Se recorrerán las principales herramientas que brinda la estadística descriptiva, simplificando su aplicación y explicando los elementos más importantes y esenciales, exponiendo en forma sencilla los principales conceptos estadísticos necesarios para entenderlos resultados que producen, así como algunos elementos de metodología de la investigación.
Duración: 8 semanas. 16 hs reloj semanales. Total 96 hs reloj
Destinado a: Profesionales y Técnicos de las diferentes áreas de la investigación que requieran de la utilización de técnicas básicas y concretas de estadística para el resumen de datos, uso e interpretación de tablas y gráficos, comprensión del lenguaje estadístico y procesamiento estadístico básico de resultados.
Objetivos: El curso está orientado a proveer conocimientos básicos de estadística descriptiva, a proporcionar formación metodológica y estadística eminentemente práctica. Conocer los estadísticos de uso más frecuente en la justificación e interpretación de datos que lleven a un análisis teórico-conceptual pertinente. Analizar la información presentada en gráficos y/o tablas de datos. Enunciar las conclusiones apropiadas a partir de los resultados de un estudio.
Condiciones y conocimientos previos: Tener conocimientos básicos de Word y Excel. Tener instalado el Adobe Acrobat (pdf).
Modalidad del Curso: Virtual
Se desarrollará íntegramente en forma virtual, utilizando la plataforma de cursos del Centro REDES. El cursante contará además con una tutoría permanente, vía e-mail o a través de foros en forma online.
Se incluyen reuniones en línea o sincrónicas (via Zoom) para consultas y actividades prácticas.
El curso consta de 4 módulos de aprendizajes y cada uno de ellos tendrá foros de discusión en donde se podrán intercambiar opiniones y debatir entre ellos, los docentes supervisarán e intervendrán en los mismos. Cada módulo tendrá una autoevaluación a través de cuestionarios.
Material didáctico:
- Presentación en formato pdf de los temas.
- Apuntes teóricos complementarios en formato pdf para el estudio de los temas.
- Ejemplos y Ejercitación en Excel, Epidat 3.1, Epidat 4.2, PSPP y SPSS.
- Videos explicativos y posibilidad de clase complementaria en video conferencia.
Participación del alumno:
Para alcanzar los logros propuestos para el curso, es fundamental que el cursante participe realizando todas las tareas y actividades que se proponen para cada tema, consultando la bibliografía recomendada y realizando las evaluaciones propuestas (Cuestionarios/ Trabajos prácticos), además de la participación en los foros de discusión.Las tareas y actividades a realizar por parte del cursante se enmarcan en consignas y plazos específicos para cada módulo virtual, que se explicitan en cada caso.
Certificación del curso;
-Para obtener el certificado de participación:
Para certificar la participación el cursante tendrá que haber resuelto los Cuestionarios/Trabajos prácticos para los 4 módulos virtuales.
-Para obtener el certificado de aprobación:
Además de cumplir los requisitos para el certificado de participación, para certificar la aprobación el cursante deberá rendir un examen de evaluación final, que será enviado a los 10 días de finalizado el curso.
Para aprobar el examen el cursante deberá obtener un mínimo de 70 puntos en una escala de 0 a 100.
En el caso de no haber aprobado el 1er. examen, pero haber alcanzado un puntaje igual o mayor a 50 puntos, el cursante tendrá derecho a un 2do. y último examen, en el que deberá obtener un mínimo de 70 puntos para aprobar.
Contenidos
Módulo 1 :
Presentación de la materia. La ciencia y la investigación. ¿Qué es la investigación científica? Conceptos básicos de estadística. Estadística descriptiva e inferencial. Etapas de un estudio estadístico. Conceptos de: magnitud, variable, parámetro, población, muestra, unidad de análisis, diseño de investigación. Diseño experimental. Propiedades de las variables. Estadígrafos.
Nociones de Probabilidad. Estadística y probabilidad. Definición clásica de probabilidad. Experimento aleatorio. Espacio muestral de una variable. Probabilidad teórica y probabilidad empírica. Relación entre frecuencia relativa y probabilidad. Ley de los grandes números. Probabilidad bajo condiciones de independencia. Probabilidad Conjunta, Probabilidad Marginal. Probabilidad Condicional. Tablas de contingencia. Concepto de asociación entre variables.
Módulo 2 :
Clasificación de las variables según su nivel de medición de las variables. Variables cualitativas y cuantitativas. Manejo, Recolección y Calidad de los datos. Fuentes de información. Organización y presentación de datos. Matriz de datos. Resumen de datos. Concepto informático de Base de Datos. Armado de una matriz de datos para procesamiento estadístico. Estadística descriptiva. Exploración y presentación de datos. Resumen de datos estadísticos: Construcción de tablas de frecuencia y frecuencias conjuntas. Presentación gráfica de datos. Diagrama de barras. Gráfico de sectores o circulares. Gráficos bivariados: diagrama de barras adyacentes, superpuestas y superpuestas al 100%. Gráficos para variables continuas: Histogramas, diagramas de caja y barra de errores. Gráficos bivariados para variables continuas: diagramas de dispersión.
Módulo 3 :
Parámetros y estadísticos. Medidas de tendencia central: promedio, mediana y moda. Medidas de posición: cuartiles, deciles y percentiles. Medidas de dispersión: varianza, desvió estándar. Coeficiente de variación Medidas de forma: asimetría y curtosis. Estadísticos apropiados para cada nivel de medición. Distribución de Probabilidad asociada a una variable aleatoria. Variables aleatorias discretas. Variables aleatorias continuas. Función de densidad. Características de una distribución de probabilidad. Distribuciones más comunes: distribución Binomial, distribución de Poisson, distribución Normal y Normal Estándar.
Módulo 4 :
Muestra y Poblaciones Parámetros, Estadísticos y Estimadores. Estimación de parámetros poblacionales. Estimación puntual y por intervalos de confianza. Calculo del intervalo de confianza para los parámetros estadísticos más utilizados: Promedio, Proporciones. Interpretación y aplicaciones del Intervalo de confianza.
- Profesor: Pablo Andrés Salgado
- Estudiante: Carina Silvana Alvarez
- Estudiante: gerardo maximo andrian
- Estudiante: MARIELA ARAUJO
- Estudiante: Florencia Elisabet Ayala
- Estudiante: Alejandro Daniel Balceda
- Estudiante: Pablo Germán Caballero
- Estudiante: María Guadalupe Cortez Fernandez
- Estudiante: Gladys Elida Cruz
- Estudiante: Matías Distel
- Estudiante: María José Escobar
- Estudiante: Jazmin Gilszlak
- Estudiante: Guadalupe Gimenez
- Estudiante: Julieta Soledad Goyechea
- Estudiante: Fernando Guerra
- Estudiante: Julio César Jahde
- Estudiante: Mara Eliana Mansur
- Estudiante: Elsa Miriam Olmedo
- Estudiante: Miriam Peralta
- Estudiante: Guillermo Portal
- Estudiante: Maria Alejandra Pujol
- Estudiante: Dolores Russo
- Estudiante: Cristina Noemi Sisterna
- Estudiante: Lucas Touriño
- Estudiante: Javier Emiliano Ulfohn
- Estudiante: Cinthya Visotsky
- Estudiante Inactivo: maria laura Alonso
- Estudiante Inactivo: Adrián Alvarez
- Estudiante Inactivo: viviana bianchi
- Estudiante Inactivo: Rosaura Buyatti
- Estudiante Inactivo: Patricia Valeria Cano
- Estudiante Inactivo: Rocio Ciocco
- Estudiante Inactivo: Maria Victoria Garrafa
- Estudiante Inactivo: GONZALO NORBERTO GEREZ
- Estudiante Inactivo: Maria Alejandra Lei
- Estudiante Inactivo: Daniel Luis Mosqueda
- Estudiante Inactivo: gabriel nami
- Estudiante Inactivo: Marcela Parada
- Estudiante Inactivo: Brian Pelletier
- Estudiante Inactivo: Eleonora Porcel
- Estudiante Inactivo: Adriana Mirella San Martin
- Estudiante Inactivo: Juan Soler
- Estudiante Inactivo: Lucía Trevisán
- Estudiante Inactivo: Rocio Uribe
- Estudiante Inactivo: NATALIA VALDEZ
- Estudiante Inactivo: Milena Zuccaro
Dedicación semanal: 16 hs reloj semanales. Total 96 hs reloj. 8 semanas de duración - Intensivo. |
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Objetivos:
Aprender el manejo básico del paquete estadístico SPSS simplificando su uso y explicando los elementos más importantes y esenciales del programa, exponiendo en forma sencilla y sin fórmulas los principales conceptos estadísticos necesarios para entender los resultados que produce el programa, así como algunos elementos de diseño de investigación y diseño experimental.
Para ello se presentarán las herramientas metodológicas y prácticas necesarias para la creación y el manejo de bases de datos, la automatización del procesamiento estadístico (sintaxis), la construcción y manipulación de variables, análisis estadístico descriptivo y la creación de gráficos y tablas.
La práctica se centrará en la preparación de las bases de datos, unir archivos, la construcción de variables y los procedimientos básicos para la creación de tablas simples, tablas bivariadas y estadísticos resumen en relación al procesamiento de los datos en el SPSS.
Destinado a: Profesionales y técnicos de las diferentes áreas de las ciencias que requieran de la utilización de técnicas básicas y concretas para el análisis de datos, comprensión del lenguaje estadístico y procesamiento estadístico de resultados.
Requisitos: Tener instalado el paquete estadístico SPSS versión 15 o superior, el Adobe Acrobat (pdf)y Excel.
Metodología: Los módulos son principalmente prácticos, se trabaja sobre la elaboración y confección de informes estadísticos utilizando el paquete estadístico SPSS para la construcción de bases de datos y su posterior tratamiento.
Modalidad: A distancia: a través de la plataforma virtual de cursos del Centro REDES. Se levantará un módulo semanal. El cursante contará además con una tutoría permanente, vía e-mail o a través del FORO de la plataforma, desde el segundo día a partir de la recepción del 1er. módulo, hasta los 7 días posteriores a la recepción del último. Las respuestas serán enviadas, dentro de los dos días hábiles de recibidas las consultas.
Material didáctico:
- Presentación en formato pdf de los temas tratados.
- Apuntes teóricos complementarios en formato pdf para el estudio de los temas.
- Ejemplos y Ejercitación en Excel y SPSS.
- Trabajos prácticos y cuestionarios de evaluación en formato pdf.
- Respuestas a cuestionarios en formato pdf.
- Videos explicativos y posibilidad de clase complementaria en video conferencia.
Certificación del curso:
Para obtener el certificado de participación:
Para certificar la participación el cursante tendrá que haber resuelto los Cuestionarios/ Trabajos prácticos para los 4 módulos virtuales.
Para obtener el certificado de aprobación:
Además de cumplir los requisitos para el certificado de participación, para certificar la aprobación el cursante deberá rendir un examen de evaluación final, que será enviado a los 10 días de finalizado el curso.
Para aprobar el examen el cursante deberá obtener un mínimo de 70 puntos en una escala de 0 a 100.
En el caso de no haber aprobado el 1er. examen, pero haber alcanzado un puntaje igual o mayor a 50 puntos, el cursante tendrá derecho a un 2do. y último examen, en el que deberá obtener un mínimo de 70 puntos para aprobar.
Contenidos:
Módulo 1: Organización de los datos: Editor de datos. Vista de datos. Vista de variables. Definir propiedades de las variables (Nombre, Tipo, Etiqueta, Etiqueta de Valores, Valores Perdidos, Nivel de medición). Definir propiedades para: Variables cuantitativas, cualitativas (nominales y ordinales) y con respuestas múltiples. Codificación de las categorías de una variable. Visor de Resultados. Editor de Sintaxis. Importar bases de datos de diferentes tipos de archivos. Exportar archivos de datos a diferentes formatos de archivos.
Módulo 2: Codificación de la categoría de las variables. Creación, transformación y recodificación de variables. Generar nuevas variables. Calcular variables nuevas a partir de preexistentes. . Ponderar casos. Operadores aritméticos, relacionales y lógicos. Crear y ejecutar archivos de Sintaxis. Estadística descriptiva, Cálculo de frecuencias, frecuencias absolutas, relativas y acumuladas. Creación de Gráficos de barras, sectores. Medidas descriptivas. Explorar variables: medidas de tendencia central, medidas de posición, medidas de forma, medidas de dispersión. Histograma. Box-Plot. Gráficos con prueba de normalidad y homogeneidad de la varianza.
Módulo 3: Tablas de doble entrada. Medidas de asociación entre variables. Chi cuadrado, Correlación, Riesgo Relativo. Procesamiento de datos y estadísticos apropiados para cada nivel de medición. Comparación de variables a partir de los promedios. Test de Student para muestras independientes y relacionadas. Comparar medias.
Módulo 4: Análisis de la varianza de un factor. Medidas de correlación lineal. Regresión lineal. Gráficos de Dispersión. Gráficos interactivos de regresión lineal. Exportar datos a Word, Excel y Power Point. Presentación y resumen de los resultados.
- Profesor: Pablo Andrés Salgado
- Estudiante: Javier Abregú
- Estudiante: Sergio Oscar Alunni
- Estudiante: Florencia Andrieu
- Estudiante: Sara Beatriz Chao
- Estudiante: Nadia Sofía Faryluk
- Estudiante: Erika Franck
- Estudiante: Federico Garcilazo
- Estudiante: Julieta Soledad Goyechea
- Estudiante: Maria Alejandra Lei
- Estudiante: María Luisa Pérez Saldivar
- Estudiante: Daniela Pessolano
- Estudiante: GUIDO RINALDI
- Estudiante: Julia Helena Rivas
- Estudiante: Gastón Ruston
- Estudiante Inactivo: Maria Elena Antonietti
- Estudiante Inactivo: Franco Bostal
- Estudiante Inactivo: Verónica Gutiérrez Castro
Destinado a: profesionales y técnicos de diferentes áreas de las ciencias que requieran de la utilización de técnicas básicas y concretas para la exploración, el análisis descriptivo de datos usando el paquete estadístico SPSS.
Contenidos: Descripción para variables nominales, ordinales y cuantitativas. Tablas de frecuencias, medidas de tendencia central, de posición y dispersión. Evaluar la distribución y propiedades de una variable y estadísticas resumen para variables individuales. Tablas de contingencia: Test de chi2, Riesgo Relativo y Odds ratio. Crear tablas complejas.Diferencias de medias entre para dos grupos: test de Student para muestras independientes y relacionadas.Crear y Editar Gráficos. Gráficos univariados y bivariados.
Programas informáticos para poder realizar el curso: Tener instalado el paquete estadístico SPSS versión 15 o superior (funcionando). Tener instalado el PowerPoint, ExcelWord, Adobe Acrobat y winzip o programas equivalentes.
Conocimientos Previos: Manejo básico de Ofimática (Excel, Word y Power Point o programas equivalentes). Se recomienda haber cursado el Nivel 1 del Paquete estadístico SPSS. Tener conocimientos básicos de estadística descriptiva o haber cursado Elementos Básicos de estadística.
Metodología: Los módulos son principalmente prácticos, se trabaja sobre la elaboración y confección de informes estadísticos utilizando el paquete estadístico SPSS en el análisis y procesamiento de datos.
Modalidad del Curso: A distancia: a través de la plataforma virtual de cursos del Centro REDES. El cursante contará además con una tutoría permanente, vía e-mail o a través del FORO de la plataforma.Los docentes elaborarán material de lectura sobre cada uno de los módulos, entregarán bibliografía y otros materiales complementarios. Cada módulo tendrá una autoevaluación a través de trabajos prácticos y ejercitación.
Certificación del curso:
Certificado de participación y en caso de rendir evaluación final se entregará el certificado de aprobación.
- Profesor: Pablo Andrés Salgado
- Estudiante: Mariana Arraigada
- Estudiante: MARIANA BARRESI
- Estudiante: María Castro
- Estudiante: Baltasar Rodríguez Piñero
- Estudiante: Guido Salazar Sepulveda
Destinado a: a profesionales y técnicos de diferentes áreas de las ciencias que requieran el uso de técnicas de estadística inferencial y de asociación entre variables, usando el paquete estadístico SPSS.
Contenidos: Medidas de asociación entre variables nominales. Medidas de asociación entre variables ordinales. Medidas de asociación entre variables cuantitativas: Correlación de Pearson y Coeficiente de Spearman.Test Estadísticos más utilizados para contrastes no paramétricos.Curvas COR y cálculo de valores de corte para variables continuas.Análisis de la varianza: (ANOVA) de un factor. ANOVA para más de un factor. Análisis de la covarianza. ANOVA para medidas repetidas. Análisis de Regresión lineal Regresión lineal simple. Grafico de recta de regresión. Regresión lineal múltiple. Gráfico de Dispersión.
Programas informáticos para poder realizar el curso: Tener instalado el paquete estadístico SPSS versión 15 o superior (funcionando). Tener instalado el PowerPoint, ExcelWord, Adobe Acrobat y winzip o programas equivalentes.
Conocimientos Previos: Manejo básico de Ofimática (Excel, Word y Power Point o programas equivalentes). Se recomienda haber cursado el Nivel 1 del Paquete estadístico SPSS. Tener conocimientos básicos de estadística descriptiva e inferencial.
Metodología: Los módulos son principalmente prácticos, se trabaja sobre la elaboración y confección de informes estadísticos utilizando el paquete estadístico SPSS en el análisis y procesamiento de datos.
Modalidad del Curso: A distancia: a través de la plataforma virtual de cursos del Centro REDES. El cursante contará además con una tutoría permanente, vía e-mail o a través del FORO de la plataforma. Los docentes elaborarán material de lectura sobre cada uno de los módulos, entregarán bibliografía y otros materiales complementarios. Cada módulo tendrá una autoevaluación a través de trabajos prácticos y ejercitación.
Certificación del curso:
Certificado de participación y en caso de rendir evaluación final se entregará el certificado de aprobación.
- Profesor: Pablo Andrés Salgado
- Estudiante: Angela Maria Bracho Mora
- Estudiante: Valeria Fugas
- Estudiante: Silvia Repetto
- Estudiante: Flavia Stella
- Estudiante Inactivo: Maria Antonela Giangreco Dueña
Docente: Pablo Andrés Salgado Dedicación estimada: 12 hs reloj semanales. Total 96 hs reloj. |
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Modalidad: A distancia: a través de la plataforma virtual de cursos de Centro REDES.
Duración: Ocho semanas, distribuidas en 4 módulos de aprendizaje
Destinado a: Profesionales y técnicos de las diferentes áreas de la ciencia que requieran de técnicas de estadística inferencial aplicando pruebas paramétricas de uso más frecuentes para el análisis de datos.
Las pruebas estadísticas paramétricas son aquellas que se basan en supuestos sobre la distribución de los datos, generalmente asumiendo que siguen una distribución normal o una distribución específica. Estas pruebas son más potentes que las pruebas no paramétricas cuando se cumplen los supuestos necesarios, lo que significa que tienen una mayor capacidad para detectar diferencias o relaciones significativas en los datos.
En este curso busca proporcionar a los profesionales las herramientas necesarias para tratar y analizar sus propios datos de manera efectiva y confiable. Se enfoca en el uso de técnicas estadísticas paramétricas, que son ampliamente utilizadas en la investigación científica y en el análisis de datos.
Durante este módulo, los participantes aprenderán a aplicar pruebas estadísticas paramétricas como la prueba t de Student, ANOVA, regresión lineal y pruebas de correlación, entre otras. Se les enseñará a interpretar los resultados obtenidos de estas pruebas, de manera que puedan extraer conclusiones válidas y significativas en sus estudios e investigaciones.
Al finalizar este módulo, los profesionales contarán con las habilidades necesarias para utilizar técnicas estadísticas en el análisis de datos, lo que les permitirá mejorar la calidad de sus investigaciones y la toma de decisiones basadas en evidencia sólida. Esto les brindará mayor confianza en sus resultados y les ayudará a avanzar en sus carreras profesionales.
Entre los contenidos que se estudian en este curso se encuentran: Estimación de parámetros poblacionales, a través de intervalos de confianza para la media. Introducción a la inferencia estadística y sus aplicaciones en el análisis paramétrico. Distribuciones de probabilidad, como la distribución normal y la distribución t de Student. Pruebas de hipótesis, para contrastar afirmaciones sobre la media, la proporción o la varianza de una población. Análisis de la varianza (ANOVA), para comparar medias de más de dos poblaciones. Regresión lineal y correlación, para estudiar la relación entre variables y realizar predicciones.
Requisitos: Tener instalado el Adobe Acrobat (pdf), MS Word, MS Power Point, MS Excel y el Epidat 3,1 y en caso de usar el paquete estadístico SPSS o el disponible en el aula virtual PSPP tendrá a disposición ejercitación para estos programas.
Conocimientos mínimos previos: Manejo básico de Ofimática (Excel, Word y Power Point o equivalentes). Se recomienda haber cursado Elementos básicos de estadística y metodología aplicada a la investigación o tener conocimientos sobre estadística descriptiva.
Contenidos:
Módulo 1:
La distribución de probabilidad normal, o gaussiana. Propiedades de la distribución normal. Distribución normal estándar. Función de densidad. Teorema del límite central. Determinación si una muestra de datos proviene de una distribución normal: Prueba de bondad de ajuste para evaluar distribución normal. Prueba de Kolmogorov-Smirnov y Sapiro-Wilks.
Módulo 2:
Estimación de Parámetros. Estimación e Intervalos de Confianza. Cálculo del intervalo de confianza para los distintos parámetros poblacionales: promedio, Test de Hipótesis. Planteo de hipótesis nula e hipótesis alternativa. Errores asociados a un contraste de hipótesis. El error de tipo I y II. La potencia de un test. Relación entre los errores de tipo I y II: su implicancia en la toma de decisiones. Pruebas estadísticas paramétricas y no paramétricas.
Módulo 3:
Diseño de Investigación. Clasificación: Estudios descriptivos, estudios analíticos: Observacionales y Experimentales. Descripción de los test de comparación de medias: Test de Student para una muestra. Test de Student para muestras independientes y Test de Student para muestras relacionadas. Pruebas estadísticas de una y dos colas. Comparación de proporciones: aproximación de una distribución binomial a una distribución normal. Tamaño de Efecto: magnitud o la importancia de la relación o diferencia observada entre las variables.
Módulo 4:
Comparación de más de dos grupos: Análisis de la varianza de un factor. Pruebas post hoc o a posteriori. Análisis de la varianza de Medidas Repetidas. Relación entre variables cuantitativas: Correlación lineal de Pearson. Regresión Lineal. Introducción a los modelos de regresión. Modelo de regresión lineal simple y regresión lineal múltiple.
- Profesor: Pablo Andrés Salgado
- Estudiante: María Laura Asid
- Estudiante: Néstor Gabriel Calviño
- Estudiante: Rafael Juan Jose Gallino Yanzi
- Estudiante: Verónica Gutiérrez Castro
- Estudiante: Agustina Muñoz
- Estudiante: Claudia Mariela Nievas
- Estudiante: Fabricio Matias Obregon
- Estudiante: ARIEL ORLANDO SOLIS
- Estudiante: Adrian Santiago Vidal
- Estudiante: Lionel Viel
- Estudiante: Manuela Maria Villanueva
- Estudiante Inactivo: carla gil
Docente: Pablo Andrés Salgado Dedicación estimada: 12 hs reloj semanales. Total 96 hs reloj. |
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Modalidad: A distancia: a través de la plataforma virtual de cursos de Centro REDES.
Duración: Ocho semanas, distribuidas en 4 módulos de aprendizaje
Destinado a: Profesionales y técnicos de las diferentes áreas de la ciencia que requieran de técnicas de estadística inferencial aplicando a comparación de variables cualitativas y pruebas paramétricas de uso más frecuentes para el análisis de datos.
Cuando se quiere comparar variables cualitativas y/o no se cumplen los supuestos de las pruebas paramétricas, es necesario recurrir a otros tipos de pruebas que aquellas que se denominan de distribución libre o no paramétricas.
En este curso de Estadística inferencial, se busca proporcionar a los profesionales las herramientas necesarias para tratar y analizar sus propios datos de manera efectiva y confiable. Se enfoca en el uso de técnicas estadísticas no paramétricas, que son ampliamente utilizadas en la investigación científica y en el análisis de datos.
Durante este módulo, los participantes aprenderán a aplicar pruebas estadísticas como Prueba de Chi cuadrado, Prueba de McNemar y las pruebas estadísticas no paramétricas como: Prueba de Mann-Whitney, Prueba de Wilcoxon, Prueba de Kruskal-Wallis, Prueba de Friedman, Correlación de Kendall y Correlación de Spearman.
Se les enseñará a interpretar los resultados obtenidos de estas pruebas, de manera que puedan extraer conclusiones válidas y significativas en sus estudios e investigaciones.
Al finalizar este módulo, los profesionales contarán con las habilidades necesarias para utilizar técnicas estadísticas avanzadas en el análisis de datos, lo que les permitirá mejorar la calidad de sus investigaciones y la toma de decisiones basadas en evidencia sólida. Esto les brindará mayor confianza en sus resultados y les ayudará a avanzar en sus carreras profesionales.
Requisitos: Tener instalado el Adobe Acrobat (pdf), MS Word, MS Power Point, MS Excel y el Epidat 3,1 y en caso de usar el paquete estadístico SPSS o el disponible en el aula virtual PSPP tendrá a disposición ejercitación para estos programas.
Conocimientos mínimos previos: Manejo básico de Ofimática (Excel, Word y Power Point o equivalentes). Se recomienda haber cursado Elementos básicos de estadística y metodología aplicada a la investigación o tener conocimientos sobre estadística descriptiva.
Contenidos:
Módulo 1:
Distribución de probabilidades para variables cualitativas: Distribución Binomial, Distribución de Poisson. Cálculo del Intervalo de confianza para proporciones. Probabilidad Conjunta. Probabilidad Marginal. Probabilidad Condicional. Tablas de contingencia o bivariada: construcción y aplicación. Tablas de contingencia. Frecuencias observadas y Frecuencias esperadas. Pruebas de Bondad de Ajuste: Prueba binomial para una muestra. Distribución Chi cuadrado. Prueba Chi cuadrado para una muestra.
Módulo 2:
Test de independencia: Prueba de Chi cuadrado de Pearson. Análisis de residuos. Medidas de asociación: Coeficiente de contingencia y V de Cramer. Medidas de asociación en tablas de contingencia 2x2, Corrección por continuidad de Yates: Test exacto de Fisher. Medidas de asociación: Coeficiente Phi. Riesgo Relativo y Odds Ratio. Interpretación del riesgo relativo y el Odds Ratio. Análisis de asociación en los estudios de cohortes. Análisis de asociación en los estudios de casos y controles. Análisis de asociación en los estudios transversales. Prueba de McNemar.
Módulo 3:
Test no paramétricos para dos muestras: Prueba de Mann-Whitney para muestras independientes, Prueba de Wilcoxon para muestras relacionadas. Test estadísticos para más de dos muestras: Prueba de Kruskal-Wallis para pruebas independientes y Prueba de Friedman para muestras relacionadas.
Módulo 4:
Medidas de Concordancia: Coeficiente Kappa. Medidas de correlación para variables cualitativas ordinales: Tau b y Tau c de de Kendall. Medidas de asociación Coeficiente de Correlación Eta. Medidas de correlación para variables cuantitativas: Coeficiente de Correlación de Spearman.
- Profesor: Pablo Andrés Salgado
- Estudiante: María Laura Asid
- Estudiante: Carlos Bueno
- Estudiante: Andrea Mariana Dimas
- Estudiante: Rafael Juan Jose Gallino Yanzi
- Estudiante: Hector Gustavo Gonzalez Padilla
- Estudiante: Verónica Gutiérrez Castro
- Estudiante: Claudia Mariela Nievas
- Estudiante: Raquel Pedrozo Prieto
- Estudiante: Laura Beatriz Senn Villoria
- Estudiante: Leonardo alcides vallejos
- Estudiante Inactivo: Julieta Andrea Achaga
- Estudiante Inactivo: ARIEL ORLANDO SOLIS
Destinado a: Profesionales de la salud y educación, que deseen desarrollar herramientas para la investigación con un enfoque poblacional.
Fundamentos:
La epidemiología estudia los procesos de salud y enfermedad enfocándose en dos aspectos particulares: la distribución geográfica y los factores o determinantes asociados. La necesidad de gestionar datos, diseñar bases de datos, organizarlos y obtener una visión de conjunto de la información es parte de las herramientas que brinda la epidemiología general. El enfoque epidemiológico de un problema significa centrarlo en un momento dado, en una población concreta y en un área geográfica determinada. Muchos de los problemas que identificamos y definimos en ciencias de la salud tienen un enfoque epidemiológico. Este enfoque es de suma utilidad para poder ordenar los pasos a seguir al investigar un problema, el diseño a adoptar y las herramientas estadísticas y administrativas a considerar. El presente curso brindará estas herramientas presentando finalmente el conjunto de ellas dentro de la perspectiva e interpretación epidemiológica. Para ello presentará los fundamentos del pensamiento epidemiológico, las técnicas de estadística aplicada, principales diseños en investigación y medidas de resultados
Contenidos del curso:
MODULO |
CONTENIDOS |
MODULO 1 |
Diseños utilizados en investigación clínica. Clasificación: Estudios observacionales y experimentales. Concepto de sesgo. Estudios descriptivos. Estudios de casos y controles. Principales sesgos. |
MODULO 2 |
Estudios de cohorte. Diseño. Ventajas y desventajas. Principales sesgos. Análisis de un artículo con un diseño de casos y controles. Análisis de un artículo de cohorte. |
MODULO 3 |
Estudio experimentales. Ensayos clínicos aleatorizados. Aleatorización. Ventajas y desventajas. Estudios ecológicos. Sesgos. Análisis de un artículo. |
MODULO 4 |
Principales tipos de sesgos en epidemiología. Variables confundidoras. Tasa, razón, proporción. Prevalencia. Incidencia. Densidad de incidencia. Tasas de mortalidad, letalidad y morbilidad. Concepto de riesgo. |
MODULO 5 |
Conceptos generales de estadística. Tipos de variables y de datos. Medidas de asociación, de efecto y de impacto. Aplicación del concepto de riesgo a diferentes situaciones. Análisis simple y análisis estratificado. Sesgos y confundidores en los análisis de riesgo. |
MODULO 6 |
Métodos diagnósticos. Diseños para su evaluación. Sensibilidad, Especificidad. Valor predictivo positivo y negativo. Likelihood ratios positivo y negativo. Curva ROC. Cálculo e interpretación. Lectura de un artículo. |
MODULO 7 |
Gestión de datos epidemiológicos mediante. Diseño de base de datos. Creación de formularios para desarrollo de base de datos. Ejercicios prácticos. |
Objetivos: El presente curso tiene como propósito general brindar herramientas y adquirir habilidades mediante el empleo de métodos epidemiológicos para mejorar los procesos de planificación, ejecución y evaluación de investigaciones epidemiológicas y la lectura de artículos médicos.
Condiciones: Tener instalado el Adobe Acrobat (pdf), Excel, EpiInfo, Epidat 3.1. Los programas de estadística de distribución libre, se podrán bajar desde el Campus virtual.
Metodología: Los módulos son teóricos y prácticos.
Modalidad: A distancia: a través de la plataforma virtual de cursos de Centro Redes. El cursante contará además con una tutoría permanente.
Material didáctico:
· Presentación en formato pdf de los temas.
· Apuntes teóricos complementarios en formato pdf.
· Ejemplos y Ejercitación. Armado de base de datos en Epi Info.
· Trabajos prácticos y cuestionarios de evaluación en formato pdf.
· Respuestas a cuestionarios y trabajos prácticos resueltos.
Participación del alumno:
Para alcanzar los logros propuestos para la asignatura, es fundamental que el cursante participe realizando todas las tareas y actividades que se proponen para cada tema, consultando la bibliografía recomendada y realizando las evaluaciones propuestas (Cuestionarios/ Trabajos prácticos), además de la participación en los foros de discusión.
Las tareas y actividades a realizar por parte del cursante se enmarcan en consignas y plazos específicos para cada módulo virtual, que se explicitan en cada caso.
Certificado del curso:
Este curso otorga certificado de aprobación, para obtenerlo el alumno deberá haber realizado de manera satisfactoria las instancias de evaluación definida por los docentes, las cuales se irán describiendo en forma oportuna al momento de finalizar cada modulo temático del curso.
- Profesor: Pablo Andrés Salgado
- Estudiante: Maria Cecilia Razzotti
- Estudiante: ARIEL ORLANDO SOLIS
- Estudiante: María Gabriela Tronca
- Estudiante Inactivo: Florencia Soledad Barrera
- Estudiante Inactivo: Liliana Beatríz Sierra
Se recorrerán las principales herramientas que brinda la estadística descriptiva, simplificando su aplicación y explicando los elementos más importantes y esenciales, exponiendo en forma sencilla los principales conceptos estadísticos necesarios para entenderlos resultados que producen, así como algunos elementos de metodología de la investigación.
Duración: 8 semanas. 16 hs reloj semanales. Total 96 hs reloj
Destinado a: Profesionales y Técnicos de las diferentes áreas de la investigación que requieran de la utilización de técnicas básicas y concretas de estadística para el resumen de datos, uso e interpretación de tablas y gráficos, comprensión del lenguaje estadístico y procesamiento estadístico básico de resultados.
Objetivos: El curso está orientado a proveer conocimientos básicos de estadística descriptiva, a proporcionar formación metodológica y estadística eminentemente práctica. Conocer los estadísticos de uso más frecuente en la justificación e interpretación de datos que lleven a un análisis teórico-conceptual pertinente. Analizar la información presentada en gráficos y/o tablas de datos. Enunciar las conclusiones apropiadas a partir de los resultados de un estudio.
Condiciones y conocimientos previos: Tener conocimientos básicos de Word y Excel. Tener instalado el Adobe Acrobat (pdf).
Modalidad del Curso: Virtual
Se desarrollará íntegramente en forma virtual, utilizando la plataforma de cursos del Centro REDES. El cursante contará además con una tutoría permanente, vía e-mail o a través de foros en forma online.
Se incluyen reuniones en línea o sincrónicas (via Zoom) para consultas y actividades prácticas.
El curso consta de 4 módulos de aprendizajes y cada uno de ellos tendrá foros de discusión en donde se podrán intercambiar opiniones y debatir entre ellos, los docentes supervisarán e intervendrán en los mismos. Cada módulo tendrá una autoevaluación a través de cuestionarios.
Material didáctico:
- Presentación en formato pdf de los temas.
- Apuntes teóricos complementarios en formato pdf para el estudio de los temas.
- Ejemplos y Ejercitación en Excel, Epidat 3.1, Epidat 4.2, PSPP y SPSS.
- Videos explicativos y posibilidad de clase complementaria en video conferencia.
Participación del alumno:
Para alcanzar los logros propuestos para el curso, es fundamental que el cursante participe realizando todas las tareas y actividades que se proponen para cada tema, consultando la bibliografía recomendada y realizando las evaluaciones propuestas (Cuestionarios/ Trabajos prácticos), además de la participación en los foros de discusión.Las tareas y actividades a realizar por parte del cursante se enmarcan en consignas y plazos específicos para cada módulo virtual, que se explicitan en cada caso.
Certificación del curso;
-Para obtener el certificado de participación:
Para certificar la participación el cursante tendrá que haber resuelto los Cuestionarios/Trabajos prácticos para los 4 módulos virtuales.
-Para obtener el certificado de aprobación:
Además de cumplir los requisitos para el certificado de participación, para certificar la aprobación el cursante deberá rendir un examen de evaluación final, que será enviado a los 10 días de finalizado el curso.
Para aprobar el examen el cursante deberá obtener un mínimo de 70 puntos en una escala de 0 a 100.
En el caso de no haber aprobado el 1er. examen, pero haber alcanzado un puntaje igual o mayor a 50 puntos, el cursante tendrá derecho a un 2do. y último examen, en el que deberá obtener un mínimo de 70 puntos para aprobar.
Contenidos
Módulo 1 :
Presentación de la materia. La ciencia y la investigación. ¿Qué es la investigación científica? Conceptos básicos de estadística. Estadística descriptiva e inferencial. Etapas de un estudio estadístico. Conceptos de: magnitud, variable, parámetro, población, muestra, unidad de análisis, diseño de investigación. Diseño experimental. Propiedades de las variables. Estadígrafos.
Nociones de Probabilidad. Estadística y probabilidad. Definición clásica de probabilidad. Experimento aleatorio. Espacio muestral de una variable. Probabilidad teórica y probabilidad empírica. Relación entre frecuencia relativa y probabilidad. Ley de los grandes números. Probabilidad bajo condiciones de independencia. Probabilidad Conjunta, Probabilidad Marginal. Probabilidad Condicional. Tablas de contingencia. Concepto de asociación entre variables.
Módulo 2 :
Clasificación de las variables según su nivel de medición de las variables. Variables cualitativas y cuantitativas. Manejo, Recolección y Calidad de los datos. Fuentes de información. Organización y presentación de datos. Matriz de datos. Resumen de datos. Concepto informático de Base de Datos. Armado de una matriz de datos para procesamiento estadístico. Estadística descriptiva. Exploración y presentación de datos. Resumen de datos estadísticos: Construcción de tablas de frecuencia y frecuencias conjuntas. Presentación gráfica de datos. Diagrama de barras. Gráfico de sectores o circulares. Gráficos bivariados: diagrama de barras adyacentes, superpuestas y superpuestas al 100%. Gráficos para variables continuas: Histogramas, diagramas de caja y barra de errores. Gráficos bivariados para variables continuas: diagramas de dispersión.
Módulo 3 :
Parámetros y estadísticos. Medidas de tendencia central: promedio, mediana y moda. Medidas de posición: cuartiles, deciles y percentiles. Medidas de dispersión: varianza, desvió estándar. Coeficiente de variación Medidas de forma: asimetría y curtosis. Estadísticos apropiados para cada nivel de medición. Distribución de Probabilidad asociada a una variable aleatoria. Variables aleatorias discretas. Variables aleatorias continuas. Función de densidad. Características de una distribución de probabilidad. Distribuciones más comunes: distribución Binomial, distribución de Poisson, distribución Normal y Normal Estándar.
Módulo 4 :
Muestra y Poblaciones Parámetros, Estadísticos y Estimadores. Estimación de parámetros poblacionales. Estimación puntual y por intervalos de confianza. Calculo del intervalo de confianza para los parámetros estadísticos más utilizados: Promedio, Proporciones. Interpretación y aplicaciones del Intervalo de confianza.
- Profesor: Pablo Andrés Salgado
- Estudiante Inactivo: Lucía Cialdella
- Estudiante Inactivo: SILVINA JULIA CONCOVIA
- Estudiante Inactivo: Florencia Copello Liñan
- Estudiante Inactivo: Yudy Ximena Dominguez Rodriguez
- Estudiante Inactivo: Erika Franck
- Estudiante Inactivo: Maria Julieta Galliari
- Estudiante Inactivo: Antonella Giugno
- Estudiante Inactivo: Juliana Kohan
- Estudiante Inactivo: antonella ledinic
- Estudiante Inactivo: Juan Bautista Libano
- Estudiante Inactivo: Marco Lopátegui
- Estudiante Inactivo: olivia lopez monja
- Estudiante Inactivo: Noelia Lucila Luna
- Estudiante Inactivo: NORMA BEATRIZ MARQUEZ
- Estudiante Inactivo: Gladys Martínez
- Estudiante Inactivo: Sabrina Beatriz Mohr
- Estudiante Inactivo: Gustavo Adolfo Rodriguez
- Estudiante Inactivo: Valeria Cristina Soler Rivero
- Estudiante Inactivo: Carolina Tanjal
- Estudiante Inactivo: NATALIA VALDEZ
Dedicación semanal: 16 hs reloj semanales. Total 96 hs reloj. 8 semanas de duración - Intensivo. |
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Objetivos:
Aprender el manejo básico del paquete estadístico SPSS simplificando su uso y explicando los elementos más importantes y esenciales del programa, exponiendo en forma sencilla y sin fórmulas los principales conceptos estadísticos necesarios para entender los resultados que produce el programa, así como algunos elementos de diseño de investigación y diseño experimental.
Para ello se presentarán las herramientas metodológicas y prácticas necesarias para la creación y el manejo de bases de datos, la automatización del procesamiento estadístico (sintaxis), la construcción y manipulación de variables, análisis estadístico descriptivo y la creación de gráficos y tablas.
La práctica se centrará en la preparación de las bases de datos, unir archivos, la construcción de variables y los procedimientos básicos para la creación de tablas simples, tablas bivariadas y estadísticos resumen en relación al procesamiento de los datos en el SPSS.
Destinado a: Profesionales y técnicos de las diferentes áreas de las ciencias que requieran de la utilización de técnicas básicas y concretas para el análisis de datos, comprensión del lenguaje estadístico y procesamiento estadístico de resultados.
Requisitos: Tener instalado el paquete estadístico SPSS versión 15 o superior, el Adobe Acrobat (pdf)y Excel.
Metodología: Los módulos son principalmente prácticos, se trabaja sobre la elaboración y confección de informes estadísticos utilizando el paquete estadístico SPSS para la construcción de bases de datos y su posterior tratamiento.
Modalidad: A distancia: a través de la plataforma virtual de cursos del Centro REDES. Se levantará un módulo semanal. El cursante contará además con una tutoría permanente, vía e-mail o a través del FORO de la plataforma, desde el segundo día a partir de la recepción del 1er. módulo, hasta los 7 días posteriores a la recepción del último. Las respuestas serán enviadas, dentro de los dos días hábiles de recibidas las consultas.
Material didáctico:
- Presentación en formato pdf de los temas tratados.
- Apuntes teóricos complementarios en formato pdf para el estudio de los temas.
- Ejemplos y Ejercitación en Excel y SPSS.
- Trabajos prácticos y cuestionarios de evaluación en formato pdf.
- Respuestas a cuestionarios en formato pdf.
- Videos explicativos y posibilidad de clase complementaria en video conferencia.
Certificación del curso:
Para obtener el certificado de participación:
Para certificar la participación el cursante tendrá que haber resuelto los Cuestionarios/ Trabajos prácticos para los 4 módulos virtuales.
Para obtener el certificado de aprobación:
Además de cumplir los requisitos para el certificado de participación, para certificar la aprobación el cursante deberá rendir un examen de evaluación final, que será enviado a los 10 días de finalizado el curso.
Para aprobar el examen el cursante deberá obtener un mínimo de 70 puntos en una escala de 0 a 100.
En el caso de no haber aprobado el 1er. examen, pero haber alcanzado un puntaje igual o mayor a 50 puntos, el cursante tendrá derecho a un 2do. y último examen, en el que deberá obtener un mínimo de 70 puntos para aprobar.
Contenidos:
Módulo 1: Organización de los datos: Editor de datos. Vista de datos. Vista de variables. Definir propiedades de las variables (Nombre, Tipo, Etiqueta, Etiqueta de Valores, Valores Perdidos, Nivel de medición). Definir propiedades para: Variables cuantitativas, cualitativas (nominales y ordinales) y con respuestas múltiples. Codificación de las categorías de una variable. Visor de Resultados. Editor de Sintaxis. Importar bases de datos de diferentes tipos de archivos. Exportar archivos de datos a diferentes formatos de archivos.
Módulo 2: Codificación de la categoría de las variables. Creación, transformación y recodificación de variables. Generar nuevas variables. Calcular variables nuevas a partir de preexistentes. . Ponderar casos. Operadores aritméticos, relacionales y lógicos. Crear y ejecutar archivos de Sintaxis. Estadística descriptiva, Cálculo de frecuencias, frecuencias absolutas, relativas y acumuladas. Creación de Gráficos de barras, sectores. Medidas descriptivas. Explorar variables: medidas de tendencia central, medidas de posición, medidas de forma, medidas de dispersión. Histograma. Box-Plot. Gráficos con prueba de normalidad y homogeneidad de la varianza.
Módulo 3: Tablas de doble entrada. Medidas de asociación entre variables. Chi cuadrado, Correlación, Riesgo Relativo. Procesamiento de datos y estadísticos apropiados para cada nivel de medición. Comparación de variables a partir de los promedios. Test de Student para muestras independientes y relacionadas. Comparar medias.
Módulo 4: Análisis de la varianza de un factor. Medidas de correlación lineal. Regresión lineal. Gráficos de Dispersión. Gráficos interactivos de regresión lineal. Exportar datos a Word, Excel y Power Point. Presentación y resumen de los resultados.
- Profesor: Pablo Andrés Salgado
- Estudiante Inactivo: Santiago Garriga Olmo
- Estudiante Inactivo: Alexia Grass
- Estudiante Inactivo: Nazarena Grippaldi Luberriaga
- Estudiante Inactivo: Liliana Marcela Lencina
- Estudiante Inactivo: Andrea Velásquez Muñoz