Descripción
Analizar e interpretar los datos correctamente resulta fundamental para la toma de decisiones. Con este curso adquirirás conocimientos generales de algunos procedimientos de análisis estadístico con el lenguaje R que te ayudarán a tratar y analizar datos médicos en tu entorno asistencial o de investigación.
El curso combina la enseñanza práctica con ordenador y explicaciones teóricas sobre los diferentes procesos que se pueden llevar a cabo con R, y su aplicación a situaciones prácticas.
Cada sesión está formada por una parte teórica y una parte de aplicación práctica en la que hay que tomar decisiones sobre la tarea a realizar. La duración de cada parte depende del tema que se trata, así como la distribución del tiempo a lo largo de cada sesión.
Acreditación:
Dirigido a
Profesionales de la salud que tengan necesidad de tratar y analizar datos clínicos, tanto para resolver problemas de gestión como de investigación o que necesiten aplicar un programa de gestión de datos y / o de análisis estadístico.
Objetivos
- Conocer los principios generales de organización y gestión de datos.
- Reconocer los problemas que se presentan frecuentemente en analizar datos médicos.
- Conocer las posibilidades que ofrece el lenguaje R para tratar y analizar datos médicos.
- Aprender a manipular datos médicos y prepararlas para el análisis estadístico.
- Aprender a utilizar los procedimientos de análisis estadístico básicos más utilizados en investigación médica.
Programa
- Lectura de datos, revisión y preparación para el análisis.
- Definición de factores y cálculo de nuevas variables.
- Selección de variables y filtrado de casos.
- Agregación de casos y cálculo de valores agregados.
- Análisis exploratorio: estadísticos y gráficos.
- Análisis inferencial de variables cualitativas.
- Análisis inferencial de variables cuantitativas.
- Investigación reproducible y generación de informes.
Docentes
Docentes
Albert Cobos.
Doctor en medicina. MSc Estadística Aplicada. Profesor de Bioestadística. Departamento de Fundamentos clínicos. Facultad de Medicina. Universidad de Barcelona.