FACULTAD DE MEDICINA HUMANA Y CIENCIAS DE LA SALUD

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1 FACULTAD DE MEDICINA HUMANA Y CIENCIAS DE LA SALUD BIOESTADÍSTICA I. DATOS GENERALES 1.0 Unidad Académica : Escuela Profesional de Psicología Humana 1.1. Semestre Académico : I 1.2. Código de la Asignatura : Ciclo : II 1.4. Créditos : Tres (3) 1.5. Horas Semanales Presenciales : 4 Teoría Práctica Total Requisito : Matemática ( ) 1.7. Profesores Responsables (s) : II. SUMILLA Es una asignatura obligatoria que corresponde a estudios generales; es de naturaleza teórico-práctica, ubicado en el segundo ciclo, tiene un valor de tres créditos, con dos horas de teoría y dos de práctica. Tiene por finalidad desarrollar las competencias que propicien en el alumno la capacidad de describir datos estadísticos, así como utilizando procedimientos, tomar decisiones acerca de grandes volúmenes de datos (población) examinando solo una porción de ellos (muestra). Integra los procesos de enseñanzaaprendizaje, con la investigación formativa y la extensión a la comunidad. La asignatura se divide en cuatro unidades: Unidad I: Definiciones. Estadística descriptiva. Unidad II: Probabilidad y modelos aleatorios. Unidad III: Estadísticos paramétricos. Unidad IV: Regresión y correlación. Estadísticos No paramétricos y Estadísticos casos especiales III. COMPETENCIA a) El alumno es capaz de describir toda información estadística; así como de aplicar los procedimientos estadísticos en la investigación académica, generalmente con la finalidad de verificar la hipótesis de investigación. b) Utiliza creativamente las estrategias de investigación formativa para mejorar el proceso y la calidad de su aprendizaje. c) Participa en proyectos de extensión hacia la comunidad en forma activa y responsable.

2 IV. CAPACIDADES a) Conoce los conceptos generales de la Bioestadística, Estadística y su ámbito de acción. b) Conoce el cálculo y la distribución de probabilidades c) Conoce las medidas de correlación d) Conoce la estadística no paramétrica para aplicar en su especialidad e) Conoce los estadísticos de casos especiales para aplicarlos en su especialidad V. PROGRAMACIÓN DE CONTENIDOS UNIDAD I: DEFINICIONES. ESTADISTICA DESCRIPTIVA CAPACIDAD: Conoce los definiciones estadísticas. Ordena, elabora cuadros de distribución, construye gráficos y determina indicadores de centralización, no centralización, variabilidad y deformación para todo tipo de datos estadísticos. Semana Contenidos Actividades de Aprendizaje Horas Presenciales Horas a Distancia 1 Definición de Bioestadística. Estadística. Población. Muestra. Variable aleatoria y sus formas de clasificación. Software. Definición de cuadros de distribución de frecuencias Metodologías. Conceptualiza con sus propias ideas y ejemplos las definiciones estadísticas básicas. Comprende la metodología para la construcción de cuadros estadísticos 2 Construcción de cuadros de distribución de frecuencias para variables continuas Construcción de cuadros de distribución de frecuencias para variables discretas Con datos de variables continuas construye cuadros de distribución Con datos de variables discretas construye cuadros de distribución

3 3 Gráficos estadísticos básicos. Histogramas Gráficos estadísticos combinados Construye gráficos estadísticos con software Construye gráficos con software y los compara 4 Medidas de tendencia central: Media. Mediana. Moda. Media geométrica. indicadores de no centralización. PRÁCTICA CALIFICADA 1 UNIDAD DE APRENDIZAJE II: PROBABILIDAD Y MODELOS ALEATORIOS CAPACIDAD: Conoce la utilidad de la probabilidad y sus distribuciones mediante la aplicación de los modelos aleatorios discretos y continuos en la especialidad Semana 5 Contenidos Medidas de no centralización: Cuartiles. deciles. Percentiles. Medidas de dispersión: varianza, desviación estándar. Coeficiente de variación. Actividades de Aprendizaje indicadores de no centralización. indicadores de dispersión Horas Presenciales Horas a Distancia 6 Medidas de deformación: Índice de Asimetría. Kurtosis Estadística descriptiva con software estadísticos indicadores de deformación Utiliza softwares estadísticos para la descripción de datos.

4 Principios de probabilidad. Propiedades. Teorema de la suma. Teorema del producto. Probabilidad condicional. Aplicaciones Con ejemplos de juegos al azar comprende la probabilidad, sus propiedades y sus teoremas. 7 Modelos aleatorios continuos y discretos. Distribución Normal, Binomial y Poisson. Aplicaciones. Uso de tablas estadísticas Utilizando datos de la especialidad y tablas estadísticas resuelve problemas casuísticos. 8 Intervalos de confianza para la media y diferencia de medias. Intervalos de confianza para la varianza, razón de varianzas y proporciones. Comprende el significado de un intervalo de confianza. su valor con datos reales EXAMEN PARCIAL

5 UNIDAD DE APRENDIZAJE III: ESTADISTICOS PARAMÉTRICOS CAPACIDAD: Conoce los estadísticos paramétricos para poder utilizarlo en investigaciones científicas y/o situaciones de su especialidad Semana Actividad de Horas Horas a Contenidos Aprendizaje Presenciales Distancia 9 Pruebas de hipótesis para la media y diferencia de medias Prueba t de Student Pruebas de hipótesis para la varianza y proporciones Prueba de F y en qué escenario aplicar una prueba de hipótesis y en qué escenario aplicar una prueba de hipótesis 10 Análisis de la Varianza. Diseño completamente aleatorizado Aplicaciones para un factor. Comparaciones múltiples. del análisis de la varianza Obtiene el cuadro ANVA y compara los tratamientos 11 Regresión y correlación. El coeficiente de correlación de Pearson. Regresión y correlación simple lineal y no lineal. de la regresión y correlación Determina coeficientes y realiza pronósticos. 12 Estadísticos no paramétricos. Características Prueba Chi Cuadrado Pearson. de los estadísticos no paramétricos PRÁCTICA CALIFICADA 2

6 UNIDAD DE APRENDIZAJE IV: REGRESION Y CORRELACION. ESTADÍSTICOS PARA CASOS ESPECIALES. CAPACIDAD: Conoce la regresión y correlación para hacer pronósticos de confiabilidad científica Semana Contenidos Actividades de Aprendizaje Horas Presenciales Horas a Distancia 13 Prueba Chi Cuadrado Aplicaciones Prueba de Wilcoxon Aplicaciones. de la prueba Chi cuadrado de la prueba de Wilcoxon 14 Prueba de Mann- Whitney Aplicaciones. de la prueba de Mann- Whitney Prueba de Friedman Aplicaciones de la prueba de Friedman 15 Estadísticos para casos especiales. Características Estadístico para estimar la confiabilidad de una prueba. Coeficiente alfa de Cronbach Aplicaciones. de los estadísticos de casos especiales del alfa de Cronbach. Coeficiente de Kuder-Richardson (KR20). Aplicaciones. del coeficiente de Kuder- Richardson (KR20). 16 Interpretación del coeficiente de confiabilidad. Comprende cómo se interpreta el coeficiente. Mejoramiento de la confiabilidad de una prueba. Comprende criterios para mejorar la confiabilidad. EXAMEN FINAL

7 VI. METODOLOGÍA Las asignaturas siguen una metodología: Sesiones teóricas Talleres Desarrollo de productos Otros Se considerarán los medios y materiales necesarios (impresos, audiovisuales, trabajos dirigidos, trabajos de campo, otros). VII. EVALUACIÓN El sistema de evaluación es permanente y sistemático y de acuerdo a las normas establecidas en el reglamento de la Universidad. a) La primera evaluación es de entrada que permite diagnosticar los saberes previos del estudiante. b) La evaluación de proceso y de productos es permanente, integral y presencial según el avance de las sesiones de aprendizaje programadas semanalmente; permite el logro de las competencias a través de los rubros: conceptual, procedimental y actitudinal considerando los siguientes aspectos: - Logro de conocimientos y muestra de desempeño - Desarrollo y adquisición de destrezas operativas, aplicativas y capacidades y competencias. - Adquisición de actitudes. c) Se considera las modalidades de heteroevaluación, autoevaluación e interevaluación. d) La evaluación final de la asignatura es el promedio ponderado de la evaluación continua que constituye el trabajo académico (40%), el examen parcial (30%) y el examen final (30%). Examen Parcial (E1) : 30% Examen Final (E2) :30% Trabajo Académico (TP): 40% Nota Final: E1*30% + E2*30% + {[(P1+P2+P3+P4)/4]}*40% Es necesario indicar que en Trabajo académico que representa el 40% de la evaluación se debe incluir todas las calificaciones que el docente estime necesario (asistencia, prácticas, trabajo, exposiciones, entre otros). e) La asistencia es obligatoria. El alumno que no desarrolla en clases, no presenta una actividad o un trabajo académico solicitado será calificado con cero (0). f) Acciones complementarias para el logro de cada una de las metas son las siguientes: Perceptivos o de apreciación. Fichas de observación, descriptivas, gráficas y de rango. Listas de cotejo por criterios.

8 Registro de ocurrencias anecdotarios. Escalas valorativas y de estimación. Orales Intervenciones. Exposiciones. g) Al finalizar el ciclo el alumno habrá logrado una calificación final de acuerdo a la escala vigesimal donde: Aprobado : De 11 a 20 Desaprobado: De 0 a 10 h) El Examen Sustitutorio se rendirá después de haber obtenido el promedio final desaprobado y reemplazará a la menor nota desaprobada ya sea del Examen Parcial o Examen Final y/o no haber rendido uno de los exámenes anteriormente indicados. VIII. FUENTES DE INFORMACIÓN Álvarez C., R. (2007) Estadística aplicada a las ciencias de la salud. Madrid: Díaz de Santos Ander-Egg, E. (2006) Técnicas de investigación social. Buenos Aires: Humanistas Córdova Z., M. (2008) Estadística aplicada. Lima: Moshera EIRL Fernández D., M.; García R., J. & Fuentes V., A. (1999) Resolución de problemas de estadística aplicada a las ciencias sociales. Madrid: Síntesis Ferris, j. (2002) Estadística para las ciencias sociales. México DF: McGraw Hill Gamarra A.; G.; Rivera E.; T.; Wong C., F. &Pujay C., O. (2015) Estadística e investigación con aplicaciones de SPSS. Lima: San Marcos EIRL Gomez, M. (2003) Las pruebas estadísticas no paramétricas. México: Revista Mex Pediatría Moya, R. (2005) Estadística descriptiva: Concepto y aplicación. Lima : San Marcos Moya, R. & Saravia, G. (2005) Probabilidad e inferencia estadística. Lima: San Marcos Nava, M. (2002) La fiabilidad como criterio métrico de la calidad global del test. Madrid: UNED NelQ., L. (2012) Estadística con SPSS20. Lima: Macro Norman, G. & Steiner, D. (1998) Bioestadística. Madrid: HarcourtBrace Pérez, C. (2005) Técnicas estadísticas con SPSS. México: Prentice Hall Pérez L., L. A. (2006) Estadística básica. Lima: San Marcos Spiegel, M. (2002) Estadística. México DF: McGraw Hill Wayne, D. (2007) Bioestadística: Base para el análisis de las ciencias de la salud. México DF: LimusaWiley Brown, Frederick G.: (1976) Principios de la medición en Psicología y Educación. México: El Manual Moderno. Coolican, Hugh (1994) Métodos de investigación y estadística en psicología. México: Manual Moderno. Domenech, J.M.; Riba, M.D.; Behar, J.; Carasa, P.; Gotzens, C. (1982) Problemas de estadística aplicada a la psicología. Barcelona: Herder. Fischer, Ardí (s/f) Estadística aplicada a la psicología. Buenos Aires: Paidós. Forns, María; Buira, Carlos M.; Doménech, José M. (1980) Psicodiagnóstico y

9 estadística. Barcelona: CEAC. Gil, Muñoz, Carlos (s/f) Técnicas de tipificación de tests e interpretación de estadísticos. Madrid: INIAP. Levin, Jack (1979) Fundamentos de estadística en la Investigación Social. México: Harla. Garrett E., Henry (1971) Estadística Aplicada a la psicología y a la Educación. Buenos Aires: Paidós. Greene, Judith y D'Oliveira (1984) Pruebas Estadísticas para Psicología y Ciencias Sociales. Colombia: Norma. Haber, Audrey/Runyon, Richard P. (1973) Estadística general. Fondo USA, Educativo Interamericano, S.A. Nunnally, Jum C. (1973) Introducción a la Medición en Psicología. Buenos Aires: Paidós. Plutchik, Robert (1967) Fundamentos de Investigación Experimental. México: Harla. Siegel, Sidney (1970) Diseño experimental no paramétrico. México: Trillas. Summers, Gene F. ((1976) Medición de actitudes. México: Trillas. Young, Robert K. Veldman, Donald J. (1981) Introducción a la estadística aplicada a las ciencias de la conducta. México: Trillas. RECURSOS DE INTERNET Instituto Nacional de Estadística e Informática (INEI) Ministerio de Salud MINSA Organizaión Mundial de la Salud - OMS. Organización Panamericana de la Salud OPS.