Estadística Aplicada en Ciencias de la Salud con SPSS

Dirigido a Estudiantes de Grado, Máster, Doctorado e Investigadores Clínicos en Ciencias de la Salud

Descripción del Curso


Si te encuentras comenzando un trabajo de investigación relacionado con las Ciencias de la Salud y encuentras en la estadística un obstáculo difícil de saltar, éste es tu curso, el cual he desarrollado de manera eminentemente práctica basándome en 3 puntos principales.   

  1. SELECCIÓN. Aprendiendo a elegir el test estadístico apropiado para cada pregunta de investigación.

  2. DESARROLLO. Siguiendo los pasos necesarios para llevar a cabo el test a través de distintos programas, principalmente SPSS.

  3. INTERPRETACIÓN. Comprendiendo la significancia de los resultados, no solo desde un punto de vista matemático sino clínico.

El curso además te servirá como una guía de consulta a la cual podrás acceder cuando necesites llevar a cabo un test estadístico en particular y no recuerdes los pasos necesarios para ello.

Manuel Rodríguez Vallejo
Manuel Rodríguez Vallejo
PhD en Ciencias de la Visión
Director I+E
Clínicas Qvision
Estadística
Nivel: Básico / Intermedio
Duración
Duración: 18 horas
Visualizaciones
Estudiantes: > 600

Plataforma de formación Udemy

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Tabla de Contenidos
1. INTRODUCCIÓN AL CURSO (28 MIN)

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. INTRODUCCIÓN A LA ESTADÍSTICA EN CIENCIAS DE LA SALUD (27 MIN)

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. INTRODUCCIÓN A SPSS Y PSPP (49 MIN)

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. PRÁCTICA. RECODIFICACIÓN DE VARIABLES Y CREACIÓN DE FACTORES (29 MIN)

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. ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA. ÍNDICES ESTADÍSTICOS (31 MIN)

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. ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA. GRÁFICOS (37 MIN)

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. ESTADÍSTICA INFERENCIAL. PARAMÉTRICA Y NO PARAMÉTRICA (71 MIN)

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. COMPARATIVA ENTRE 2 GRUPOS INDEPENDIENTES (58 MIN)

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. COMPARATIVA ENTRE 2 GRUPOS RELACIONADOS (49 MIN)

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. COMPARATIVA 3 O MÁS GRUPOS RELACIONADOS Y UN FACTOR (52 MIN)

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. COMPARATIVA 3 O MÁS GRUPOS INDEPENDIENTES Y UN FACTOR (66 MIN)

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. ANÁLISIS DE EVENTOS (41 MIN)

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. ASOCIACIÓN ENTRE VARIABLES (89 MIN)

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. PREDICCIÓN DE VARIABLES / REGRESIÓN LINEAL (54 MIN)

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. VALIDEZ Y FIABILIDAD DE INSTRUMENTOS DE MEDICIÓN (137 MIN)

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. TEST DIAGNÓSTICOS Y REGRESIÓN LOGÍSTICA BINOMIAL (94 MIN)

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. INTERACCIÓN (MODIFICACIÓN DEL EFECTO) Y CONFUSIÓN EN INVESTIGACIÓN CLÍNICA (38 MIN)

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. ANOVA DE DOS VÍAS GRUPOS INDEPENDIENTES (EVALUAR INTERACCIÓN) (45 MIN)

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. EJEMPLO ANÁLISIS CONTROL DE VARIABLES DE CONFUSIÓN EN OBSERVACIONAL (22 MIN)

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. SIGNIFICANCIA ESTADÍSTICA VERSUS SIGNIFICANCIA CLÍNICA (49 MIN)

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

20. ANÁLISIS DE SUPERVIVENCIA (23 MIN)

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


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