Universitat Internacional de Catalunya
Bioestadística (Trans. Inv.)
Otras lenguas de impartición: catalán, castellano
Profesorado
Presentación
La bioestadística es una disciplina fundamental en Ciencias de la Salud, y su conocimiento es básico para poder interpretar críticamente la literatura científica. Es una disciplina que valida la investigación y es crucial para comprenderla y usarla.
Requisitos previos
Conocimientos básicos de matemáticas.
Objetivos
Conocer los conceptos estadísticos básicos y sus aplicaciones en Ciencias de la Salud.
Capacitar al alumno para realizar análisis estadísticos básicos mediante un programa estadístico.
Capacitar al alumno para realizar lectura crítica de artículos científicos.
Competencias/Resultados de aprendizaje de la titulación
- CB10 - Adquirir habilidades de aprendizaje que les permitan continuar estudiando de modo autodirigido y autónomo.
- CB6 - Poseer y comprender conocimientos que aporten una base u oportunidad de ser originales en el desarrollo y/o aplicación de ideas en un contexto de investigación.
- CB7 - Aplicar los conocimientos adquiridos, y desarrollar su capacidad de resolución de problemas en entornos nuevos o poco conocidos dentro de contextos más amplios (o multidisciplinares) relacionados con su área de estudio.
- CB8 - Integrar conocimientos y enfrentarse a la complejidad de formular juicios basados en la evidencia científica, a partir de una información que, pudiendo ser incompleta o limitada, incluya reflexiones sobre las responsabilidades sociales y éticas vinculadas a la aplicación de sus conocimientos y juicios.
- CE1 - Capacidad para aplicar el método científico, el diseño experimental y la bioestadística para resolver una pregunta o contrastar una hipótesis.
- CE3 - Saber aplicar las herramientas bioinformáticas más utilizadas en la investigación básica.
- CG1 - Habilidad para integrar los nuevos conocimientos adquiridos a través de la investigación y del estudio, y hacer frente a la complejidad.
- CG2 - Capacidad crítica de análisis y discusión de los resultados experimentales, así como de emitir las conclusiones correspondientes.
- CT1 - Capacidad de integración en un equipo de trabajo establecido, multidisciplinar y multicultural.
Resultados de aprendizaje de la asignatura
Se espera que el alumno adquiera los siguientes resultados de aprendizaje:
- Comprender los conceptos elementales de la estadística descriptiva. Saber aplicar estos adecuadamente según el tipo de variable.
- Comprender los conceptos de probabilidad y distribución de probabilidad
- Conocer el concepto de contraste de hipótesis, error aleatorio y sistemático y significación estadística.
- Saber utilizar adecuadamente los test de hipótesis básicos.
- Saber interpretar, tanto a nivel estadístico como clínico, los resultados obtenidos tanto en la estadística descriptiva como inferencial.
- Adquirir habilidades para la gestión de bases de datos y programas estadísticos para analizar datos.
- Saber cómo presentar los resultados numéricos en un contexto de un artículo y/o proyecto de investigación.
- Saber realizar una lectura crítica de los resultados estadísticos que se presentan en la literatura científica, como artículos originales, de revisión, etc.
Contenidos
1. Introducción a la estadística: definición. Conceptos. Bioestadística y Ciencias de la Salud.
2. El muestreo: datos observacionales vs. experimentales. Teoría del muestreo.
3. Estadística descriptiva: definición. Distribuciones de frecuencia. Informes gráficos. Medidas de estadística.
4. Inferencia estadística y la distribución normal: definición. Distribuciones de probabilidad. Propiedades de la distribución normal. La distribución normal estándar. Área bajo la curva. El teorema del límite central.
5. Uso de la distribución normal: Pruebas de normalidad. Dimensiones. Media. Intervalos de confianza. Tamaño de la muestra.
6. Prueba de hipótesis:efinición. Conceptos involucrados. Ejemplos. Técnica. Resumen de las pruebas. La distribución t de Student. Importancia en la prueba de hipótesis. Uso de mesas. Pruebas no paramétricas.
7. Comparando dos poblaciones (I): introducción. Tipos de pruebas de comparación. Prueba t de Student de varianza igual. Prueba t de varianza desigual de Welch. Prueba t de Student emparejada. Prueba de proporciones.
8. Comparando dos poblaciones (II): Mecanismo de comparación. Tamaño de muestra al comparar. La distribución χ 2. Prueba de McNemar.
9. Relación: definición. Relación entre dos variables continuas. Relación entre dos variables dicotómicas.
10. Técnicas avanzadas: regresión logística, ANOVA y estadísticas no paramétricas.
Metodología y actividades formativas
Modalidad totalmente online
Cada sesión de dos horas consistirá en:
- Una hora de exposición de los conceptos teóricos.
- Una hora de aplicación práctica de los conceptos explicados previamente.
Sistemas y criterios de evaluación
Modalidad totalmente online
100 % Evaluación continua: tests en línea y ejercicios prácticos sobre cada tema para responder semanalmente.
Bibliografía y recursos
- Altman DG. "Practical statistics for medical research". Londres: Chapman and Hall/CR. 1999.
- Martín Andrés A, Luna Del Castillo J. "Bioestadística para las Ciencias de la Salud". Madrid: Capitel Ediciones, S.L., 2004
- Milton JS. "Estadística para Biología y Ciencias de la Salud”, 3ª Ed. Madrid: Interamericana McGraw-Hill, 2001.
- Motulsky H. "Intuitive Biostatistics". N. York: Oxford University Press, 1995.
- http://estadisticaorquestainstrumento.wordpress.com
- Martínez-González MA, Sánchez-Villegas A, Faulín Fajardo FJ. Bioestadística amigable (2ª ED). Díaz de Santos. Madrid; 2006.
- Gordis L. Epidemiology. 3a edición. Ediciones Hancourt S.A., 2005.
- Szklo M, Nieto J. Epidemiología intermedia: Conceptos y Aplicaciones. Díaz de Santos; 2003.
- Argimon Pallás JM, Jiménez Villa J. Métodos de investigación clínica y epidemiológica. 3 ed. Elsevier España S.A.: Madrid; 2004.