FACULTAD DE ENFERMERÍA Y FISIOTERAPIA FACULTAD DE ENFERMARÍA Máster en I e I en Cuidados de Salud

Transcripción

1 PROGRAMA Oficial de Posgrado de la Universidad de Cádiz PLAN DE ESTUDIOS 0860 Máster en Innovación e Investigación en Cuidados de Salud COORDINADOR Mª Antonia Jesús de la Calle MÓDULO COMÚN ASIGNATURA ESTADÍSTICA APLICADA A LA INVESTIGACIÓN SANITARIA COORDINADOR Héctor Ramos Romero Créditos ECTS 5 TOTAL HORAS PRESENCIALES AULA/TALLER/LABORATORIO/CAMPO: 36 CAMPUS VIRTUAL: - Objetivos- Competencias de Aprendizaje Resultados de Aprendizaje Temario/Contenidos 1.-Aplicar los conceptos básicos de la Bioestadística a la investigación en Ciencias de la Salud. 2.-Diseñar estudios estadísticos en el marco de la investigación sanitaria. 3.- Analizar información estadística mediante programas informáticos e interpretar los resultados. 4.-Desarrollar el concepto de inferencia estadística y su papel en la generalización de resultados en la investigación. 5.-Entender e interpretar los datos estadísticos de la literatura sanitaria. El alumnado: 1.-Identifica y aplica los principios básicos de la estadística a la investigación en ciencias de la salud. 2.-Es capaz de diseñar de forma autónoma bases de datos para la recogida de información procedente de investigaciones sanitarias. 3.-Analiza de forma autónoma mediante programas informáticos datos estadísticos procedentes de investigaciones sanitarias. 4.-Define los principios de la inferencia en general. 5.-Describe la finalidad del análisis multivariante. 6.-Interpreta y lee críticamente resultados estadísticos de la literatura sanitaria. 1.- La investigación sanitaria y el papel de la Estadística: Método científico y Método Estadístico. 2.- La muestra como fuente de información. Diseños muestrales. 3.- Tratamiento de datos. Análisis descriptivo. 1

2 4.- La modelización probabilística. Los parámetros del modelo. 5.- Estimación de parámetros. Intervalos de confianza. Intervalos de confianza usuales. 6.- Metodología del contraste de hipótesis. Contrastes más usuales. 7.- Contrastes no paramétricos más usuales. 8.- Diseño de encuestas. Tamaño de muestra, nivel de confianza y error. 9.- Análisis de la varianza de una vía y multifactorial Regresión lineal simple y múltiple y regresión logística Introducción a las técnicas de análisis multivariante. 2

3 DOCENCIA PRESENCIAL EN AULA/TALLER/LABORATORIO/CAMPO FECHA DIA/MES/AÑO HORARIO 00:00 a 00:00 AULA Profesor Nombre y Apellidos Correo electrónico Área/Departamento Tipo Actividad Reconocimient o de Actividad horas/créditos Tema/Contenido Tipo Actividad Alumno Horas Recomendadas de Dedicación del Alumno por Actividad Presencial/Autónomo 30/01/ :00 a 17:00 Presentación asignatura 30/01/ :00 a 18:00 Metodología estadística 30/01/2014 Técnicas descriptivas 30/01/ :30 a 20:30 Introducción al muestreo 31/01/ :00 a 17:00 Introducción a la estimación 3

4 31/01/ :00 a 18:00 Introducción al contraste de hipótesis 31/01/2014 Intervalos de confianza 31/01/ :30 a 20:30 Intervalos de confianza 01/02/ :30 a 10:30 Introducción a las principales técnicas de relación 01/02/ :30 a 11:30 Introducción a las principales técnicas de relación 01/02/ :00 a 13:00 Introducción a las principales técnicas de comparación 4

5 01/02/ :00 a 14:00 Introducción a las principales técnicas de comparación 06/02/ :00 a 17:00 Prof. Ángel Berihuete angel.berihuete@uca.es Contrastes no paramétricos Contrastes de normalidad 06/02/ /02/ /02/ :00 a 18:00 19:30 a 20:30 Prof. Ángel Berihuete angel.berihuete@uca.es Prof. Ángel Berihuete angel.berihuete@uca.es Prof. Ángel Berihuete angel.berihuete@uca.es Contrastes para las medianas Comparación de varias muestras Test de Kruskall y Wallis Test de Friedman 16:00 a 17:00 Profa. Carmen Sánchez Test Chi

6 07/02/ /02/ /02/ :00 a 18:00 Profa. Carmen Sánchez mcarmen.sanchez@uca.es Profa. Carmen Sánchez mcarmen.sanchez@uca.es Anova de una vía Anova multifactorial /02/ :30 a 20:30 Profa. Carmen Sánchez mcarmen.sanchez@uca.es Anova multifactorial /02/ /02/ :30 a 10:30 10:30 a 11:30 Prof. Antonio Peinado antonio.peinado@uca.es Prof. Antonio Peinado antonio.peinado@uca.es Regresión lineal simple Regresión lineal multiple 6

7 08/02/ :00 a 13:00 Prof. Antonio Peinado antonio.peinado@uca.es Regresión logística 08/02/ :00 a 14:00 Prof. Antonio Peinado antonio.peinado@uca.es Regresión logística 13/02/ :00 a 17:00 Diseño de encuestas 13/02/ /02/ /02/ :00 a 18:00 19:30 a 20:30 Tratamiento de datos Matriz de análisis Preprocesamiento: datos faltantes y outliers Preprocesamiento: indicadores, transformaciones 7

8 09:30 a 10:30 10:30 a 11:30 12:00 a 13:00 13:00 a 14:00 16:00 a 17:00 Análisis Cluster y familias de métodos K-means y métodos jerárquicos Cluster en bases de datos masivas Aplicaciones del análisis Cluster Métodos de Análisis Factorial :00 a 18:00 Análisis de Componentes principales 8

9 19:30 a 20:30 Análisis de Correspondencias Tutorías Consultas 1 Lunes 17/02/ :00 a 17:00 0,125 Prueba de evaluación Obligatoria 1 TOTAL HORAS DE TRABAJO DEL ALUMNO PRESENCIAL/AUTÓNOMO 36h 76h Lunes 17/02/ :00 a 18:00 0,125 Prueba de evaluación Obligatoria 1 Lunes 17/02/2014 0,125 Prueba de evaluación Obligatoria 1 9

10 2h 10

11 DOCENCIA PRESENCIAL EN CAMPUS VIRTUAL Profesor Nombre y Apellidos Correo electrónico Área/Departamento Tipo Actividad Reconocimiento de Actividad horas/créditos Contenido Tipo Actividad Alumno Horas Recomendadas de Dedicación del Alumno por Actividad Presencial/Autónomo Estadística e Investigación Operativa Ejercicios de Autoevaluación Actividades Complementarias y Pruebas de Evaluación Continua 15 h 1,875 cr Temas 1 a 8 Ejercicios de autoevaluación y evaluación continua 4 h Tutoría Consulta 5 h TOTAL HORAS DE TRABAJO PRESENCIAL/AUTÓNOMO 4 h 5h 11

12 Criterios y Métodos de Evaluación Recursos para el Aprendizaje Bibliografía Idioma en que se imparte Asistencia y participación en clase Evaluación Continua: a lo largo del Curso se llevaran a cabo 6 trabajos de síntesis. Cada uno de ellos es valorado con 0,5 puntos. De tal forma que el alumno que presente correctamente los 6 ejercicios obtiene una nota máxima de 3 puntos (30% de la nota final). Prueba final que consistirá en un ejercicio de preguntas de respuesta múltiple (5 opciones de las cuales una es verdadera). Representa el 70% de la nota final. Campus Virtual. s s para cada sesión. Bases de datos para el curso. Ejercicios de evaluación continuada para resolver con paquetes estadísticos específicos para cada una de las sesiones. Banco de preguntas múltiples con auto-corrección. Programas estadísticos ofertados al alumno: R (proyecto R-), EPIDAT 3.1 (software libre. Servicio gallego de Salud-OPS), STATGRAPHICS plus (bajo licencia ). Almenara J. García C. Lagares C. Manual de Bioestadística. Teoría y ps. Cádiz. Quórum editores Armitage O. Berry G. Estadística para la Investigación Biomédica. 3 edición. Madrid. Harcourt Brace, Cobo E. Muñoz P. González JA. Bioestadística para no estadísticos. Bases para interpretar artículos científicos. Barcelona. Elsevier Masson, Feinstein A R. Principles of Medical Statistics. New York. Chapman & may/crc, González JL. Problemas de bioestadística. Cádiz. Copistería San Rafael, Martín A. Luna del Castillo J. de D. 50±10 horas de Bioestadística. Madrid. Ed. Norma, Sentís J. y cols. Manual de Bioestadística. Barcelona. 3ª edición. Masson, Silva, LC. Muestreo para la investigación en Ciencias de la Salud. Madrid. Ed. Díaz de Santos S.A., Silva, LC. La investigación biomédica y sus laberintos. En defensa de la racionalidad para la ciencia del siglo XXI. Madrid. Díaz de Santos S.A., Tomás-, J. Fundamentos de bioestadística y análisis de datos para enfermería. Barcelona. Servicio de Publicaciones de la Universidad Autónoma de Barcelona, Español 12