Análisis multivariantes

Transcripción

1 GUIA DIDACTICA DEL ALUMNO Análisis multivariantes Docentes: Dra. Francisca Rius Profesora de Bioestadística Facultad de Medicina Universidad de Málaga Dr. Ramón Hidalgo Sánchez Servicio Central de Informática Universidad de Málaga

2 GUIA DIDACTICA DEL ALUMNO DATOS GENERALES DE LA ACCIÓN FORMATIVA Título de la actividad: Análisis Multivariantes Docentes: Dra. Francisca Rius Profesora de Bioestadística Facultad de Medicina Universidad de Málaga Dr. Ramón Hidalgo Sánchez Servicio Central de Informática Universidad de Málaga Objetivo general: 1. Capacitar a los estudiantes para aplicar con soltura las técnicas de análisis de datos multivariantes más utilizados en la investigación sanitaria. 2. Ser capaces de realizar una lectura crítica de una publicación científica basada en un análisis multivariante. 3. Saber si la técnica usada es adecuada al objetivo que se persigue y a los datos de los que se dispone y si los resultados expuestos son significativos. 1. Conocer y ejecutar los procesos básicos en el paquete estadístico SPSS 2. Distinguir las características estructurales de diferentes técnicas estadísticas multivariantes 3. Capacidad para determinar y ejecutar la técnica multivariante adecuada ante un caso práctico 4. Interpretación de los parámetros obtenidos en la ejecución de cada una de las técnicas. 5. Valoración de la bondad de los resultados obtenidos tras la aplicación informática en la resolución de un caso práctico. Horas lectivas y duración: Horas totales: 40 horas Horas presenciales: 15 horas Horas e-learning: 25 horas

3 CRONOGRAMA BÁSICO La acción formativa consta de dos fases, una primera presencial con una duración de 15 horas (3 jornadas de trabajo) seguida de otra fase de tipo no presencial con una duración de 25 horas. 1) Fase presencial: En ella se desarrollarán los contenidos teórico/prácticos del curso. Incluirá exposiciones temáticas de cada una de las unidades didácticas y sesiones prácticas con un ordenador para cada alumno, donde se realizaran ejercicios con el programa SPSS en el aula informática de la Universidad de Málaga 2) Fase e-learning: El alumno realizará un estudio individualizado del material depositado en el Campus Virtual Realización de ejercicios por cada unidad didáctica Titulo Unidad Didáctica Introducción al uso del paquete estadístico SPSS. Presencial. 3 horas Horario: 16:00 a 21:00 horas Contenido Descripción Unidad Didáctica Definición de variables. Procedimientos frecuencias. Descriptive. Explorar. Tablas personalizadas. Gráficas. Procedimientos de estadística inferencial usando el paquete estadístico SPSS: Definir variables en una base de datos adecuada para su estudio usando SPSS. Codificar variables categóricas. Etiquetar variables y códigos de valores. Realizar un análisis descriptivo completo de un protocolo determinado. Representar gráficamente las diferentes variables acordes a la naturaleza de éstas. Realizar procedimientos estadísticos básicos de la estadística inferencial univariante. Clase presencial. Explicación teórica del funcionamiento de SPSS en aula informática. (1h) Clase práctica presencial de realización de estadística descriptiva e inferencial usando SPSS. (2h). Análisis de supervivencia: Método de Kaplan Meier. Regresión de Cox. Presencial. 3 horas Horario: 16:00 a 21:00 h Elaboración de tablas. Cálculo de función de supervivencia. Comparación de funciones de supervivencia a través de un factor: Log rank, Breslow, Tarone Ware. Representaciones gráficas de curvas de supervivencia. Métodos de regresión de Cox (entrar, stepwise), datos, supuestos. Cálculo de coeficientes.

4 Contrastes de significación. Calcular tablas de supervivencia siguiendo método de Kaplan Meier. Identificar e interpretar la función de supervivencia. Contrastar funciones de supervivencia para diferentes grupos. Representar gráficamente las curvas. Identificar parámetros y variables en un modelo de regresión de Cox. Interpretar coeficientes y significación del modelo. Identificar cambio de riesgo de cada coeficiente. Valorar ajuste global del modelo. Clase teórica presencial (1,5 h) Clase práctica presencial (1,5 h) Regresión múltiple Presencial. 2 horas Horario: 16:00 a 21:00 h Modelo regresión simple. Modelo de regresión múltiple. Variable dependiente y predictoras. Coeficientes de regresión. Coeficientes estandarizados. Significación de los coeficientes. Bondad del modelo. Predicción de valores. Ante un conjunto de datos y realización de una práctica usando SPSS, el alumno deberá ser capaz de: Identificar situación en la que es aplicable la regresión múltiple. Especificar variable dependiente y predictoras. Valorar la significación de los coeficientes. Ponderar los pesos de las variables predictoras. Realizar una predicción para un conjunto de valores de las variables predictoras. Estimar la bondad del ajuste. Clase teoría presencial (1h) Clase práctica presencial (1h) Regresión logística Presencial. 3 horas Horario: 16:00 a 21:00 h Entorno de la regresión logística. Variables dependientes e independientes. Concepto de riesgo relativo y odd ratio. Modelo logístico. Estimación de coeficientes. Tipos de variables predictoras. Interpretación de los coeficientes del modelo. Supuestos Contrastes de significación del modelo. Procedimientos de estimación: introducir, por pasos. Bondad del ajuste. Procedimientos de SPSS para

5 cálculo de regresión logística. Objetivos específicos Al final del tema el alumno deberá ser capaz de: Reconocer el entorno de aplicación de la regresión logística. Identificar la variable dependiente y las variables independientes. Conocer su vinculación con la regresión múltiple y el análisis discriminante. Calcular en una tabla cuadrada 2x2 el riesgo relativo y la odd ratio. Conocer los procedimientos de actuación de los diferentes tipos de variables predictoras. Interpretar los coeficientes del modelo. Evaluar la significación de dichos coeficientes. Medir la bondad del ajuste. Calcular, usando SPSS, el ajuste, la significación y bondad del modelo. Clase presencial para explicación de conceptos (1 h) Práctica presencial usando SPSS (2 h) Análisis discriminante Presencial. 4 horas Horario: 16:00 a 21:00 h Entorno de Análisis discriminante. Aspectos descriptivos y predictivos del AD. Determinación de variables influyentes. Bondad del ajuste. Construcción de un procedimiento para clasificar nuevos casos. Validación del procedimiento de clasificación. Al final del tema el alumno deberá ser capaz de: Reconocer el entorno del Análisis discriminante. Identificar la variable dependiente y las variables independientes. Conocer su vinculación con la regresión múltiple y el análisis discriminante. Distinguir las observaciones de una investigación. Detectar el porqué de las diferencias entre grupos. Identificar las variables importantes del modelo. Construir procedimientos de clasificación de nuevas observaciones. Evaluar la significación estadística en el proceso de clasificación. Valorar la bondad del modelo. Realizar un Análisis discriminante con SPSS incluyendo clasificación de nuevas observaciones. Clase presencial para explicación de conceptos (2 h) Práctica presencial usando SPSS (2 h)

6 Estudio individualizado del material en plataforma online No Presencial. 20 horas 1. Introducción al uso del paquete estadístico SPSS. (Tiempo recomendado: 3h) 2. Análisis de supervivencia: Método de Kaplan Meier. Regresión de Cox (Tiempo recomendado: 3h) 3. Regresión múltiple: (Tiempo recomendado: 4h) 4. Regresión logística. (Tiempo recomendado: 4h) 5. Análisis discriminante (Tiempo recomendado: 6h) 1. Estudio individualizado del material teórico aportado en la plataforma sobre cada una de las técnicas estudiadas. 2. Lectura comprensiva de los ejercicios resueltos aportados. 3. Capacidad para la obtención de conclusiones a partir del material práctico resuelto. 4. Capacidad para juzgar la bondad de un resultado estadístico. 5. Ante el planteamiento de un caso práctico identificar la técnica estadística adecuada 6. Resolución del caso práctico mediante el uso del paquete estadístico SPSS. Estudio individualizado del alumno. Tiempo estimado 20h desglosado por unidades en contenido. Tipo: Teórico/Práctico Evaluación del curso. No Presencial. 5 horas Resolución de los ejercicios propuestos para la evaluación, en la adquisición de conocimientos, de cada una de las técnicas estadísticas estudiadas. 1. Evaluación del conocimiento de los conceptos impartidos. 2. Verificación de la adquisición de las habilidades necesarias para la ejecución de las diferentes técnicas estadísticas Multivariante impartidas. 1. Resolución individualizada de los ejercicios de evaluación. 2. Uso del paquete estadístico SPSS (se dispondrá, para quien los alumnos que lo necesiten, del aula de informática de la Facultad de Medicina de la Universidad de Málaga). 3. Se realizarán tutorías a través de la plataforma y del correo electrónico. 4. Se aportará a cada alumno información cualitativa sobre el resultado de su evaluación.

7 Tiempo: Se estima que el alumno tendrá que dedicar a cada una de las 5 pruebas, 1 hora aproximadamente para su evaluación. Fechas: 1ª edición: Fase presencial: 5, 6 y 7 de octubre de 2011 Fase online: Hasta el 27 de octubre de ª edición: Fase presencial: 15, 16 y 17 de noviembre de 2011 Fase online: Hasta el 3 de diciembre de 2011 Horario: De 16:00 a 21:00 horas Destinatarios: Profesionales sanitarios y no sanitarios grupos A y B implicados en proyectos de investigación clínica o básica y con conocimientos de estadística básica. Nº de alumnos: 20 por edición METODOLOGÍA Metodología mixta: presencial y e-learning SISTEMA DE EVALUACIÓN DE LA ACCIÓN FORMATIVA - Encuesta de satisfacción del alumnado. Valoración de los diferentes elementos de la acción formativa (recursos, contenidos, consecución de objetivos, metodologías...). - Evaluación del /los docente/s. Valoración pedagógica del equipo docente. Por otro lado, el sistema de control de asistencia del alumnado (en las sesiones presenciales) se llevará a cabo a través de un registro de firmas de entrada y salida en cada jornada (asistencia obligatoria: 90% de las horas presenciales). Como técnicas/pruebas de evaluación del aprendizaje del alumnado, indicamos a continuación las que desarrollamos en la acción formativa, tanto para las sesiones de e-learning como para las presenciales: Técnicas de evaluación sesiones e-learning: Herramientas de comunicación y debate (foros, mensajería) Actividades de teleformación (ejercicios prácticos) Recursos virtuales (material de autoestudio) Técnicas de evaluación sesiones presenciales: Ejercicio prácticos con SPSS en aula informática

8 ACREDITACIÓN Y DIPLOMA Al alumnado se le entregará el diploma, una vez finalizada la acción formativa, habiendo completado todas las fases de la misma, así como todos los requerimientos de evaluación establecidos. En caso de faltas de asistencia superiores al 10% no se entregará el Diploma. La asistencia y resolución de los distintos casos, evaluaciones o cualquier otra actividad, forman parte de la evaluación. Por tanto, la falta de asistencia a estos hitos o no realizar las actividades, puede suponer no obtener el diploma de capacitación de la acción formativa.