Estadística Aplicada en Ciencias de la Salud con SPSS

1.1.- Presentación del instructor
1.2.- Consejos para utilizar la plataforma de forma eficiente
1.3.- ¿Qué versión de SPSS necesito para seguir el curso?
1.4.- Instalación de PSPP (Software libre) para usuarios de MAC
1.5.- Instalación de PSPP en Windows

2.1.- ¿Por qué es importante la estadística en Ciencias de la Salud?
2.2.- La evolución del estilo de la redacción científica.
2.3.- Orígenes históricos de la estadística en la investigación sanitaria
2.4.- Estadística aplicada. ¿Para qué sirve la recolección de datos?
2.5.- Estadística descriptiva e inferencial
2.6.- Descripción de variables según su naturaleza
2.7.-Confusión entre variables cuantitativas continuas, discretas o cualitativas
2.8.- Evaluación definición de tipos de variables
2.9.- Resumen de la Sección 2. Aspectos importantes.

3.1.- (SPSS) Introducción al software estadístico SPSS
3.2.- (SPSS) Diferencias entre Nombre y Etiqueta de variable
3.3.- (SPSS) Asignando formato a nuestras variables
3.4.- (TIP) Copiar y pegar entre distintos programas
3.5.- (SPSS) Tipos de variables nominales en formato Numérico y no Cadena
3.6.- (SPSS) ¿Qué son los valores perdidos y para qué se utilizan?
3.7.- (SPSS) ¡Cuidado con los valores perdidos!. Excluir por parejas o por lista
3.8.- (SPSS) Definición de tipos de variables.
3.9.- (PSPP) Introducción a PSPP y diferencias con SPSS

4.0.- (PSPP) Introducción a la sección para usuarios de PSPP
4.1.- (SPSS) Categorización de variables cuantitativas.
4.2.- (SPSS) Variable categórica como factor
4.3.- (SPSS) Tablas de contingencia con dos variables categóricas
4.4.- (SPSS) Etiquetas de valor para variables cualitativas y cuantitativas.
4.5.- (SPSS) Interpretación de tablas de contingencia. Filas, columnas y total.
4.6.- (SPSS) Copiar el estilo de una variable.

5.1.- Medidas de tendencia central
5.2.- Medidas de dispersión
5.3.- (SPSS) Medidas de tendencia y dispersión
5.3.1.- (PSPP) Medidas de tendencia y dispersión
5.4.- Medidas de forma
5.5.- Medidas de posición: cuantiles, percentiles

6.1.- (SPSS) Histograma (Cuantitativa)
6.2.- El problema de la preferencia de los números
6.3.- (SPSS) Combinar varios grupos en un mismo gráfico
6.4.- (SPSS) Diagrama de barras (Cuantitativas discretas y Ordinales)
6.5.- Interpretación de diagramas de cajas o box-plots. (Cuantitativa)
6.6.- (SPSS) Diagrama de caja (Box-plot) (Cuantitativa)
6.7.- (SPSS) Diagrama de sectores (Cualitativas nominales)
6.8.- (SPSS) ¿Diagrama de sectores o de barras?

7.1.- Conceptos de Parámetro de una Población y Estimador de una Muestra
7.2.- Distribuciones de probabilidad y distribución normal
7.3.- Tipos de estadística Paramétrica versus No Paramétrica.
7.4.- La pregunta de investigación. Hipótesis nula Ho.
7.5.- ¿Qué es el p-valor?
7.6.- ¿Qué es el intervalo de confianza?
7.7.- El Tamaño del Efecto y la d de Cohen
7.8.- En el limbo de la significancia.
7.9.- Errores de Tipo 1 y Tipo 2.
7.10.- ¿Cómo saber el número de sujetos que requiere mi investigación?
7.11.- (SPSS) ¿Cómo influye la magnitud del efecto y la SD en el cálculo de N?
7.12.- Repaso a los conceptos con una animación interactiva.
7.13.- Selección de procedimientos estadísticos según el tipo de estudio.
7.14.- Árbol de DECISIÓN para estudios de COMPARATIVA DOS GRUPOS NO RELACIONADOS
7.15.- Árbol de DECISIÓN COMPARATIVA 3 o MÁS GRUPOS NO RELACIONADOS
7.15.- Árbol de DECISIÓN COMPARATIVA 3 o MÁS GRUPOS NO RELACIONADOS
7.16.- Árbol de DECISIÓN COMPARATIVA de GRUPOS RELACIONADOS
7.17.- Árbol de DECISIÓN ASOCIACIÓN Y CORRELACIÓN
7.18.- Árbol de DECISIÓN PREDICCIÓN.
7.19.- PRÁCTICA PARA SELECCIONAR TEST ESTADÍSTICO
7.20.- NUEVO SISTEMA EN FASE BETA SELECTOR DE TEST ESTADÍSTICO

8.0.- Ejemplo Investigación 2 GRUPOS INDEPENDIENTES.
8.1.- Comparativa PARAMÉTRICA: t-Student muestras independientes
8.2.- (SPSS) t-Student muestras independientes diferencias NO significativas
8.3.- (TIP) (SPSS) Estratificar la variable dependiente
8.4.- (SPSS) Cálculo del tamaño del efecto (d de Cohen) con SPSS y Excel
8.5.- (Redacción) t-Student.
8.6.- Comparativa NO PARAMÉTRICA: U de Mann-Whitney
8.7.- (SPSS) U de Mann-Whitney diferencias no significativas
8.8.- (Redacción) U de Mann-Whitney.
8.9.- (SPSS) Cálculo de la normalidad a través de índices
8.10.- (SPSS) Método visual para estimar la normalidad
8.11.- El Número Mágico, con 30 sujetos se acabaron mis problemas
8.12.- ¿Qué decisión tomar tras estos hechos, paramétrico o no paramétrico?

9.1.- Comparativa PARAMÉTRICA: t-test de medidas pareadas.
9.2.- (SPSS) t-test muestras pareadas.
9.3.- (Redacción) t-test pareadas.
9.4.- Comparativa NO PARAMÉTRICA: Wilcoxon de medidas pareadas.
9.5.- (SPSS) Caso práctico Test de Wilcoxon con SPSS
9.6.- (SPSS) Test de Signos
9.7.- (Redacción) Test de Wilcoxon
9.8.- Introducción al Test de Mc Nemar
9.9.- (SPSS) Caso práctico Test de McNemar
9.10.- (Redacción) Test de McNemar
9.11.- (SPSS) Test de McNemar-Bowker y test de Bhapkar para variable politómica

10.1.- Comparativa PARAMÉTRICA: ANOVA de medidas repetidas.
10.2.- (SPSS) ANOVA de medidas repetidas y un factor.
10.3.- (Redacción) ANOVA medidas repetidas (Diferencias no significativas)
10.4.- (SPSS) Ejemplo ANOVA de medidas repetidas con diferencias significativas
10.5.- (SPSS) Representación gráfica tras post hoc de Bonferroni
10.6.- (Redacción) ANOVA medidas repetidas (Diferencias significativas)
10.7.- Comparativa NO PARAMÉTRICA: Test de FRIEDMAN. Medidas repetidas.
10.8.- (SPSS) Test de FRIEDMAN. Medidas repetidas no paramétrico.
10.9.- (SPSS) Test de FRIEDMAN. Comparativa por pares
10.10.- Introducción al Test de Cochran
10.11.- (SPSS) Test de Cochran cuando se cumple supuesto tamaño muestra
10.12.- (SPSS) Test de Cochran cuando NO se cumple supuesto tamaño muestra
10.13.- (Redacción) Test de Cochran

11.1.- Comparativa PARAMÉTRICA: ANOVA de medidas independientes.
11.2.- (SPSS) ANOVA de medidas independientes y un factor. Igualdad varianzas.
11.3.- (Redacción) ANOVA de una vía para grupos independientes
11.4.- (SPSS) ANOVA de medidas independientes. No igualdad varianzas.
11.5.- Tests post-hoc liberales y conservadores
11.6.- (SPSS) Cambio en las conclusiones en función del test pot-hoc
11.7.- ¿Normalidad de los datos o de los residuales como supuesto?
11.8.- Tamaño del efecto en ANOVA con Eta Parcial al Cuadrado.
11.9.- Test de KRUSKAL-WALLIS
11.10.- (SPSS) Test de KRUSKAL-WALLIS. Medidas independientes no paramétrico.
11.11.- (Redacción) Test de KRUSKAL-WALLIS
11.12.- Test de Jonckheere-Terpstra
11.13.- (SPSS) Test de Jonckheere-Terpstra

12.1.- Introducción al análisis de eventos
12.2.- (SPSS) Cálculo de Intervalo de Confianza para una Proporción
12.3.- Tablas 2x2 para comparar proporciones entre dos grupos
12.4.- Chi-cuadrado, Fisher o Mc Nemar con dos variables dicotómicas
12.5.- (SPSS) Chi-cuadrado o Fisher con variables dicotómicas
12.6.- (Redacción) Test Chi-cuadrado o Test de Fisher
12.7.- Magnitud de las diferencias y diferencias entre prevalencia y riesgo
12.8.- Diferencia de riesgo, riesgo relativo, Odd y Ratio de la Odd
12.9.- (SPSS) Cálculo del Riesgo Relativo y Odds Ratio
12.10.- Lecturas recomendadas

13.1- Coeficiente de correlación de Pearson.
13.2.- (SPSS) Coeficiente de correlación de Pearson
13.3.- (SPSS) Interpretación de resultados
13.4.- (SPSS) Correlación Parcial de Pearson. Control por una segunda variable.
13.5.- (SPSS) Bootstrapping en coeficiente de correlación de Pearson.
13.6.- (Matlab) Ejemplo de explicación de Bootstrapping con un histograma
13.7- Coeficiente de correlación de Spearman.
13.8- Coeficiente Tau b de Kendall
13.9 - (SPSS) Coeficientes de Spearman y Tau b de Kendall
13.10.- (Redacción) Coeficiente de Correlación de Pearson o Spearman
13.10.- (Redacción) Coeficiente de Correlación de Pearson o Spearman
13.11.- Otros test asociación entre Ordinales. Gamma, Tau C y d de Somers
13.12.- Redacción otros test asociación. Gamma, Tau C y d de Somers
13.13.- Test Chi-Cuadrado. Asociación entre dos variables categóricas
13.14.- (SPSS) Test Chi-Cuadrado. Asociación entre dos variables categóricas
13.15.- (Redacción) Test chi cuadrado o Fisher
13.16.- (SPSS) Mantel-Haezel de tendencia para dos variables ordinales
13.17.- (SPSS) Cochran-Armitage de tendencia para una dicotómica y otra ordinal
13.18. - (Redacción) Test tendencias de Cochran-Armitage y Mantel-Haezel
13.19.- Correlación punto biseral. Variable continua y dicotómica.
13.20.- (SPSS) Correlación punto biseral. Variable continua y dicotómica.
13.21.- Coeficiente Eta para asociación entre una var. nominal y otra contínua
13.22.- Referencias

14.1.- Introducción al modelo de regresión lineal simple.
14.2.- ¿Qué son los residuales y el coeficiente de determinación?
14.3.- (SPSS) Regresión Lineal Simple
14.4.- Introducción al modelo de Regresión Lineal Múltiple
14.5.- (SPSS) Ejecución de la Regresión Lineal Múltiple
14.6.- (SPSS) Evaluación de los supuestos de la Regresión Lineal Múltiple
14.7.- (SPSS) Evaluación de los resultados de la Regresión Lineal Múltiple
14.8.- Regresión Lineal Múltiple Secuencial o Jerárquica
14.9.- (SPSS) Modelo de Regresión Lineal Múltiple Secuencial o Jerárquica
13.10.- (Redacción) Coeficiente de Correlación de Pearson o Spearman
13.10.- (Redacción) Coeficiente de Correlación de Pearson o Spearman
13.11.- Otros test asociación entre Ordinales. Gamma, Tau C y d de Somers
13.12.- Redacción otros test asociación. Gamma, Tau C y d de Somers
13.13.- Test Chi-Cuadrado. Asociación entre dos variables categóricas
13.14.- (SPSS) Test Chi-Cuadrado. Asociación entre dos variables categóricas
13.15.- (Redacción) Test chi cuadrado o Fisher
13.16.- (SPSS) Mantel-Haezel de tendencia para dos variables ordinales
13.17.- (SPSS) Cochran-Armitage de tendencia para una dicotómica y otra ordinal
13.18. - (Redacción) Test tendencias de Cochran-Armitage y Mantel-Haezel
13.19.- Correlación punto biseral. Variable continua y dicotómica.
13.20.- (SPSS) Correlación punto biseral. Variable continua y dicotómica.
13.21.- Coeficiente Eta para asociación entre una var. nominal y otra contínua
13.22.- Referencias

15.1.- Introducción a los conceptos de Validez y Fiabilidad
15.2.- Introducción al Coeficiente de Correlación Intraclase (CCI)
15.3.- Limitaciones del Coeficiente de Correlación Intraclase (CCI)
15.4.- 10 Tipos de Coeficiente de Correlación Intraclase, ¿cuál llevar a cabo?
15.5- Interpretación del Coeficiente de Correlación Intraclase (CCI)
15.6.- (SPSS) ¿Cómo llevar a cabo el CCI modelo 3 con acuerdo absoluto en SPSS?
15.7.- CCI versus Bland-Altman. Problemas de interpretación y relevancia clínica
15.8.- Repetibilidad y Coeficiente de Repetibilidad como alternativa al CCI
15.9.- (SPSS) Reproducibilidad y límite/coeficiente de reproducibilidad
15.10.- Introducción al método Bland-Altman
15.11.- (SPSS) Comprobación de supuestos para el Bland-Altman
15.12.- (SPSS) ¿Eliminamos o no los outliers antes del análisis Bland-Altman?
15.13.- (MedCalc) Mi primer Bland-Altman
15.14.- (MedCalc) IC 95% para la media y los límites de acuerdo
15.15.- Lecturas recomendadas Bland-Altman y Coeficiente de Repetibilidad
15.16.- Regresión Passing-Bablok
15.17.- Lecturas recomendadas Passing-Bablok
15.18.- (MedCalc) Passing-Bablok
15.19.- (Matlab) Passing-Bablok
15.20.- Índice Kappa de Cohen. Acuerdo entre variables nominales o ordinales
15.21.- (SPSS) Índice Kappa de Cohen
15.22.- (SPSS) ¿Incluir uno o dos ojos (miembros) en un análisis de eventos?
15.23.- Índice Kappa Ponderado para variables ordinales
15.24.- (SPSS) Extensión Índice Kappa Ponderado
15.25.- Coeficiente de Concordancia W de Kendall
15.26.- (SPSS) Coeficiente de Concordancia W de Kendall
15.27.- (SPSS) Índice Kappa de Fleiss
15.28.- Lecturas recomendadas índice Kappa

16.1.- Sensibilidad, Especificidad y Curvas ROC
16.2.- Regresión logística binomial
16.3.- Ejemplo de estudio que calcula la Regresión Logística Binomial
16.4.- (SPSS) Regresión Logística Binomial. Introducción al ejercicio.
16.5.- (SPSS) Comprobación de supuestos
16.6.- (SPSS) Ejecución de la regresión logística binomial
16.7.- (SPSS) Interpretación de la Regresión Logística Binomial. Parte 1
16.8.- (SPSS) Interpretación de la Regresión Logística Binomial. Parte 2
16.9.- (SPSS) Curvas ROC a partir de un modelo de Regresión Logística Binomial
16.10.- (SPSS) Índice de Youden para el cálculo del criterio de corte
16.11.- Introducción a los Valores Predictivos Positivos y Negativos
16.12.- Diagrama de explicación de la influencia de la prevalencia en VPP y VPN
16.13.- ¿Cómo calculamos e interpretamos los VPP y VPN?

17.1.- Sensibilidad, Especificidad y Curvas ROC
17.2.- Un ejemplo para entender el Concepto de Confusión
17.3.- Importancia de los datos demográficos o características de la muestra.
17.4.- Criterios de clasificación de variables de confusión
17.5.- Introducción al concepto de Interacción
17.6.- Resumen de las diferencias entre Interacción y Confusión

18.1.- Introducción al ANOVA de 2 factores. Concepto de Interacción
18.2.- Supuestos que se deben cumplir en el ANOVA de 2 vías
18.3.- ¡Socorro no se cumplen los supuestos!
18.4.- Como afrontar el análisis si existe o no interacción
18.5.- (SPSS) Primeros pasos de ANOVA de 2 factores
18.6.- (SPSS) Evaluación del supuesto de normalidad de las celdas
18.7.- (SPSS) Interpretación sobre la presencia de Interacción
18.8.- (SPPS) Análisis de Efectos Principales Simples
18.9.- (SPSS) Análisis de efectos principales cuando no existe interacción

19.1.- Introducción al ejercicio práctico. Control de interacción y confusión.
19.2.- Inclusión de variables secundarias
19.3.- ANOVA factorial para detectar interacción entre variables
19.4.- Inclusión de una segunda variable en el análisis

20.0.- Introducción al Concepto de Significancia Clínica versus Estadística
20.1.- ¿Qué significa Clínicamente Significativo en Ciencias de la Salud?
20.2.- Métodos para determinar la Significancia Clínica
20.3.- De la Evidencia a la práctica del día a día
20.4.- Cambios Clínicamente Relevantes en base a métodos de distribución
20.5.- Introducción al concepto de cambio clínico fiable
20.6.- El Índice de Cambio Fiable (ICF) o Reliable Change Index (RCI)
20.7.- Interpretación del Índice de Cambio Fiable y cálculo del Cambio Fiable
20.8.- Práctica Cálculo de Cambio Fiable a partir de la Evidencia Publicada
20.9.- Clasificación de la Respuesta al tratamiento
20.10.- Otros índices para evaluar el cambio en un paciente en particular
20.11.- Métodos de anclaje para establecer la significancia clínica

21.1.- Introducción al Análisis de Supervivencia
21.2.- Introducción al Test de Kaplan-Meier
21.3- (SPSS) Análisis de Kaplan-Meier en SPSS
21.4.- (Redacción) Resultados del test de Kaplan-Meier