Información del curso

Objetivos: Todo profesional actualizado trabaja usando como referentes confiables los datos surgidos de trabajos científicos, pero cuando aspira a tratar y analizar sus propios datos, tropieza con la falta de formación para lograrlo. En este Modulo se propone conocer el uso de las técnicas estadísticas más utilizadas (paramétricas y no paramétricas), que permitan mejorar el tratamiento de los datos. También interpretar los resultados obtenidos para elaborar las conclusiones apropiadas en un estudio o investigación.

.....

Destinado a: Profesionales y técnicos de las diferentes áreas de la ciencia que requieran el uso test estadísticos de uso más frecuentes para el análisis de datos, comparación de grupos, asociación y correlación entre variables.

Contenidos: Población y muestra: parámetros, estadísticos y estimadores. Muestreo: probabilístico y no probabilístico. Estimación de Parámetros con Intervalos de Confianza. Test de Hipótesis. Errores asociados a un contraste de hipótesis. Diseños de investigación y diseños experimentales. Medidas de asociación para variables cualitativas nominales, ordinales. Medidas de concordancia. Tests Estadísticos más utilizados para contrastes paramétricos y no paramétricos. Descripción de los tests de comparación de medias más comunes. Comparación de proporciones y tasas. Análisis de la varianza. Análisis de la varianza de un factor. Correlación lineal y de rangos: Correlación lineal de Pearson y Correlación de Spearman. Regresión Lineal. Introducción a los modelos de regresión. Modelo de regresión lineal simple y regresión lineal múltiple.

Condiciones y conocimientos previos: Se recomienda haber cursado Elementos Básicos de Estadística o tener conocimientos sobre estadística descriptiva. Tener instalado el Adobe Acrobat (pdf), Excel, Word  y en caso de usar el paquete estadístico SPSS tendrá a disposición ejercitación para este programa.

Metodología: Los módulos son teóricos y prácticos, se trabaja sobre la elaboración y confección de informes estadísticos utilizando el Excel. Epidat 3.1, PSPP  y/o el paquete estadístico SPSS para el tratamiento 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.

Contenidos:

Módulo 1:

Muestra y Poblaciones. Parámetros, Estadísticos y Estimadores. Tipos de Muestreo: Aleatorio simple, Sistemático, Estratificado, Por conglomerados, Muestreo de etapas múltiples, Muestreo por cuotas, Muestreo intencionado.

Estimación de parámetros poblacionales a partir de Intervalos de Confianza. Calculo del intervalo de confianza para los distintos parámetros poblacionales: promedio, proporción, varianza. Test de Hipótesis. Definiciones y conceptos. La hipótesis nula y alternativa. Errores asociados a un contraste de hipótesis. El errores de tipo I y II. La potencia de un test. Relación entre el errores de tipo I y II. Elección de la prueba estadística adecuada.

Diseños de investigación. Diseños experimentales y no experimentales. Diseños cualitativos y cuantitativos. Diseños transversales y longitudinales. Experimentos Observacionales. Experimentos controlados y no controlados.  Análisis en Ensayos Controlados: Ensayos Clínicos. Introducción a los ensayos clínicos controlados. Caracterización de los ECC: aleatorización, concurrencia y enmascaramiento. Diseño de un ECC. Cuestionario y Guía de TP.

Módulo 2: Pruebas Estadísticas más utilizadas para comparación de medias. Contraste entre un valor individual y una población o una muestra.

Distribución normal estandarizada. Puntaje T. Variables que se alejan de la distribución normal. Contrastes de promedios entre dos poblaciones.

Test de Student para muestras independientes y muestras relacionadas. Homogeneidad de las varianzas.

Módulo 3: Medidas de asociación para variables cualitativas. Tablas de contingencia. Prueba de chi cuadrado de Pearson. Prueba de bondad de ajuste. Ajuste a distribuciones Normal, Binomial. Gráficos de normalidad.  Prueba de independencia entre variables. Asociación entre 2 variables cualitativas dicotómicas. Fuerza de asociación: Phi, coeficiente de contingencia, Riesgo absoluto, riesgo relativo y odds-ratio. Interpretación del riesgo relativo y el odds-ratio. Test exacto de Fisher.

Asociación entre dos variables cualitativas polinómicas. Prueba de V de Cramer. Medidas de acuerdo: Kappa.  Medidas de asociación para dos variables en escala ordinal: Tau de Kendall y Gamma. Medidas simétricas y asimétricas. Medidas de asociación en escala de intervalo o de razón: Coeficiente Eta. Medidas de asociación en escala de intervalo o de razón: Coeficiente de Correlación de Pearson y test de Spearman. Cuestionario y Guía de TP.

Módulo 4: Análisis de la varianza (ANOVA). Análisis de la varianza de un factor. Cálculo e interpretación del Estadístico de Fisher (Snedecor). Test de hipótesis para ANOVA. Comparaciones múltiples (post hoc o a posteriori). Análisis de la varianza para más de un factor. Comparaciones planeadas a priori. ANOVA para medidas repetidas: Diseño de un factor. Diseño de un factor intrasujeto.