Universitat Internacional de Catalunya
Bioestadística (Transv. Inv.)
Otras lenguas de impartición: catalán, inglés
En caso de que el alumno esté matriculado en la línea en inglés se impartirá la docencia de esta asignatura en este idioma.
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.