A la hora de realizar investigaciones en el ámbito sanitario, no solo es imprescindible saber cómo llevarlas a cabo y cuáles son las pautas metodológicas y éticas a seguir, también es importante conocer las diferentes herramientas estadísticas que se pueden utilizar y cómo aplicarlas para explicar los fenómenos médicos observados.
La bioestadística aplicada a las ciencias de la salud es la disciplina especializada que proporciona a los profesionales sanitarios los conocimientos necesarios para realizar una adecuada observación, así como el diseño de técnicas de recogidas de datos y el tratamiento de los mismos con el objetivo de extraer la máxima información de ellos y contribuir al avance científico en el ámbito de la salud.
Este programa formativo ofrece un amplio material teórico-práctico actualizado sobre bioestadística en ciencias de la salud para dotar al alumno de una serie de competencias y habilidades que le permitan analizar los datos y variables relacionados con un problema o tema de investigación que se pretenda resolver. Desde contenidos sobre estadística descriptiva e inferencial y teoría de la probabilidad hasta modelos probabilísticos y recomendaciones para utilizar el SPSS. Se trata de una oportunidad formativa de referencia para todos aquellas personas interesadas en el ámbito de la investigación sanitaria.
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Al matricularte en el Curso de Bioestadística aplicada a las ciencias de la salud, queremos darte la garantía y valor añadido a este programa formativo, proporcionándote de forma totalmente gratuita, todas las actualizaciones que vayan teniendo lugar en el contenido de los Módulos que conforman este programa durante los próximos 5 años para que tu formación, tu tiempo y dinero sean de utilidad profesional en el tiempo.
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
Introducción
Estadísticos de tendencia central
Estadísticos de posición
Estadísticos de dispersión
Medidas de forma
Autoevaluación
Resumen
Introducción
Tablas de contingencia
Diagrama de dispersión
Covarianza
Regresión
Bondad del ajuste
Autoevaluación
Resumen
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
Autoevaluación
Resumen
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
Introducción
Distribuciones de variable aleatoria
Función de probabilidad
Función de la densidad y la distribución
Esperanza matemática. Varianza y desviación típica
Distribuciones discretas
Teorema del límite central
Autoevaluación
Resumen
Introducción
Estimación
Métodos de inferencia estadística
Hipótesis
Región crítica
Intervalo de confianza
Significación
Teoría del error en el contraste de hipótesis
Contraste de hipótesis para muestras pequeñas
Modelo t de Student
El modelo de ji cuadrado (χ2)
Autoevaluación
Resumen
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 X2 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
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
Modelos unidimensionales asociados a la normal
Estimación, intervalos y test para una y dos muestras
Test para la media de una población normal
Análisis de la varianza
Regresión lineal y correlación
Pruebas χ2
Autoevaluación
Resumen
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
