CARRERA PROFESIONAL DE ENFERMERIA SÍLABO DE BIOESTADÍSTICA I. DATOS GENERALES: 1.1. Carreras profesionales : Enfermería 1.2. Semestre académico : 2015 - I 1.3. Ciclo : III 1.4. Pre-requisito : Matemática Básica 1.5. Créditos : 03 1.6. Duración : 17 Semanas 1.7. Código : ENF 303 II. SUMILLA: La presente asignatura corresponde al área de formación general, de naturaleza obligatoriateórico/práctica teniendo como propósito brindar al estudiante la base científica en el campo de la estadística aplicada a la Enfermería, que contribuya a la investigación, planificación y toma de decisiones en el cuidado de la salud. Considera el estudio de la distribución de probabilidad, intervalos de confianza, pruebas de hipótesis, técnicas de muestreo y pruebas no para métricas. III. COMPETENCIAS: GENERALES Aplica correctamente los métodos estadísticos en la recolección, presentación, análisis y toma de decisiones sobre las características de una población en una investigación biomédica. ESPECÍFICAS Interpreta y aplica los elementos de la teoría de probabilidades en la estadística inferencial para calcular valores esperados. Discrimina y relaciona el uso de las distribuciones estadísticas según las variables de análisis y la hipótesis a ser validada. Discrimina y aplica técnicas adecuadas de muestreo y estimación en la determinación de una muestra representativa de una población. Organiza la información obtenida con el fin de validar una hipótesis. UNIVERSIDAD MARIA AUXILIADORA 1
IV. PROGRAMACIÓN ACADÉMICA: 4.1. DISEÑO : El silabo está diseñado en cuatro unidades didácticas. UNIDAD I II III IV DENOMINACION ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA E INTRODUCCIÓN A LA PROBABILIDAD VARIABLES Y DISTRIBUCIONES MUESTRALES TÉCNICAS DE MUESTREO Y ESTIMACIÓN INFERENCIA ESTADÍSTICA Y PRUEBA DE HIPÓTESIS 4.2. PRIMERA UNIDAD: ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA E INTRODUCCIÓN A LA PROBABILI- DAD 1 1 Prueba de entrada. Introducción al curso. Presentación de la asignatura y detalle de los objetivos centrales que persigue Estadística Descriptiva: Elementos y Población Organización de los datos. Representación de los gráficos Medidas descriptivas: Media, Mediana y Moda Estadígrafos de posición. Aplica los conocimientos de la estadística inferencial en el análisis de un fenómeno. Calcula los estadígrafos de posición de una muestra. Interpreta los estadígrafos de posición de una u muestra. 2 2 Medidas de variabilidad o dispersión: rango, Varianza, Desviación Estándar, coeficiente de variación. Estadígrafos de dispersión y apuntamiento Calcula las medidas de dispersión de una muestra. Interpreta los resultados de los estadígrafos de dispersión de una muestra. UNIVERSIDAD MARIA AUXILIADORA 2
3 3 Variables bidimensionales: Dependencia funcional, Covarianza. Coeficiente de Pearson y Correlación Aplica el análisis de covarianza en un fenómeno bidimensional. Interpreta el nivel de correlación entre dos variables mediante el coeficiente de Pearson 4 4 Experimento y suceso Aleatorio. Experimento aleatorio y probabilidad. Probabilidad condicionada. Teoremas fundamentales de las probabilidades. Aplica conocimientos de estadística para calcular e interpretar probabilidades de eventos biomédicos. 4.3. SEGUNDA UNIDAD: VARIABLES Y DISTRIBUCIONES MUESTRALES. 5 5 Variables aleatorias: discretas y continuas. Medidas de tendencia central y de dispersión. Aplica el cálculo de las medidas de dispersión de una variable aleatoria y las interpreta. Aplica el cálculo de las medidas de tendencia central de una variable aleatoria y las interpreta. UNIVERSIDAD MARIA AUXILIADORA 3
6 6 Distribución Binomial y Normal. Aplicaciones al área de salud. Aplica conocimientos de las distribuciones: normal y binomial para calcular probabilidades de eventos biomédicos y su interpretación respectiva. 7 7 Distribuciones continuas: Uniforme, exponencial, Gaussiana, x2, T-Student, F de Snedecor. Selecciona el método adecuado en el análisis de una distribución continua. Interpreta los resultados de la aplicación de una distribución continua. 8 EXAMEN PARCIAL 4.4. TERCERA UNIDAD: TÉCNICAS DE MUESTREO Y ESTIMACIÓN 9 9 Nociones Básicas de muestreo, tipos de muestreo, Muestreo Aleatorio Simple y Sistemático. Tamaño de Muestra para la estimación de parámetros. 10 10 Construye e interpreta intervalos de confianza. Calcula tamaños de muestra para estimar media y proporción Elige y aplica la técnica apropiada de muestreo aleatorio para seleccionar muestras. UNIVERSIDAD MARIA AUXILIADORA 4
Inferencia Estadística: Estimación de Parámetros y definición de términos de la prueba de Hipótesis. Estima los parámetros a tenerse en cuenta en la aplicación de la prueba de hipótesis de una tesis. 4.5. CUARTA UNIDAD: INFERENCIA ESTADÍSTICA Y PRUEBA DE HIPÓTESIS. 11 11 Contraste de hipótesis. Contrastes paramétricos en una población normal. Contraste de distribuciones normales independientes. Realiza el contraste paramétrico de una población normal. Realiza el contraste paramétrico de una población normal independiente. 12 12 Distribución Ji Cuadrado y sus aplicaciones: Independencia de criterios y Homogeneidad de poblaciones Aplica el coeficiente de ji cuadrado para la determinación de la independencia entre variables. 13 13 Análisis de la varianza. ANOVA como factor de contraste. Aplica la técnica de ANOVA como un factor de análisis de la varianza. UNIVERSIDAD MARIA AUXILIADORA 5
14 14 Series Temporales y Números Índices. Tasas. Diferencia entre: razón proporción, porcentaje y tasas. Interpretación. Números índices simples y complejos. Calcula los números índices en una serie temporal determinada. Calcula la tasa en una serie temporal. Interpreta os valores de las tasas y números índices. 15 15 Contrastes no paramétricos. Aleatoriedad de una muestra. Normalidad de una muestra. Equidistribuciones de dos muestras. Mann-Whithney y Wilcoxon. Determina la aleatoriedad o normalidad de una muestra Aplica los métodos de Mann-Whithney y Wilcoxon para el análisis de dos muestras. 16 EXAMEN FINAL V. ESTRATEGIAS METODOLÓGICAS: Se aplicarán los siguientes métodos acompañados de sus respectivas técnicas/estrategias didácticas: Método Socrático Método Activo - Colaborativo Método Inductivo - Deductivo Método Heurístico Resolución de Problemas UNIVERSIDAD MARIA AUXILIADORA 6
VI. CRITERIOS DE EVALUACIÓN: La evaluación se hará de acuerdo al Reglamento Interno de la Universidad María Auxiliadora Ya por la experiencia acumulada, creemos que dicho evaluación debe contener entre otros los siguientes criterios: 6.1 Evaluación Diagnóstica: Es la prueba de entrada que se toma el primer día de clases, con la finalidad de evaluar los conocimientos previos del alumno. Se entiende que la nota es referencial y permitirá diseñar estrategias de nivelación y el seguimiento de mejora continua del alumno, durante el ciclo. 6.2 Evaluación Formativa: Se realizará a través de las prácticas lecturas, prácticas calificadas, intervenciones orales, presentación de trabajos de investigación, informes, exposiciones grupales, talleres de trabajos grupales, talleres de análisis de casos y dinámicas de equipo. Por el lado actitudinal, se tendrá en cuenta el nivel de participación en clase, la puntualidad, desempeño en trabajos en equipo y responsabilidad personal de cada alumno. De la misma forma, se evaluará la creatividad y la innovación en la aplicación de los temas tratados en clase. De modo que los criterios se resumen en los siguientes: CRITERIOS Promedio actividades aplicativas (desarrolla ejercicios encargados) (T) PONDERACION 15% Evaluación Parcial (EP) 35% Prácticas Calificadas (P) 15% Evaluación Final (EF) 35% PROMEDIO FINAL :PP. FF. = 00. 1111 TT + 00. 3333 EEEE + 00. 111111 + 00. 3333 EEEE VII. REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS Reyes. Bioestadística Aplicada. Editorial Trillas, México 2010. Castañeda Reyes, Pedro. Bioestadística Aplicada. Editorial Universidad Nacional, 2007. Shaum. Murray Spiegel. Estadística. Editorial Mc-Graw Hill, México 2009. Zavala. Estadística Básica. Grupo Editorial Trillas, México 2011. Toma. Estadística Aplicada I Parte. Universidad del Pacífico, Lima Perú 2011. UNIVERSIDAD MARIA AUXILIADORA 7