Objetivos, programa y organización de la asignatura

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1 Objetivos, programa y organización de la asignatura

2 Albert Sorribas Despacho 1.09 Fac.Medicina Montserrat Martínez Laboratorio 1.08 Fac.Medicina Jordi Real Laboratorio 1.08 Fac.Medicina Rui Alves Laboratorio 1.08 Fac.Medicina

3 Comprender el papel de la estadística como método para el análisis de resultados en estudios experimentales. Ser capaz de interpretar el resultado de un análisis estadístico en base a la significación de los resultados y a los intervalos de confianza obtenidos. Conocer el funcionamiento del programa R para realizar análisis estadísticos.

4 Entender y saber trabajar con el concepto de distribución de probabilidad. Poder reconocer un diseño experimental, indicando los factores, la variable de interés y el diseño utilizado. Saber calcular e interpretar los intervalos de confianza para estimar probabilidades y medias poblacionales. Conocer y saber interpretar el concepto de significación estadística. Conocer los elementos básicos de una prueba de hipótesis. Ser capaz de analizar una tabla de contingencia en función del diseño utilizado e interpretar la significación del resultado obtenido. Ser capaz de realizar un análisis de regresión lineal, interpretando los parámetros obtenidos y el ajuste a los datos. Conocer como ajustar una función no lineal. Ser capaz de realizar un ANOVA de un factor y estimar el efecto del factor considerado. Ser capaz de realizar un ANOVA de dos factores y estimar el efecto de los factores considerados y su interacción. Ser capaz de reconocer los distintos diseños de uno y dos factores que se utilizan más habitualmente (bloques aleatorizados, diseño anidado, efectos aleatorios, etc.). Ser capaz de utilizar el programa R para obtener los análisis correspondientes a los distintos temas del curso.

5 Tema 1. Introducció general El paper de l'estaística en l'anàlisi de resultats Tema 2. Disseny d'estudis Tipus d'estudis: experimentals i observacionals. Dissenty d'estudis. Factors i variables. Tious de mesures. Fons de variabilitat. Introducció al model lineal. Tema 3. Concepte de variable aleatòria Distribucions Binomiall i Normal. Significat dels paràmetres d una distribució. Predicció de resultats mostrals. Concepte de significació. Tema 4. Estimació de paràmetres Requisits per a l estimació de paràmetres poblacionals a partir de mostres. Concepte d interval de confiança. Estimació d una probabilitat. Estimació de la mitjana poblacional. Estimació de la diferència de probabilitats. Estimació del cocient de probabilitats. Estimació de la diferència de mitjanes.

6 Tema 5. Teoria de les proves d hipòtesi Esquema d una prova d hipòtesi i concepte de regió crítica. Significació i potència d una prova. Concepte de grau de significació. Exemples bàsics. Tema 6 Anàlisi de taules de contingència Prova basada en la distribució chi-quadrada. Principals dissenys. Estratègia d anàlisi de taules de contingència. Anàlisi de residuals. Tema 7. Regressió Concepte de regressió lineal. Criteri de mínims quadrats. Ajust de paràmetres a partir d una mostra. Intervals de confiança dels paràmetres. Mesures d ajust. Introducció a la regressió no lineal. Tema 8. Comparació de grups amb dades quantitatives Hipòtesi sobre el valor d una mitjana. Comparació de grups: disseny amb dades aparellades i disseny amb dades independents. Comparació de variàncies. Solucions no-paramètriques. Tema 9. Anàlisi de la variància (ANOVA). Dissseny d'un factor. Taula d'anova i interpretació. Estimació dels efeectes. Proves a posteriori. Disseny de doas factors. Estimació i interpretació de la interacció. Altres dissenys relacionats.

7 Clases teóricas (Lunes) Clases de problemas (Lunes en grupo A y B) Dotar de contenido a los conceptos teóricos. Clases prácticas (Martes o Miércoles, dependiendo del grupo) Aprender el funcionamiento del programa R. Analizar resultados de experimentos. Proyectos prácticos (A lo largo del curso) Redactar los resultados de un análisis estadístico. Utilizar R. Tutorías Discutir conceptos y solucionar dudas.

8 (1) Distribuciones de probabilidad. Estimación de parámetros (20%) (2) Análisis de tablas y regresión (20%) (3) Análisis de la varianza (20%) Informes Prácticas (25%) Proyecto (15%)

9 Programa, organización de clases, material específico: Ver apartado Biomedicina Campus virtual SAKAI Mensajes (Asunto: BST Biomed<nombre>) Actividades Resultado de evaluaciones

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