Escuela Universitaria de Enfermería y. Fisioterapia. Master universitario en investigación, gestión y calidad en cuidados para la.

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1 Escuela Universitaria de Enfermería y Fisioterapia Master universitario en investigación, gestión y calidad en cuidados para la salud GUÍA DOCENTE DE LA ASIGNATURA: Estadística y manejo de programas estadísticos Curso Académico Fecha: 2 de Mayo de 2013

2 1. Datos Descriptivos de la Asignatura Asignatura: Estadística y Manejo de Programas Estadísticos Código: Centro: Escuela Universitaria de Enfermería y Fisioterapia - Titulación: Master Universitario - Plan de Estudios: - Rama de conocimiento: Ciencias de la Salud - Intensificación (sólo en caso de los Máster): - Departamento: Estadística, I.O y Computación - Área de conocimiento: Estadística e Investigación Operativa - Curso: 1ª curso - Carácter: Troncal - Duración: 1er semestre - Créditos: ECTS - Horarios: - Dirección Web de la asignatura: - Idioma: Castellano 2. Requisitos Los mismos que para el máster 3. Profesorado que imparte la asignatura [Cuadro a cumplimentar por todo el profesorado que imparta la asignatura] Coordinación / Profesor/a: M. Mercedes Suarez Rancel - Grupo: Único - Departamento: Estadística, Investigación Operativa y Computación - Área de conocimiento: Estadística e Investigación Operativa - Centro: Escuela Universitaria de Enfermería y Fisioterapia - Lugar Tutoría (1) : Despacho 8, Dpto. de Estadística, I.O y C. Ftad de Matemáticas - Horario Tutoría (1 martes de 9:00 a 10:00, de 11 a 12, de 12 a 14 (virtual) y de 14 a 1 (los cambios puntuales se publicarán en el campus virtual y en la puerta del despacho - Teléfono (despacho/tutoría): Correo electrónico: msuarez@ull.es - Dirección web docente: (1) Se entiende como la atención personalizada al alumnado. Se trata de la tutoría burocrática que tradicionalmente el profesorado desempeña en su despacho. 2

3 4. Contextualización de la asignatura en el Plan de Estudios - Bloque Formativo al que pertenece la asignatura: Troncalidad del Master - Perfil Profesional: La asignatura proporcionará a los especialistas en el sistema de salud y sociosanitaria conocimientos avanzados sobre la toma de decisiones en resultados objetivos tanto en análisis científicos como en todo ámbito donde el análisis de datos sea fundamental en la mejora continua. 5. Competencias Opcional en función de la Memoria de Verificación del Título (VERIFICA). Competencias generales del Título desarrolladas en la asignatura G1. Capacidad de análisis y síntesis. G. Capacidad de gestión de la información G7. Resolución de problemas G10. Razonamiento Crítico G22. Motivación por la calidad. Competencias específicas del Título desarrolladas en la asignatura E23. Demostrar capacidad para incorporar la investigación científica y la práctica basada en la evidencia como cultura profesional. E25. Demostrar capacidad para participar en el grupo de investigación del entorno. E2. Demostrar capacidad para difundir los trabajos de investigación y sus conclusiones en la comunidad científica y profesional. Contenidos de la asignatura Contenidos teóricos y prácticos de la asignatura Módulo I - Temas (epígrafes): 1. INTRODUCCIÓN. VISIÓN GLOBAL DE LA APLICACIÓN DE LAS DIFERENTES TÉCNICAS DE ANÁLISIS DE DATOS EN EL MUNDO INVESTIGACIÓN, GESTIÓN Y CALIDAD EN CUIDADOSPARA LA SALUD. INTRODUCCIÓN A LOS PAQUETES ESTADÍSTICOS Módulo II - Temas (epígrafes): 2.- ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA DENTRO DE LA TOMA DE DECISIONES Y LA GESTIÓN DE LA CALIDAD. Módulo III 3

4 - Temas (epígrafes): 3. ESTADISTICA INFERENCIAL COMO HERRAMIENTA DE EXTRAPOLACIÓN DE RESULTADOS MUESTRALES. Módulo IV - Temas (epígrafes): 4. EL ANÁLISIS DE LA SATISFACCIÓN DESDE EL ANÁLISIS DE DATOS COMO HERRAMIENTA DE MEJORA CONTINUA DENTRO DEL SISTEMA DE GESTIÓN DE CALIDAD Módulo V - Temas (epígrafes): 5. INTRODUCCIÓN PRÁCTICA A LA ESTADÍSTICA MULTIVARIANTE Y NO PARAMÉTRICA Actividades a desarrollar en inglés Opcional solo se rellena si aparece en pantalla - Profesor/a: - Temas: 7. Metodología y Volumen de trabajo del estudiante Descripción Los conceptos teóricos de la asignatura se desarrollan en las clases magistrales, donde los ejemplos prácticos basados en datos reales y problemas actuales, y las salidas de los paquetes estadísticos juegan un papel relevante. Se pretende que el alumno no tenga una actitud pasiva, sino crítica y participativa, desarrollando su capacidad de análisis y síntesis. Todo esto se ve reforzado en las clases de laboratorio, donde los paquetes estadísticos dan salida a los análisis necesarios para la posterior interpretación por parte del alumno. Al final del semestre, el alumno presenta un análisis de datos reales donde aprende a aplicar los conocimientos adquiridos a un entorno cercano y de interés para un profesional. Se expondrá en un escenario similar al que se produce en su entorno de trabajo real o simulado. El alumno aprenderá a transmitir resultados estadísticos con el rigor suficiente, pero haciéndose entender por un entorno de profesionales, no necesariamente estadísticos. En la siguiente tabla se incluyen los créditos PADO. 4

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6 Actividades formativas en créditos ECTS, su metodología de enseñanza-aprendizaje y su relación con las competencias que debe adquirir el estudiante Actividades formativas Horas presenciales Horas de trabajo autónomo Total Horas Relación con competencias Clases teóricas 7,5+5,5 (on line) 10 22,5 G1 G G22 Clases prácticas (aula / sala de demostraciones / prácticas laboratorio) Realización de seminarios u otras actividades complementarias Realización de trabajos (individual/grupal) 7,5 7, G7 G10 G G22 E23 E25 E2 E23 E25 E2 Estudio/preparación clases teóricas G1 G G22 Estudio/preparación clases prácticas G7 E23 E2 Preparación de exámenes G1 G G22 Realización de exámenes G1 G G22 E23 E25 E2 Asistencia a tutorías Asistencia a tutorías Académico- Formativas (presenciales virtuales) Otras 19+10(on line) 29 G1 G G22 Total horas Total ECTS Bibliografía / Recursos Bibliografía Básica (2) Martín Andrés- Luna del Castillo-Sánchez Cantalejo (2004). Bioestadística para Ciencias de la Salud. Edt. Granada. Martín-González, G. (2008). Prácticas de Estadística básica con SPSS. Edt. UCV Bibliografía Complementaria (3) Wayne (2005). Bioestadística: base para el análisis de las Ciencias de la Salud. Edt. Limusa. M.R. López y J.L. Carrasco (1985). Ejercicios y Problemas de estadística biomédica. Edt. Cibes. PEÑA, DANIEL (198). "Estadística. Modelos y Métodos". Vol. II. Alianza Universidad Otros recursos (3)

7 En Internet: Instituto Nacional de Estadística EUROSTAT The Journal of Statistical Education InterStat Universidad de Amsterdam ( The John Innes Centre, Uk ( Universidad de Lyon ( (2) Se recomienda acotar el número de bibliografía. (3) Este apartado podrá ser eliminado en el caso en que el profesorado estime que las características y necesidades de la asignatura no lo hacen necesario. 9. Sistema de Evaluación y Calificación Descripción La distribución de la nota final en el bloque correspondiente a estadística será la siguiente: Entregas de Tareas derivadas del proyecto de Docencia Virtual PADO: 20% Realizacion de Trabajos sobre Análisis de Datos Reales: 35% Presentación de trabajo: (Exposición valorada de forma individual): 35% Asistencia y participación: 10% Para una evaluación positiva, la/el estudiante tiene que desarrollar sus conocimientos básicos de estadística. La asistencia a las clases de laboratorio es muy importante. La preparación fuera de las clases, además del seguimiento constante de los temas de cada módulo con el fin de seguir las clases y aprovechamiento de las mismas, la aplicación de los conocimientos en datos reales así como la exposición de los resultados se hace imprescindible. La asignatura comenzará en todos y cada uno de los módulos con la premisa del desconocimiento por parte del alumnado de cada uno de los temas. Aún así se tomará como medida el nivel de la clase para comenzar a trabajar. Por ello, si fuese necesario y sin puntuación para el alumno, se realizaría una prueba previa para ver el nivel del alumnado y determinar el nivel de partida. Se permitirá en cada convocatoria presentar y exponer los trabajos sobre Análisis de Datos Reales y se considerará la asistencia a clase. 7

8 Estrategia Evaluativa TIPO DE PRUEBA (4) COMPETENCIAS CRITERIOS PONDERACIÓN Pruebas objetivas GENERALES: 1,,7,10,22 Entregas de las Actividades on line de los proyectos de docencia virtual PADO 20% Pruebas de respuesta corta Pruebas de desarrollo Trabajos y Proyectos GENERALES: 1,, 7, 10, 22 ESPECÍFICAS: 23, 25, 2 Realizacion de Trabajos sobre Análisis de Datos Reales basados en los conocimientos adquiridos 35% Informes memorias de prácticas Pruebas de ejecución de tareas reales y/o simuladas Escalas de actitudes Técnicas de observación Portafolios exposición de trabajos y Proyectos GENERALES: 1,, 7, 10, 22 ESPECÍFICAS: 23, 2 Se valorará de forma individual la exposición de los trabajos y proyectos realizados 35% Escalas de actitudes GENERALES: 1,, 7, 10, 22 ESPECÍFICAS: 23, 25, 2 Se valorará la asistencia y participación en clases teóricas, de laboratorio y seminarios 10% (4) Las filas de este apartado, podrá ser eliminadas sólo en el caso en que el profesorado estime que no procede o no realiza estas acciones. 10. Resultados de aprendizaje Opcional. Sólo es obligatorio si se especifica en la Memoria del Título de Grado/Máster 11. Cronograma/Calendario de la asignatura [En las guías docentes la planificación temporal de la programación sólo tiene la intención de establecer unos referentes u orientaciones para presentar la materia atendiendo a unos criterios cronológicos, sin embargo son solamente a título estimativo, de modo que el profesorado puede modificar si así lo demanda el desarrollo de la materia dicha planificación temporal. Es obvio recordar que la flexibilidad en la programación tiene unos límites que son aquellos que plantean el 8

9 desarrollo de materias universitarias que no están sometidas a procesos de adaptación del currículo]. Descripción del Cronograma En el siguiente Cronograma se incluyen las actividades propuestas en el PADO 1 er Cuatrimestre (5) SEMANA Temas Actividades de enseñanza aprendizaje Horas de trabajo presencial Horas de trabajo autónomo Total Semana : 1 y 4 CLASES MAGISTRALES Y LABORATORIO Semana 7: 2 Y 4 CLASES MAGISTRALES Y LABORATORIO Semana 8: 3 y 4 SEMINARIO CÓMO ELABORAR UN INFORME ESTADÍSTICO, CLASE MAGISTRAL, LABORATORIO Semana 9: 3 y 4 INFORME SOBRE VIDEO TEOREMA CENTRAL DEL LÍMITE (PADO) ENTREGA DE LA TAREA ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA SOBRE DATOS REALES (PADO) 5,5(On line) Semana 10: 4 Y 5 CÓMO ELABORAR UN INFORME ESTADÍSTICO II, CLASE MAGISTRAL Y LABORATORIO (4HRS + 2 HRS ON LINE) (on line) Semana 11: (4HRS + 2 HRS ON LINE) 4+2(on line) Semana 13: (4HRS + 2 HRS ON LINE) 4+2(on line) Semana 14: (4HRS + 2 HRS ON LINE) 4+2(on line) Semana 15: (3HRS + 2 HRS ON LINE) 3+2(on line) Semana 1, 17 Y 18: EXÁMENES 9