ESTADÍSTICA, SISTEMAS DE INFORMACIÓN Y NUEVAS TECONOLOGÍAS Código de la Asignatura Créditos

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1 ESTADÍSTICA, SISTEMAS DE INFORMACIÓN Y NUEVAS TECONOLOGÍAS Código de la Asignatura Créditos 6 ECTS Carácter Básica Rama de Conocimiento Ciencias de la Salud Materia Fisiología Ubicación dentro del Plan de Estudios Profesor COMPETENCIAS: 1 er Curso 1 er Semestre Dr. D. José Ignacio Cuende Melero jicuende@diputaciondepalencia.es Competencias generales: C.G.1. Deben demostrar poseer y comprender conocimientos en el área de enfermería y que incluyan también algunos aspectos que implican conocimientos procedentes de la vanguardia del campo de enfermería. C.G.2. Serán capaces de aplicar sus conocimientos a su trabajo o vocación de una forma profesional y poseer las competencias que demuestren por medio de la elaboración y defensa de argumentos y la resolución de problemas dentro del área de enfermería. C.G.3. Deben demostrar la capacidad de reunir e interpretar datos relevantes (dentro del área de enfermería) para emitir juicios que incluyan una reflexión sobre temas relevantes de índole social, científica o ética. C.G.4. Deben ser capaces de transmitir información, ideas, problemas y soluciones a un público tanto especializado como no especializado. C.G.5. Serán capaces de desarrollar aquellas habilidades de aprendizaje necesarias para emprender estudios posteriores con un alto grado de autonomía. Competencias específicas: E.9. Aplicar las tecnologías y sistemas de información y comunicación de los cuidados de salud. E.26. Aplicar los métodos y procedimientos necesarios en su ámbito para identificar los problemas de salud más relevantes en una comunidad. E.27. Analizar los datos estadísticos referidos a estudios poblacionales, identificando las posibles causas de problemas de salud. Competencias Transversales o genéricas: T.1. Capacidad para trabajar en equipo. T.2. Capacidad para aplicar el razonamiento crítico. T.3. Capacidad de análisis y síntesis. T.7. Capacidad de aplicar los conocimientos en la práctica. T.8. Capacidad de resolución de problemas y toma de decisiones. T.10. Capacidad para desarrollar la creatividad. T.13. Capacidad de aprender. T.14. Capacidad para planificar y evaluar. T.17. Capacidad para usar adecuadamente medios informáticos y nuevas tecnologías. T.18. Capacidad para demostrar habilidades de investigación. T.19. Capacidad para desarrollar habilidades de gestión de la información. Curso Académico

2 ACTIVIDADES FORMATIVAS: Presenciales: 3 ECTS,75 horas. 66% del total CG1 E9 E26 E27 T2 T3 T14 T17 T18 T19 Seminarios académicamente dirigidos por el profesor: 33 horas CG2 CG3 CG4 CG5 E9 E26 E27 E31 T2 T3 T7 T8 T10 T13 T14 T17 T18 T19 Tutorías 8 horas Exámenes 2 horas No presenciales: 1.5 ECTS, 37 horas. 34% del total Seminarios académicamente dirigidos sin profesor: 15 horas CG3 CG4 E9 E26 E27 T1 T2 T3 T7 T8 T10 T13 T14 T17 T18 T19 Revisión de material documental y desarrollo de actividades: 12 horas CG3 CG4 CG5 E9 E26 E27 T1 T2 T3 T7 T8 T10 T13 T14 T17 T18 T19 Tiempo de estudio: 20 horas SISTEMA DE EVALUACIÓN: Prueba test sobre contenidos teóricos y prácticos: 100% de la nota. PROGRAMA DE TEORÍA (2 horas semanales): 32 horas 1. CLASIFICACIÓN Y MANIPULACIÓN DE LOS DATOS. (2 horas) Reconocer y manejar las variables. Organizar los datos para su posterior análisis. Tipos de variables. Tipos de escalas. Conversión de variables. Agrupación y ordenación de datos. 2. REPRESENTACIÓN GRÁFICA DE DATOS. (2 horas) Aprender a representar gráficamente los datos organizados. Tipos de gráficos: barras, sectores, histogramas y polígono de frecuencias. Nube de puntos. Curso Académico

3 3. ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA. (3 horas) Diferenciar población y muestras. Valorar la utilidad de la media y el desvío estándar como parámetros fundamentales de las muestras y poblaciones. Muestra y población. Índices estadísticos, parámetros. Medidas de tendencia central, de dispersión y de posición. Media, mediana, moda, desvío estándar, varianza, coeficiente de variación, percentiles, cuartiles. 4. NOCIONES DE CÁLCULO DE PROBABILIDAD. (2 horas) Conocer los conceptos de probabilidad y probabilidad condicionada. Cálculo de probabilidades. Aprender a valorar la validez de una prueba diagnóstica. Concepto de probabilidad. Probabilidad condicionada. Fórmulas de Bayes. Razones, proporciones y tasas. Validez de las pruebas diagnósticas: Falsos positivos y negativos. Sensibilidad y especificidad. Valores predictivos positivo y negativo. Valor global. 5. MODELOS DE DISTRIBUCIÓN. (4 horas) Reconocer los modelos teóricos de distribución. Valorar la importancia de la distribución normal. Aprender a utilizar la tabla de la distribución normal. Conocer otras distribuciones de datos. Curva normal. Distribución normal estandarizada. Propiedades. T de Student. Distribución binomial. Aplicaciones. Distribución de Poisson. Aplicaciones. 6. ESTIMACIÓN DE PARÁMETROS Y ESTADÍSTICOS. (2 horas) Valorar la fiabilidad de los datos y reconocer el efecto de la aleatoriedad. Proporción. Media. Error estándar. Intervalo de confianza. Intervalo de probabilidad. 7. PRUEBAS DE CONFORMIDAD. (3 horas) Aprender a comparar los modelos teóricos y los datos experimentales. Curso Académico

4 Hipótesis nula e hipótesis alternativa. Conformidad de un parámetro con un valor teórico. Conformidad de una distribución experimental con una teórica Normalidad de una distribución. 8. COMPARACIÓN DE DOS PROPORCIONES. (3 horas) Valorar la diferencia en las proporciones de una categoría entre dos muestras. Valorar la significación de la diferencia de una proporción entre una muestra y una población. Cálculo de la z y de la p. Cálculo de chi cuadrado y de la p. Cálculo del intervalo de confianza de la diferencia. 9. COMPARACIÓN DE DOS MEDIAS. (3 horas) Valorar la diferencia en las medias de una variable entre dos muestras. Valorar la significación de la diferencia entre las medias de una muestra y una población. Cálculo de la z y de la p. Cálculo de la t y de la p. Cálculo del intervalo de confianza de la diferencia. 10. ESTUDIO DE LA ASOCIACIÓN DE DOS CARACTERES CUALITATIVOS. (1 horas) Analizar si existe asociación en la presentación de dos caracteres cualitativos. Aprender a agrupar categorías en las muestras pequeñas. Utilización del chi cuadrado. Condiciones de aplicación. 11. ESTUDIO DE LA ASOCIACIÓN DE DOS CARACTERES CUANTITATIVOS. (3 horas) Aprender a representar la asociación de dos caracteres cuantitativos con diagramas de dispersión. Conocer el significado y el cálculo del coeficiente de correlación de Pearson. Coeficiente de correlación de Pearson. Ecuación de regresión lineal. Diagrama de dispersión. 12. VISIÓN GENERAL DE LAS TÉCNICAS NO PARAMÉTRICAS. (1 horas) Conocer las limitaciones de los métodos paramétricos, y la existencia de técnicas no paramétricas. Técnicas no paramétricas de comparación de datos. Curso Académico

5 13. INTRODUCCIÓN AL ANÁLISIS DE SUPERVIVENCIA. (2 horas) Introducir al conocimiento de las técnicas de análisis del intervalo de tiempo. Diseño de estudios de supervivencia. Variables de los estudios de supervivencia. Curvas de supervivencia 14. PANORÁMICA DE LAS TÉCNICAS ESTADÍSTICAS MULTIVARIANTES. (1 hora) Reconocer la complejidad de los estudios científicos en ciencias de la salud. Diferenciar las técnicas uni- y bivariantes de las multivariantes Matrices de datos. Técnicas multivariantes. PROGRAMA DE TRABAJOS DIRIGIDOS POR EL PROFESOR (2 horas semanales): (33 horas) 1. Software de análisis de datos. Descripción general. Acceso web. Instalación. 2. Menú Archivo. Crear, guardar, abrir e importar archivos. 3. Menú Editar. Copiar, cortar y pegar. Insertar y eliminar variable y/o registro. Ordenar. 4. Menú Utilidades. Transformar, recodificar y filtrar datos. 5. Menú Gráficos. Barras, histograma, cajas, dispersión. 6. Menú Descriptiva. Cualitativas. Cuantitativas. Tablas. 7. Menú Análisis. Distribuciones. 8. Menú Análisis. Intervalos de confianza. Contraste de hipótesis. 9. Menú Análisis. Variables cualitativas: Chi cuadrado. Fisher. McNemar. 10. Menú Análisis. Variables cuantitativas: t-student. No paramétricos. 11. Menú Análisis. Variables cuantitativas. Análisis de regresión. BIBLIOGRAFIA BÁSICA: ESTADÍSTICA BIOLÓGICA. PRINCIPIOS FUNDAMENTALES. M. Lamotte. Editorial Toray-masson. Barcelona. BIOESTADÍSTICA PARA ENFERMERAS Mora Temprano. Editorial Pirámide. Madrid. ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA. Domenech Massons. Editorial Herder. Barcelona. BIBLIOGRAFÍA COMPLEMENTARIA: METODOS ESTADÍSTICOS PARA MÉDICOS Y BIÓLOGOS. Daniel Schwartz. Editorial Herder. Barcelona. INVESTIGACION CIENTIFICA EN CIENCIAS DE LA SALUD. D. Polit, B. Hungler. Editorial Interamericana. México. Enlaces a páginas Web, que se actualizarán. Curso Académico

6 CONOCIMIENTOS PREVIOS RECOMENDADOS: Conceptos básicos de matemáticas. Manejo de calculadora científica y estadística. Manejo básico de ordenador a nivel usuario. MATERIAL NECESARIO: Calculadora estadística sencilla. HORARIO DE TUTORÍAS: Diario a las 17:00 hs, previa cita. Curso Académico