Dirigido a

Médicos y profesionales sanitarios que deseen iniciarse en los métodos estadísticos utilizados en medicina, biología y salud pública.

Objetivos

• Conocer la base de la metodología estadística, su aplicación y las ventajas y limitaciones de su uso.
• Aprender a aplicar la metodología descriptiva en estadística, entender los fundamentos de la estadística inferencial y de las pruebas de contraste de hipótesis y aplicar e interpretar resultados de estudios científicos.

Programa

• Introducción: método científico y estadística en ciencias de la salud.
• Conceptos básicos: individuo, población y muestra; representatividad y precisión aplicado a los diseños en ciencias de la salud. Validez interna y validez externa.
• Organización de los datos: tabulación y representaciones gráficas más utilizadas en medicina, tratamiento de los valores ausentes o perdidos en los diseños de investigación médica.
• Estadísticos descriptivos: Medidas de centrado y dispersión. Transformación de variables en base a criterios sanitarios y/o estadísticos. ¿Cuándo debemos interpretar las medidas obtenidas en medicina desde un punto de vista absoluto y cuándo desde un punto de vista relativo?
• Cálculo de probabilidades. Ley normal. Otras distribuciones de probabilidad. Cómo utilizar las distribuciones teóricas de probabilidad en medicina.
• Bases de la estadística inferencial: de la media de la muestra en la media de la población. ¿Cómo debe interpretarse un intervalo de confianza en medicina?
• Pruebas de hipótesis. Tipo. Potencia. La importancia del tamaño de la muestra en los estudios médicos. Pruebas unilaterales y bilaterales. ¿Qué significa efecto estadísticamente significativo? Pruebas para determinar el ajuste de los datos a una características teóricas o de otros entornos en medicina.

Descripción básica de las pruebas estadísticas más utilizadas en medicina:

Principales pruebas bivariables :

• Relación entre variables cualitativas: tablas de contingencia, riesgo relativo, Pruebas de chi cuadrado, índice kappa como medida de acuerdo en medicina.
• Relación entre dos variables cuantitativas: correlación y regresión simple. Análisis gráfico con variables médicas.
• Relación entre una variable cuantitativa y una cualitativa: comparación de medias. Análisis gráficas más utilizadas en medicina.

Pruebas no paramétricas para muestras pequeñas (enfermedades o síndromes poco frecuentes) o con distribuciones no normales en medicina.

Pruebas con variables cualitativas analizadas con modelos lineales en publicaciones médicas:

• Relación entre variables cualitativas.
• Relación entre una variable cuantitativa y una cualitativa: comparación de medias.

Generalización a relaciones con más de dos variables:

• Análisis de la varianza: análisis de las interacciones entre factores cualitativos sobre variables del ámbito sanitario.
• Análisis de regresión múltiple: interacción, confusión, mediación y predicción.
• Análisis de regresión logística: análisis de las interacciones entre factores que afectan a resultados médicos binarios (curación / no curación; recaída / no recaída ...)
• Inclusión del tiempo en los estudios
• Modelos de supervivencia en medicina.
• Series temporales en medicina.

Se recomienda el libro Bioestadística amigable (editorial Elsevier). (no incluido en el material)

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