Estadística Aplicada en Ciencias de la Salud: Nivel Básico

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
Duración
Duración: 8 horas
Visualizaciones
Estudiantes: > 600

Plataforma de formación Qvision Academy

El curso se desarrolla dentro de la plataforma de formación Qvision Academy

Tabla de Contenidos
1. INTRODUCCIÓN AL CURSO Y SOFTWARE ESTADÍSTICO (40 MIN)

1.1. Introducción
1.2.- Ejemplo estadistica descriptiva e inferencial y variables
1.3.- Tipos de variable e instrumentos de medida
1.4.- (Excel y Libre Office) Organización de Datos con Hojas de Cálculo
1.5.- (SPSS, Jasp y Jamovi) Comprobación de Datos e Importación al Software
1.6.- (SPSS, Jasp y Jamovi) Creación y Formato de Variables
1.7.- (SPSS, Jasp y Jamovi) Asignación de etiquetas e inclusión de valores perdidos
1.8.- (SPSS, Jasp y Jamovi) Exclusión de valores perdidos por variable o por lista.
1.9.- (SPSS, JASP, Jamovi) Transformación de variables categóricas a continuas

2. ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA (27 MIN)

2.1.- Introducción a la Estadística Descriptiva
2.2.- Descripción de variables categóricas mediante índices y gráficos
2.3.- (SPSS) Índices, gráficos para variables categóricas, y edición de tablas o figuras.
2.4.- (Jasp y Jamovi) Índices, gráficos para variables categóricas, y edición de tablas o figuras.
2.5.- (SPSS, Jasp y Jamovi) Gráficos de barras agrupados y tablas de contingencia
2.6.- Distribución de Frecuencias con Histogramas en variables cuantitativas
2.7.- Índices de centralidad y dispersión en variables cuantitativas
2.8.- (SPSS, Jasp y Jamovi) Histogramas e índices descriptivos para variables cuantitativas
2.9.- Cuantiles y Diagramas de Cajas y Bigotes para variables cuantitativas
2.10.- (SPSS, Jasp y Jamovi) Cálculo de cuantiles y Diagramas de Cajas y Bigotes

3. ESTADÍSTICA INFERENCIAL: ESTIMACIÓN DE PARÁMETROS POBLACIONALES (49 MIN)

3.1.- Conceptos de Parámetro de una Población y Estimador de una Muestra
3.2.- Estimadores, Parámetros y Distribución Normal
3.3.- (SPSS) Práctica calculo de frecuencias en 1, 2, 3SD. Simetría y Curtosis.
3.4.- Introducción al Teorema del Límite Central y Concepto de Error Estándar
3.5.- Ejemplo práctico que demuestra el Teorema del Límite Central
3.6.- Qué es el Intervalo de Confianza al 95 por ciento
3.7.- El concepto de estadístico

4. ESTADÍSTICA INFERENCIAL: CONTRASTE DE HIPÓTESIS (29 MIN)

4.1.- Introducción al contraste de hipótesis y cálculo del p-valor
4.2.- Contraste a una y dos colas. Más allá del p-valor.
4.3.- (SPSS, Jasp y Jamovi) Ejercicio práctico contraste de hipótesis para una muestra
4.4.- Tamaño Muestral y Errores en el Contraste de Hipótesis
4.5.- Explicación del error alfa y potencia mediante un ejemplo
4.6.- Cálculo del Tamaño Muestral con GPower y Tamaño de Efecto

5. COMPARATIVA ENTRE 2 GRUPOS INDEPENDIENTES (58 MIN)

5.1.- Ejemplo Investigación 2 GRUPOS INDEPENDIENTES.
5.2.- Comparativa PARAMÉTRICA: t-Student muestras independientes
5.3.- (SPSS) t-Student muestras independientes diferencias NO significativas
5.4.- (TIP) (SPSS) Estratificar la variable dependiente
5.5.- (SPSS) Cálculo del tamaño del efecto (d de Cohen) con SPSS y Excel
5.6.- (Redacción) t-Student.
5.7.- Comparativa NO PARAMÉTRICA: U de Mann-Whitney
5.8.- (SPSS) U de Mann-Whitney diferencias no significativas
5.9.- (Redacción) U de Mann-Whitney.
5.10.- (SPSS) Cálculo de la normalidad a través de índices
5.11.- (SPSS) Método visual para estimar la normalidad
5.12.- El Número Mágico, con 30 sujetos se acabaron mis problemas
5.13.- ¿Qué decisión tomar tras estos hechos, paramétrico o no paramétrico?

6. COMPARATIVA ENTRE 2 GRUPOS RELACIONADOS (49 MIN)

6.1.- Comparativa PARAMÉTRICA: t-test de medidas pareadas.
6.2.- (SPSS) t-test muestras pareadas.
6.3.- (Redacción) t-test pareadas.
6.4.- Comparativa NO PARAMÉTRICA: Wilcoxon de medidas pareadas.
6.5.- (SPSS) Caso práctico Test de Wilcoxon con SPSS
6.6.- (SPSS) Test de Signos
6.7.- (Redacción) Test de Wilcoxon
6.8.- Introducción al Test de Mc Nemar
6.9.- (SPSS) Caso práctico Test de McNemar
6.10.- (Redacción) Test de McNemar
6.11.- (SPSS) Test de McNemar-Bowker y test de Bhapkar para variable politómica

7.- DIFERENCIA ENTRE 3 O MÁS GRUPOS INDEPENDIENTES (46 MIN)

7.1.- Comparativa PARAMÉTRICA: ANOVA de medidas independientes.
7.2.- (SPSS) ANOVA de medidas independientes y un factor. Igualdad varianzas.
7.3.- (Redacción) ANOVA de una vía para grupos independientes
7.4.- (SPSS) ANOVA de medidas independientes. No igualdad varianzas.
7.5.- Tests post-hoc liberales y conservadores
7.6.- (SPSS) Cambio en las conclusiones en función del test pot-hoc
7.7.- ¿Normalidad de los datos o de los residuales como supuesto?
7.8.- Tamaño del efecto en ANOVA con Eta Parcial al Cuadrado.
7.9.- Test de KRUSKAL-WALLIS
7.10.- (SPSS) Test de KRUSKAL-WALLIS. Medidas independientes no paramétrico.
7.11.- (Redacción) Test de KRUSKAL-WALLIS
7.12.- Test de Jonckheere-Terpstra
7.13.- (SPSS) Test de Jonckheere-Terpstra

8.- DIFERENCIA ENTRE 3 O MÁS GRUPOS RELACIONADOS (52 MIN)

8.1.- Comparativa PARAMÉTRICA: ANOVA de medidas repetidas.
8.2.- (SPSS) ANOVA de medidas repetidas y un factor.
8.3.- (Redacción) ANOVA medidas repetidas (Diferencias no significativas)
8.4.- (SPSS) Ejemplo ANOVA de medidas repetidas con diferencias significativas
8.5.- (SPSS) Representación gráfica tras post hoc de Bonferroni
8.6.- (Redacción) ANOVA medidas repetidas (Diferencias significativas)
8.7.- Comparativa NO PARAMÉTRICA: Test de FRIEDMAN. Medidas repetidas.
8.8.- (SPSS) Test de FRIEDMAN. Medidas repetidas no paramétrico.
8.9.- (SPSS) Test de FRIEDMAN. Comparativa por pares
8.10.- Introducción al Test de Cochran
8.11.- (SPSS) Test de Cochran cuando se cumple supuesto tamaño muestra
8.12.- (SPSS) Test de Cochran cuando NO se cumple supuesto tamaño muestra
10.13.- (Redacción) Test de Cochran

9. ASOCIACIÓN ENTRE VARIABLES (89 MIN)

9.1- Coeficiente de correlación de Pearson.
9.2.- (SPSS) Coeficiente de correlación de Pearson
9.3.- (SPSS) Interpretación de resultados
9.4.- (SPSS) Correlación Parcial de Pearson. Control por una segunda variable.
9.5.- (SPSS) Bootstrapping en coeficiente de correlación de Pearson.
9.6.- (Matlab) Ejemplo de explicación de Bootstrapping con un histograma
9.7- Coeficiente de correlación de Spearman.
9.8- Coeficiente Tau b de Kendall
9.9 - (SPSS) Coeficientes de Spearman y Tau b de Kendall
9.10.- (Redacción) Coeficiente de Correlación de Pearson o Spearman
9.11.- Otros test asociación entre Ordinales. Gamma, Tau C y d de Somers
9.12.- (Redacción) Otros test asociación. Gamma, Tau C y d de Somers
9.13.- Test Chi-Cuadrado. Asociación entre dos variables categóricas
9.14.- (SPSS) Test Chi-Cuadrado. Asociación entre dos variables categóricas
9.15.- (Redacción) Test chi cuadrado o Fisher
9.16.- (SPSS) Mantel-Haezel de tendencia para dos variables ordinales
9.17.- (SPSS) Cochran-Armitage de tendencia para una dicotómica y otra ordinal
9.18. - (Redacción) Test tendencias de Cochran-Armitage y Mantel-Haezel
9.19.- Correlación punto biseral. Variable continua y dicotómica.
9.20.- (SPSS) Correlación punto biseral. Variable continua y dicotómica.
9.21.- Coeficiente Eta para asociación entre una var. nominal y otra contínua
9.22.- Referencias

10. PREDICCIÓN DE VARIABLES / REGRESIÓN LINEAL (54 MIN)

10.1.- Introducción al modelo de regresión lineal simple.
10.2.- ¿Qué son los residuales y el coeficiente de determinación?
10.3.- (SPSS) Regresión Lineal Simple
10.4.- Introducción al modelo de Regresión Lineal Múltiple
10.5.- (SPSS) Ejecución de la Regresión Lineal Múltiple
10.6.- (SPSS) Evaluación de los supuestos de la Regresión Lineal Múltiple
10.7.- (SPSS) Evaluación de los resultados de la Regresión Lineal Múltiple
10.8.- Regresión Lineal Múltiple Secuencial o Jerárquica
10.9.- (SPSS) Modelo de Regresión Lineal Múltiple Secuencial o Jerárquica


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