Departamento: Estadística e Invest. Operativa y Cálc. Numérico. Facultad de Ciencias
Dirección académica: GARCIA PEREZ, ALFONSO
Fecha inicio: 11-12-2023
Fecha finalización: 30-09-2024
Inicio matriculación: 11-09-2023
Fin matriculación: 12-12-2023
Nº de plazas: 600
Precio: 560,00 €
Inscripción:
https://formacionpermanente.uned.es/tp_actividad/actividad/estadistica-aplicada-a-las-ciencias-de-la-salud
Créditos: Según itinerario
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 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.
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.
Métodos Básicos:
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.
Métodos Multivariantes:
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.
Métodos Avanzados:
11. Fundamentos estadísticos de los Ensayos Clínicos.
12. Análisis Estadístico de datos geo-referenciados en Ciencias de la Salud.
13. Asociación Genética en Tablas de Contingencia.
14. Bioinformática: Técnicas Machine Learning.
15. Identificación de Genes responsables de Rasgos Cuantitativos (Quantitative Trait Loci, QTLs).
16. Comparación de Métodos: Gráficos de Bland-Altman.
17. Análisis de Técnicas Diagnósticas: Curvas ROC.
18. Modelos Epidemiológicos SIR: Aplicación al Covid-19.
19. Análisis de Propensión (Propensity Score Analysis).
20. Variables Instrumentales. Aleatorización Mendeliana (Mendelian Randomization, MR).
Aplicaciones:
21. Tratamiento Informático de los Métodos Estadísticos con SAS, SPSS y R.
22. 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, Veterinaria...) e Investigación.
El curso es a distancia con apoyo online. Dicho soporte se realiza a través del curso virtual alojado en la plataforma de la UNED. Allí estará disponible la Guía Didáctica del curso, como se indica en el apartado Materiales disponibles en la plataforma virtual. Esta guía incluye un cronograma. Además, en este curso virtual hay Foros divididos según los contenidos del temario más un Foro de alumnos, donde los estudiantes podrán plantear sus posibles dudas y comentarios sobre el temario y el material didáctico del curso, además de poder contactar entre ellos.
En dicho curso virtual hay también material didáctico (que encontrará comentado en el apartado Materiales disponibles en la plataforma virtual), así como vídeos grabados por el equipo docente. El material didáctico del curso está pensado para que el alumno pueda asimilar los contenidos completamente a distancia.
Durante el curso el estudiante puede realizar consultas a los profesores que se indican en el apartado atención al estudiante y en los Foros del curso virtual. Las consultas serán atendidas en menos de 24 horas.
La metodología es sencilla. A lo largo del curso los estudiantes van leyendo los textos, visionando los vídeos ya grabados que hay en el curso virtual sobre algunos de los temas, haciendo preguntas y realizando todas las actividades necesarias para el seguimiento de la formación. En cuanto da comienzo, se podrán descargar en el curso virtual los ejercicios que tendrán que enviarse resueltos, antes del 15 de Septiembre, para poder obtener el aprobado. Estamos a disposición de los alumnos durante los 10 meses que dura el curso, de forma ininterrumpida, también en verano (meses de julio, agosto y septiembre), Navidades y Semana Santa.
Se impartirán también algunas charlas a través de Internet, que quedarán grabadas en el curso virtual por si no se pueden atender en directo. También se ofrece asesoramiento gratuito a los alumnos en Estadística Aplicada, sobre temas de investigación.
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, Veterinaria 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.
