FACULTAD DE CIENCIAS DE LA SALUD CARRERA DE TECNOLOGÍA MÉDICA ASIGNATURA: BIOESTADÍSTICA

Transcripción

1 PROGRAMA FACULTAD DE CIENCIAS DE LA SALUD CARRERA DE TECNOLOGÍA MÉDICA ASIGNATURA: BIOESTADÍSTICA PROFESOR ENCARGADO DOCENTES : Sergio Vargas Jarmet : Sergio Vargas Jarmet IDENTIFICACION DE LA ASIGNATURA Código : TEM1014 Curso al que se imparte : 2º año Semestre en que se imparte : 3º Semestre Año académico : 2005 Prerrequisitos : Matemáticas II Calidad : Obligatoria Carácter : Teórico Práctico Régimen : Semestral Número de sesiones semanales : 1 Número de horas académicas semanales : 2 DESCRIPCION DE LA ASIGNATURA Asignatura teórico práctica destinada en forma elemental, a proporcionar al alumno herramientas básicas para el manejo y análisis de datos. En un aspecto avanzado, constituye una instancia de alto valor para desarrollar en el alumno una mentalidad científica y crítica que le permita visualizar el mundo desde perspectivas sólidas y fundamentadas.

2 OBJETIVOS GENERALES Al concluir la asignatura el alumno deberá ser capaz de: 1. Reaccionar en forma científica frente a situaciones problemáticas o frente a aquellas que exigen toma de decisiones, a fin de elaborar un procedimiento metodológico para obtener información, analizarla y buscar soluciones adecuadas. 2. Desarrollar, a través de trabajos de grupo, aquellas características que le permitan trabajar en armonía con otras personas, aceptar opiniones diferentes a las suyas y respetar y respaldar a sus compañeros de trabajo. 3. Reaccionar ante situaciones, hechos o cualquier tipo de información, con una actitud fundamentalmente crítica y evaluativa 4. Mantener una actitud responsable frente a su desempeño o frente a los resultados del mismo. 5. Apreciar los fenómenos como consecuencia de situaciones multivariadas y enfocar la realidad de su entorno y la de cada paciente en particular como parte de un sistema. 6. Responder en forma adecuada a las situaciones que exijan procesos de abstracción, análisis, síntesis, relación entre variables y razonamiento hipotético-deductivo. 7. Enfocar las situaciones y problemas, bajo un punto de vista objetivo, analítico, creativo y práctico. 8. Conocer y diferenciar el proceso de obtención de conocimiento científico, de otras formas de obtener conocimiento 9. Desarrollar investigaciones en forma autónoma, con los conocimientos suficientes para abordar por si solo las situaciones, o saber a quién y qué solicitar en caso contrario. 10. Reconocer la asignatura como una herramienta importante para un análisis inter y trans-discilinario del comportamiento humano. 11. Ver en esta asignatura, una herramienta de gran utilidad, que respalde en forma objetiva y cuantitativa su quehacer. OBJETIVOS ESPECIFÍCOS 1.- Objetivos cognitivos: 1. Aplicar los conocimientos adquiridos en Estadística Descriptiva en el análisis de información. 2. Obtener información adecuada de los datos presentados. 3. Tomar conciencia de los muchos errores presentes en la medición de características cuantitativas y muy especialmente en la de características cualitativas y las consecuencias de éstos en a toma de decisiones 4. Como consecuencia de lo anterior, mantener reserva acerca de los resultados obtenidos en sus investigaciones, o presentados en otras investigaciones. 5. Reconocer las ventajas y limitaciones del uso de muestras. 6. Establecer diferencias entre un trabajo realizado a través de una muestra aleatoria, de otros que no disponen de tales muestras. 2.- Objetivos de habilidades y destrezas: 1.- Hacer uso de las distribuciones muestrales de estimadores y su importancia en la justificación del uso de muestras. 2.- Manejar los aspectos básicos de probabilidades y su aplicación en investigación científica 3.- Utilizar herramientas electrónicas como calculadoras y computadoras que les faciliten su trabajo. 4.- Hacer uso de un programa estadístico, que le facilite los cálculos en materias relacionadas con el tema. 5.- Reconocer los elementos de un análisis por computador, cuando éstos son presentados en una planilla de salida de información.

3 Objetivos afectivos: 1.- Reconocer, en alguna medida, sus fortalezas y debilidades. 2.- Apreciar el aporte de otros integrantes de su equipo de trabajo. 3.- No dejarse influir por información, sin importar la fuente de donde provenga 4.- Trabajar en grupo, lo que le facilitará integrarse posteriormente a grupos multi disciplinarios

4 METODOLOGÍA DOCENTE El curso se realizará a través de exposiciones de cátedra con activa participación de los estudiantes. En las sesiones se desarrollarán ejercicios de aplicación, los cuales deberán ser complementados con trabajo individual a través del desarrollo de ejercicios. CONTENIDOS 1.- Elementos básicos de estadística descriptiva. 2.- Conceptos básicos de probabilidades 3.- Aspectos generales de regresión y correlación 4.- Introducción a estadística inferencial 5.- Uso de calculadora científica 6.- Uso de programa computacional para análisis de datos

5 CALENDARIO DE ACTIVIDADES MARZO Unidad I: Estadística Descriptiva. Sesión 08 de marzo 1 Introducción a la Estadística Descriptiva. Definición. Campo de estudio de la estadística. Objetivos de la Estadística Descriptiva. Investigación científica y método estadístico. Conceptos básicos: Población, muestra, variable. Clasificación de variables según niveles de medición. 15 de marzo 2 Organización y presentación de datos. Tabulación unidimensional. Frecuencias. Tabulación bidimensional. Frecuencia conjunta, marginal y condicional. 22 de marzo 3 Representaciones gráficas: Gráfico de barra simple, agrupada y subdividida. Histograma simple y ajustado. Polígono de frecuencia.. Grafico lineal, Sectorial, Diagrama de dispersión y otros. Aplicaciones. 29 de marzo 4 Medidas de resumen de variables cuantitativas. Medidas de posición: Media aritmética, mediana, deciles, cuartiles, percentiles, moda. Medidas de dispersión: Amplitud, amplitud intercuartílica, varianza, desviación estándar, coeficiente de variación. ABRIL Aplicaciones. Unidad II: Probabilidades. 5 y 12 de abril 5-6 Cálculo de Probabilidades. Conceptos básicos: Experimento aleatorio, espacio muestral, suceso. Definición de probabilidad en espacios muestrales finitos. Teoría de conjuntos aplicada a sucesos. Teorema de adición de probabilidades. Teorema de la multiplicación de probabilidades. Sucesos dependientes e independientes. Probabilidad condicional. Teorema de Bayes. Definición de función de probabilidades.

6 Aplicaciones. 19 de abril 7 Primera Prueba Solemne. 26 de abril y 3 de mayo 8-9 Distribuciones de probabilidades Distribución de algunas variables aleatorias. Definición de variable aleatoria.. Distribución de variables aleatorias discretas: Experimento de Bernouilli. Distribución Binomial y distribución de Poisson. Distribución de variables aleatorias continuas: Distribuciones Normal, t De Student, F. de Snedecor y Ji-cuadrado. Aplicaciones. Unidad III: Inferencia Estadística. 10 de mayo 10 Universo y muestra Parámetros y estimadores. Muestras aleatorias y sesgadas. Sesgo y error de muestreo Distribución muestral de estimadores. Distribución muestral de la media o promedio, con varianza conocida y desconocida. Distribución muestral de la proporción y de función de la varianza. 17 de mayo 11 Regresión lineal: definiciones básicas. Determinación de una función de regresión. Importancia y usos. 24 de mayo 12 Coeficiente de correlación de Pearson. Coeficiente de correlación, de rangos de Spearman 31 de mayo y 7 de junio Uso de programa computacional 14 de junio 17 Segunda Prueba Solemne 21 de junio 18 Prueba recuperativa 06 de julio 19 Examen

7 EVALUACIÓN DE LOS ALUMNOS 1- Durante el semestre se realizarán 2 Pruebas Solemnes y una Recuperativa de carácter global. 2- La prueba Recuperativa deberá ser rendida por aquellos alumnos que hubiesen faltado a alguna solemne en forma previamente justificada. Esta prueba podrá también ser rendida por cualquier alumno que lo desee, en cuyo caso se le considerarán tres pruebas en el semestre. 3.- Tendrá derecho a examen todo alumno que obtenga un promedio de 3.5 o más como resultado de las dos pruebas solemnes, o de las dos pruebas solemnes y la prueba recuperativa. 4.- En el caso de hacerse efectivo un trabajo en computadores, la nota de presentación a examen se obtendrá con ponderaciones de un 80% correspondiente a las pruebas solemnes (y/o recuperativa), y un 20% al trabajo de computación. En esta situación. el trabajo de computación no se considerará para obtener nota de presentación a examen. 5.- Nota final asignatura : Nota presentación a examen ponderada en un 70% más nota de examen ponderada en un 30%. EVALUACIÓN DEL PROCESO DOCENTE De acuerdo al Reglamento de Régimen de Estudio de Pregrado, para ser aprobado en la asignatura, el alumno deberá obtener nota mínima 4.0. tanto en el aspecto teórico como en el práctico, debiendo asistir al 100% de las actividades prácticas y a las evaluaciones programadas. Para los alumnos que no aprueben la asignatura ó algunos de los aspectos (teórico ó práctico). No existirán pruebas optativas ó de recuperación. BIBLIOGRAFÍA 1. Bioestadística. Base para el análisis de las ciencias de la salud. Wayne, Daniel. Ed. Limusa S.A. México, Estadística para Biología y Ciencias de la Salud. Milton, J.S. Tsokos, J.O. Ed. Interamericana. Mc Graw Hill, Probabilidad y Estadística. Aplicaciones y métodos. Canovos G. Ed. Mc Graw Hill., Estadística matemática con aplicaciones. Mendenhall, Scheaffer. Ed. Iberoamericana, México Bioestadística. Scheffer, W.C. Fondo Educativo Interamericano