Este curso quedará abierto a cualquier persona que esté interesada en conocer distintas herramientas básicas de estadística y metodología de la investigación aplicada a la investigación en Ciencias Médicas además del uso del programa SPSS. No es necesario tener conocimientos previos de estadística, sólo matemáticas muy básicas; a lo largo del curso se desarrollaran cada uno de los temas desde cero.
Temario:
I. Introducción
- Generalidades del curso y contenidos
- ¿Por qué son importantes los métodos estadísticos en medicina?
- Tipos de protocolos:
- Análisis de diseños de investigación
- Características de cada uno y sus elementos
- Descripción básica de protocolos de investigación médica
- Análisis de publicaciones científicas
- Dónde consultar información confiable?
- Dónde y cómo descargar artículos?
- Publicaciones Nacionales (México)
- Publicaciones Internacionales
II. Elaboración y medición de algunos indicadores de Salud (breve repaso)
- Razón, proporción, tasa, odds
- Base multiplicativa de una población
- Tasa de incidencia, Incidencia
- Tasa de prevalencia
- Indicadores de morbilidad
- Indicadores de mortalidad
- Indicadores de factores de riesgo comportamentales
- Indicadores de servicios de Salud
III. Estadística descriptiva
- De que me sirve la estadística descriptiva?
- Tipos de Variables y tipos de Medidas.
- Variables numéricas categóricas, ordinales y numéricas continuas y discretas.
- Escala nominal, ordinal, de intervalo y continua.
- Introducción a SPSS
- Muestreo
- Tipos de muestreo y cálculo de muestra
IV. Tendencia Central y dispersión de datos Media, Moda, Mediana.
- Media, Mediana, Moda
- Rango, varianza, desviación estándar, error estándar y coeficiente de variación.
- Barras de error.
- Obtención de medidas de dispersión y tendencia central en SPSS.
V. Estadística Inferencial, conceptos básicos en Inferencia estadística Alfa y p-value.
- Conceptos básicos en Inferencia estadística Alfa y p-value.
- Errores I y II.
- Niveles de confianza.
- Pruebas de hipótesis.
- Estadística Paramétrica y No Paramétrica.
- Distribución z y t, ejemplos
- Teorema del Límite Central.
- Pruebas de Normalidad, ejemplos
- Realizar pruebas de Normalidad en SPSS y R
VI. Inferencia para una media
- Prueba de z
- Prueba de t
- Intervalos de confianza
- Elaborar intervalos de confianza y realizar pruebas de z y t en SPSS
- En todos los puntos se mencionarán ejemplos
VII. Inferencia para dos medias
- Inferencia para dos medias
- Prueba de z
- Prueba de t. Interpretación del valor F.
- Intervalos de confianza
- Elaborar intervalos de confianza y realizar pruebas de z y t en SPSS
- En todos los puntos se mencionarán ejemplos
VIII. Análisis de Varianza
- Análisis de Varianza (ANOVA) de 1 vía e interpretación.
- Tipos de Post hoc
- ANOVA de dos vías
- Prácticas/Artículos
- Análisis de datos pareados
- Prueba de t pareada
- Regresión lineal
- Regresión no lineal
- Realizar regresiones lineales y no lineales en SPSS
IX. Análisis de datos categóricos
- Prueba de Chi cuadrada de Independencia
- Prueba de Chi Cuadrada de bondad de ajuste
X. Estadística no paramétrica
- Prueba de Wilcoxon
- Prueba de U-Mann Whitney
- Prueba de Kruskal Wallis
- Prueba de Friedmann
- Realizar pruebas en SPSS
Extra: Breve explicación del análisis de datos del “modelo de centinela” en Infecciones respiratorias
