Elementos básicos de estadística con aplicación a la investigación

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  • Curso
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  • A distancia
  • 96 horas de dedicación
  • Duración:
    8 Semanas
Descripción

El curso está orientado a proveer conocimientos básicos de estadística descriptiva, a proporcionar formación metodológica y estadística eminentemente práctica. Conocer los estadísticos de uso más frecuente en la justificación e interpretación de datos que lleven a un análisis teórico-conceptual pertinente. Analizar la información presentada en gráficos y/o tablas de datos. Enunciar las conclusiones apropiadas a partir de los resultados de un estudio.

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¿Qué aprendés en este curso?

Conocer los estadísticos de uso más frecuente en la justificación e interpretación de datos que lleven a un análisis teórico-conceptual pertinente
Analizar la información presentada en gráficos y/o tablas de datos
Enunciar las conclusiones apropiadas a partir de los resultados de un estudio

Profesores

Pablo A. Salgado
Pablo A. Salgado
Docente a cargo

Lic. en C. Biológicas. Postgrado de Informática Médica (USAL). Investigador Centro de Investig. en Salud Poblacional (CISAP) Hosp. Durand. Profesional Área Educación Defensoría del Pueblo CABA. Asesor Dirección Nacional de Maternidad e Infancia del Min. Salud, Nación. Asesor OPS/OMS. Dirección General de Estadística y Censos, Min. de Hacienda, GCABA. Investigador del Centro de Epilepsia, Hosp. Ramos Mejía. Beca investigación multicéntrica Carrillo-Oñativia SACYT 2009 y 2010.

Temario

Módulo 1 (semanas 1 y 2):
Presentación de la materia. La ciencia y la investigación. ¿Qué es la investigación científica? Conceptos básicos de estadística. Estadística descriptiva e inferencial. Etapas de un estudio estadístico. Conceptos de: magnitud, variable, parámetro, población, muestra, unidad de análisis, diseño de investigación. Diseño experimental. Propiedades de las variables. Estadígrafos.
Nociones de Probabilidad. Estadística y probabilidad. Definición clásica de probabilidad. Experimento aleatorio. Espacio muestral de una variable. Probabilidad teórica y probabilidad empírica. Relación entre frecuencia relativa y probabilidad. Ley de los grandes números. Probabilidad bajo condiciones de independencia. Probabilidad Conjunta, Probabilidad Marginal. Probabilidad Condicional. Tablas de contingencia. Concepto de asociación entre variables.

Módulo 2 (semanas 3 y 4):
Clasificación de las variables según su nivel de medición de las variables. Tipos de variables. Variables cualitativas y cuantitativas. Escalas de medición: nominal, ordinal, intercalar y de conciente o razón. Manejo, Recolección y Calidad de los datos. Fuentes de información. Organización y presentación de datos. Matriz de datos. Resumen de datos. Caracterización de la información. Concepto informático de Base de Datos. Cuestiones a tener en cuenta en el ingreso de los datos. Variables de respuesta múltiple. Armado de una matriz de datos para procesamiento estadístico.
Exactitud, sensibilidad, confiabilidad y validez de los datos. Exactitud y precisión de las mediciones de una variable. Errores aleatorios y sesgo. Evaluación de pruebas diagnósticas. Validez, reproducibilidad y seguridad de una prueba diagnóstica. Relación con los conceptos de Prevalencia, Sensibilidad y Especificidad. Valor Predictivo Positivo y Valor Predictivo Negativo. Curvas ROC. Resolución de problemas.
Aplicaciones de Probabilidad: Test de Bondad de ajuste y Test de Independencia (Chi cuadrado). Medidas de asociación en tablas de contingencia 2x2: Riesgo Relativo y Odds Ratio. Interpretación del riesgo relativo y el odds-ratio. Análisis de asociación en los estudios de cohortes. Análisis de asociación en los estudios de casos y controles. Análisis de asociación en los estudios transversales.

Módulo 3 (semanas 5 y 6):
Estadística descriptiva. Exploración y presentación de datos. Análisis exploratorio. Resumen de datos estadísticos. Tablas de frecuencias univariadas: Frecuencias absolutas, relativas y porcentuales. Criterios para armar una tabla de Frecuencias. Frecuencias acumuladas. Tablas de contingencia o bivariadas: Cómo construir y presentar las frecuencias conjuntas de dos variables cualitativas nominales u ordinales. Presentación gráfica de datos. Diagrama de barras. Gráfico de sectores o circulares. Gráficos bivariados: diagrama de barras adyacentes, superpuestas y superpuestas al 100%. Gráficos para variables continuas: Histogramas, diagramas de caja y barra de errores. Gráficos bivariados para variables continuas: diagramas de dispersión.

Módulo 4 (semanas 7 y 8):
Parámetros y estadísticos. Concepto de inferencia estadística. Medidas de tendencia central: promedio, mediana y moda. Medidas de posición: cuartiles, deciles y percentiles. Medidas de dispersión: varianza, desvió estándar. Coeficiente de variación Medidas de forma: asimetría y curtosis. Concepto de distribución normal. Tasas, índices, razones y proporciones. Estadísticos apropiados para cada nivel de medición. Distribución de Probabilidad asociada a una variable aleatoria. Variables aleatorias discretas. Variables aleatorias continuas. Función de densidad. Características de una distribución de probabilidad. Distribuciones más comunes: distribución Binomial, distribución Normal y Normal Estándar.
Muestra y Poblaciones Parámetros, Estadísticos y Estimadores. Muestreo: elección de una muestra y tipos de muestreo. Tipos de muestreo probabilístico y no probabilístico.
Estimación de parámetros poblacionales. Estimación puntual y por intervalos de confianza. Calculo del intervalo de confianza para los parámetros estadísticos más utilizados. Test de hipótesis. Tipos de error y potencia de la prueba.


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