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Estadística Aplicada a las Ciencias de la Salud


Departamento: Estadística e Invest. Operativa y Cálc. Numérico. Facultad de Ciencias

Dirección académica: Garcia Perez, Alfonso. Navarro Fernandez, Javier

Titulación: Diploma de Experto Universitario

Horas online: 500 h

Fecha inicio: 01-12-2016

Fecha finalización: 30-09-2017

Inicio matriculación: 07-09-2016

Fin matriculación: 01-12-2016

Precio: 560,00 €

Inscripción:
https://formacionpermanente.uned.es/tp_actividad/idactividad/8907

Este curso se desarrolla en colaboración con la Escuela Nacional de Sanidad y el Instituto de Salud Carlos III, en el marco del Instituto Mixto - Escuela Nacional de Sanidad (IMI-ENS).

La Estadística es una herramienta que permite obtener conclusiones científicas sobre una población, de la que sólo se tienen algunos datos.

El curso tiene como objetivo el enseñar los conceptos y Métodos Estadísticos de una forma clara, así como la de su aplicación con la ayuda de un ordenador.

Para ello el curso cuenta, por un lado, con un material didáctico claro y conciso y, por otro, con un tratamiento personalizado de las aplicaciones informáticas, dependiendo de las posibilidades e interés de cada alumno.

Otra Información

Será responsabilidad exclusiva del Equipo Docente la información facilitada en la siguiente relación de hipervínculos. En caso de detectarse alguna contradicción, prevalecerá la oferta formativa aprobada por el Consejo de Gobierno para cada convocatoria, así como del Reglamento de Formación Permanente y del resto de la legislación Universitaria vigente.

Página Web del curso

1. Estadística Descriptiva. Análisis de Datos.

2. Introducción al Cálculo de Probabilidades.

3. Conceptos básicos de Inferencia Estadística.

- Estimación por punto.

- Estimación por Intervalos de Confianza.

- Contrastes de Hipótesis.

4. Análisis de la Varianza.

5. Regresión Lineal y Correlación.

6. Análisis de la Covarianza.

7. Análisis de Tablas de Contingencia.

- Contraste chi-cuadrado de bondad del ajuste.

- Contraste chi-cuadrado de homogeneidad.

- Contraste chi-cuadrado de independencia.

8. Otros Modelos de Regresión.

- Regresión Logística.

- Regresión Poisson.

9. Métodos de Clasificación de individuos.

- Análisis de Conglomerados (cluster).

- Análisis Discriminante.

10. Análisis de datos de Supervivencia.

- Tipos de censura y distribuciones de tiempos de fallo.

- Modelos de regresión exponencial, Weibull, de azar proporcional y de tiempo de fallo acelerado.

- Estimación de la Función de Supervivencia. Estimador de Kaplan-Meier.

- Comparación de curvas de supervivencia.

11. Fundamentos estadísticos de los Ensayos Clínicos.

12. Análisis Estadístico de Datos Espaciales en Ciencias de la Salud con QGIS.

13. Tratamiento Informático de los Métodos Estadísticos con SAS, SPSS y R.

14. Casos prácticos en Enfermería, Epidemiología, Farmacia, Fisioterapia, Matronación, Medicina Familiar, Odontología, Pediatría, Gestión y Servicios, Especialidades de Área (Análisis Clínicos, Bioquímica Clínica, Cardiología, Endocrinología y Nutrición, Ginecología, Hematología, Inmunología, Neumología, Oncología, Psicología, Psiquiatría,...) e Investigación.

El material didáctico del curso está pensado para que el alumno pueda asimilar los contenidos del mismo completamente a distancia.

Durante el curso el alumno puede realizar consultas a los profesores que se indican (ver apartado "atención al estudiante").

Codirectores
García Pérez, Alfonso
Navarro Fernández, Javier
Colaboradores
Cabrero Ortega, María Yolanda
Carmena Yáñez, Emilia

El curso va dirigido a todos aquellos profesionales que trabajan en el campo de la Salud, así como a estudiantes en dichas áreas, tales como Medicina, Farmacia, Enfermería, Biología, Psicología, Psiquiatría o, simplemente, a interesados en aprender y saber manejar los Métodos Estadísticos que se utilizan en las Ciencias de la Salud.

Para seguir el curso no se requieren conocimientos previos en Estadística ni en ordenadores. Precisamente, el principal objetivo del curso es el enseñar al alumno a utilizar ambas herramientas.