dócima para una media y una proporción.
4.34 Dócima para la asociación de dos variables categóricas. Test chi-cuadrado.
4.35 Dócima para la asociación de una variable categórica y una numérica. Test t de Student para muestras independientes. Análisis de la varianza (ANOVA).
4.36 Test t de Student para muestras pareadas y ANOVA para mediciones repetidas.
4.37 Dócima para la asociación de dos variables numéricas. Correlación muestral de Pearson y Spearman.


CUARTA UNIDAD

4.38 Concepto de regresión lineal. Regresión Lineal Simple. Relación con correlación de Pearson.
4.39 Regresión lineal múltiple.
4.40 Dócima para la pendiente, predicción, intervalo de confianza de la predicción.
4.41 Transformación de variables.
4.42 Concepto de regresión logística.
4.43 Conceptos de Odds Ratio crudo y ajustado. Variables confundentes.
4.36 Introducción al Modelo Lineal General.