Diseño y Tratamiento Estadístico para la Investigación en Ciencias Biológicas y de la Salud

Diplomado
“Diseño y Tratamiento Estadístico para la Investigación en Ciencias Biológicas y de la Salud“

Horario : Viernes: 09:00 - 16:00 hrs.
Inicio : 13 de Abril de 2012
Término : 31 de Agosto de 2012.
Horas cronológicas: 126 horas presenciales / 126 horas trabajo personal.
Lugar : INTA.
Modalidad : Presencial

Docentes : MSc. Bárbabra Leyton D.
Ph D Lydia Lera M.
Ph D Yasna Orellana Z.

Introducción
El diplomado está dirigido a licenciados de carreras del área de las ciencias biológicas y de la salud, en particular a profesionales con interés en la investigación clínica y médica basada en evidencia, así como a profesionales de la salud y/o carreras equivalentes que desarrollan actividades de investigación donde se requiere de conocimientos estadísticos descriptivos e inferenciales para un análisis e interpretación adecuado de los datos.
Objetivos generales
• Comprender el aporte de la Estadística en el procesamiento, presentación y análisis de resultados, e identificarla como una disciplina capaz de generar información útil para la toma de decisiones.
• Conocer las herramientas metodológicas disponibles que se aplican en la investigación biológica.
• Desarrollar habilidades y conceptos estadísticos para su aplicación en Medicina, Nutrición, Genética, Biología, Medio Ambiente y Epidemiología entre otros.
Objetivos específicos
Se espera que al finalizar la asignatura, el alumno sea capaz de:
• Presentar los datos en tablas y gráficos y elegir las medidas de resumen de posición y de dispersión más adecuadas al nivel de medición de los datos y a su distribución teórica.
• Manejar los conceptos de probabilidad básicos para comprender las distribuciones muestrales, los fundamentos de la inferencia estadística y las pruebas diagnósticas.
• Aplicar métodos de inferencia estadística para comparación de dos o más poblaciones y conocer los supuestos que deben cumplirse para aplicar esos métodos.
• Aplicar técnicas estadísticas como análisis de varianza, de regresión y correlación e interpretar sus resultados.
• Adquirir los elementos que permitan interpretar los resultados obtenidos (tanto propios como de la literatura) mediante el análisis estadístico.
• Adquirir conocimientos básicos en el manejo y uso adecuado de métodos y pruebas estadísticas con software STATA 12.

MÉTODOS DOCENTES
El diplomado está estructurado y dividido en 6 módulos. Cada módulo está constituido por uno o dos temas específicos interconectados. Esta forma de estructura tiene por objetivo un mejoramiento de la metodología de la enseñanza y la didáctica de trabajo de tal manera de conseguir que al término de cada módulo los alumnos obtengan el aprendizaje del módulo, pero con un mayor dominio del mismo.
Para ello se recomienda que el alumno lea, previo a cada sesión de clase, la materia correspondiente usando la bibliografía señalada.
Durante cada sesión, el docente expondrá de manera teórica y con ejemplos prácticos cada uno de los contenidos de la clase.
Durante cada módulo, el docente expondrá de manera teórica y ejemplos prácticos en laboratorio de computación cada uno de los contenidos de la clase utilizando software STATA versión 12.
Trabajos que deberán desarrollar los estudiantes.
-Revisión de material bibliográfico sobre temas vistos en clase.
-Presentación y discusión sobre métodos estadísticos utilizados en trabajos
científicos.
- Desarrollar guías de Trabajo personal.

MÉTODOS DE EVALUACIÓN
Se realizarán pruebas de desarrollo al finalizar cada módulo y en las fechas fijadas en el programa. Se realizarán además controles cortos al inicio de cada
sesión, estos comprenderán la materia pasada en la última clase. Las calificaciones se darán en escala de 1 a 7.
Se realizará un trabajo práctico en forma individual el cual debe ser expuesto en data show y entregado en un informe..
Las ponderaciones de cada actividad son las siguientes:
a) Pruebas 50%
b) Exposición 30 % (15% presentación oral + 15% informe)
c) Controles 20%

CONTENIDOS
1. Población y muestra. Tipos de variables, escalas de medición, calidad de la información estadística, tablas estadísticas y gráficos. Medidas de resumen. Representación Gráfica.
2. Probabilidad. Conceptos de probabilidad, independencia y probabilidad condicional.
3. Distribución Normal.
4. Estimación de parámetros. Estimación puntual. Estimación por intervalos
Cálculo de tamaño de muestra.
5. Dócimasia de hipótesis. Dócimas de hipótesis para una y dos poblaciones independientes. Cálculo de tamaño de muestra.
6. Tablas de contingencia. Dócimas de bondad de ajuste e independencia.
7. Análisis de Varianza.
Modelo de clasificación simple con efectos fijos.. Modelo de clasificación doble, con efectos fijos. One-way ANOVA de efectos aleatorios. Two –way ANOVA de efectos aleatorios y de efectos mixtos. Partición de la suma de cuadrados.
8. Correlación y Regresión.
Coeficiente de correlación lineal. Análisis de Regresión Lineal Múltiple. Método de los Mínimos Cuadrados. Inferencia en la regresión lineal. Análisis de residuos. Regresión Logística. Odds Ratio. Curva ROC.
9 . Pruebas no paramétricas de uso frecuente
Test de Mann-Whitney U. Test de signo de rangos de Wilcoxon, Test de Kruskal-Wallis, Test de bondad de Ajuste de Shapiro Wilk, Correlación de Spearman, chi cuadrado de asociación, Test Exacto de Fisher.