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Curso de Bioestadística Aplicada a las Ciencias de la Salud
Certificación
Universidad Tecnológica Atlántico-Mediterráneo
El Curso de Bioestadística Aplicada a las Ciencias de la Salud está certificado con 250 Horas, 10 Créditos ECTS por la prestigiosa Universidad Tecnológica Atlántico-Mediterráneo.
La Universidad Tecnológica Atlántico Mediterráneo (UTAMED) es una institución de educación superior respaldada por la experiencia de un grupo educativo de España. Su propósito es ofrecer programas alineados con las necesidades del mercado laboral, priorizando la formación práctica y en habilidades.
La UTAMED busca que sus alumnos sean reconocidos por empresas e instituciones por sus competencias, fomentando la conexión entre investigación aplicada y sector empresarial para contribuir al desarrollo social, la competitividad y la solidaridad. Sus ejes principales son la tecnología, el emprendimiento, la innovación, la educación y la salud.
Modelo de diploma
Plan de estudios
Requisitos de acceso
- Copia del DNI, NIE o Pasaporte por ambas caras.
Plazo inscripción
La inscripción en esta formación 100% online con metodología E-Learning permanecerá abierta durante todo el año.
Duración
El discente tendrá un tiempo mínimo de 1 mes para la realización de este programa formativo y un máximo de 6 meses para su finalización.
Evaluación
La evaluación estará compuesta por:
- 229 Preguntas opción múltiple (a/b/c).
Todos los alumnos deben aprobar la evaluación correspondiente a cada tema, en caso de no superar el total de las evaluaciones conjuntamente, el alumno dispone de una segunda oportunidad sin coste adicional.
Este programa formativo online con metodología E-Learning está destinado a todo aquel profesional de:
- Graduados/as en Medicina.
- Graduados/as en Enfermería.
- Diferenciar entre la estadística descriptiva y la estadística bivariante.
- Conocer los diferentes índices clínicos que ofrece la bioestadística.
- Conocer los principales modelos probabilísticos.
- Ser capaz de trabajar con el programa SPSS.
Temario
- Tabla 1: Distribución normal.
- Tabla 2: Distribución t de Student.
- Tabla 3: Distribución X2.
- Tabla 4: Distribución F de Fisher.
- Tabla 5: Probabilidades binomiales.
- Tabla 6: Probabilidades de Poisson.
- Tabla 7: Tabla de números al azar.
- Tabla 8: Base de datos obesidad.
- Tabla 9: Calcio.
- Tabla 10: Lectura.
- Tabla 11: Osteoporosis.
- Tabla 12: Semillas.
- Introducción a la estadística aplicada a las ciencias de la salud.
- Definición de estadística.
- Población y muestra.
- Cálculo del tamaño muestral.
- Tipo de muestreo.
- Procedimiento de muestreo.
- Variables.
- Presentación ordenada de datos.
- Representaciones gráficas.
- Autoevaluación.
- Resumen.
- Introducción.
- Estadísticos de tendencia central.
- Estadísticos de posición.
- Estadísticos de dispersión.
- Medidas de forma.
- Autoevaluación.
- Resumen.
- Introducción.
- Tablas de contingencia.
- Diagrama de dispersión.
- Covarianza.
- Regresión.
- Bondad del ajuste.
- Autoevaluación.
- Resumen.
- Introducción.
- Estadígrafos, precisión y exactitud.
- Cuestiones clínicas.
- Recopilación de datos, variabilidad y recopilación en investigación clínica.
- Estudios de cohortes, caso y control.
- Ensayos aleatorios controlados (RTC, randomized controlled trials).
- Clasificación de enfermedades por diagnóstico.
- Índices clínicos:
- Ejemplo.
- Postulados de Gaten y Gambino.
- Autoevaluación.
- Resumen.
- Estadística descriptiva.
- Gráficos para datos agrupados en intervalos.
- Medidas de posición y dispersión.
- Tablas de doble entrada.
- Cálculo de probabilidades.
- Distribución binomial.
- Distribución de poisson, geométrica e hipergeométrica.
- Modelos unidimensionales continuos:
- Distribuciones uniformes, beta, gamma, de cauchy y logística.
- Modelos unidimensionales asociados a la normal:
- Distribución X2 de Pearson.
- Distribución t de student.
- Estimación, intervalos y test para una y dos muestras.
- Test para la media de una población normal.
- Análisis de la varianza:
- Ejemplo 21. Análisis de la varianza.
- Ejemplo 22. Tukey HSD para comparaciones múltiples.
- Ejemplo 23. Diseño por bloques aleatorizados de un factor.
- Ejemplo 24. Diseño por bloques aleatorizados de dos factores.
- Regresión lineal y correlación:
- Ejemplo 25. Regresión lineal simple.
- Ejemplo 26. Correlación de dos variables.
- Pruebas X2.
- Autoevaluación.
- Resumen.
- Introducción.
- Nociones y modelos de probabilidad.
- Experimento aleatorizado.
- Probabilidad condicionada.
- Dependencia de sucesos.
- Teoría de la probabilidad total.
- Teorema de Bayes.
- Aplicación de la teoría de probabilidad a las pruebas diagnósticas.
- Ejercicios resueltos.
- Autoevaluación.
- Resumen.
- Introducción.
- Distribuciones de variable aleatoria.
- Función de probabilidad.
- Función de la densidad y la distribución.
- Esperanza matemática. Varianza y desviación típica.
- Distribuciones discretas:
- Distribución de Bernoulli.
- Distribución binomial.
- Distribución geométrica.
- Distribución de Poisson.
- Distribuciones continuas.
- Distribución uniforme.
- Distribución exponencial.
- Distribución normal.
- Puntuación Z.
- Teorema del límite central.
- Autoevaluación.
- Resumen.
- Introducción.
- Estimación.
- Métodos de inferencia estadística.
- Hipótesis:
- Ejemplos de hipótesis.
- Región crítica.
- Intervalo de confianza.
- Significación:
- Ejemplo.
- Teoría del error en el contraste de hipótesis:
- Ejercicios resueltos. Contraste para una media.
- Ejercicio resuelto. Contraste para una varianza.
- Ejercicio resuelto, para proporciones.
- Ejercicio resuelto, una proporción.
- Ejercicio resuelto, continuación.
- Ejercicio resuelto, comparación de dos medias muestrales.
- Ejercicio resuelto, comparación de dos proporciones.
- Contraste de hipótesis para muestras pequeñas.
- Modelo t de Student:
- Ejercicios resueltos.
- Ejercicio resuelto, t para una proporción.
- Ejercicio resuelto, t para dos medias.
- Ejercicio resuelto, t para dos muestras relacionadas.
- El modelo de ji cuadrado (X2):
- Ejercicio resuelto, máximo esperado con.
- Ejercicio resuelto, modelo de Fisher.
- Prueba Ji cuadrado, modelos no parametrizados.
- Ejercicio resuelto, Ji cuadrado para dos proporciones.
- Autoevaluación.
- Resumen.
- Reconocimiento del programa.
- Práctica 1. Introducción de datos al SPSS.
- Práctica 2. Tablas de frecuencias en SPSS.
- Práctica 3. Estadísticos descriptivos con SPSS.
- Práctica 4. Gráficos en SPSS.
- Práctica 5. Regresión lineal simple con SPSS.
- Práctica 6. Tablas de contingencia con SPSS.
- Práctica 7. Tabla de contingencia de variables cuantitativas en intervalos.
- Práctica 8. Ji-cuadrado X2 con SPSS.
- Práctica 9. Prueba t para muestras relacionadas.
- Práctica 10. Prueba t para muestras independientes.
- Práctica 11. ANOVA.
- Práctica 12. Contraste no paramétrico para muestras relacionadas.
- Práctica 13. Contraste no parametrizado para muestras independientes.
- Autoevaluación.
- Resumen.
Metodología
Tu formación a distancia se adapta a ti gracias a nuestra plataforma online. Podrás acceder al contenido, descargar materiales y realizar tu formación desde cualquier lugar, sin barreras.
Tu tutor siempre a tu lado, contacta con el tutor mediante email, Whatsapp o desde la propia plataforma.
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Formación acreditada Baremable y Puntuable, consulta nuestro apartado de: Bolsas contratación.
Nuestra experiencia nos avala, desde el año 2000 impartiendo Formación.
Empleabilidad
La orientación profesional tiene el objetivo de responder a la creciente demanda de los profesionales por adquirir las competencias y habilidades necesarias para desarrollar las actividades específicas de su ámbito laboral con las mayores garantías de éxito y calidad. Estas competencias permiten que estos profesionales se conviertan en referentes en la excelencia de los cuidados en diversas áreas.
En este sentido, nuestros programas formativos están diseñados y elaborados por profesionales de la salud con años de experiencia, por lo que están enfocados a que los alumnos adquieran esas competencias y habilidades prácticas.
¿Qué beneficios puedes obtener al realizar uno de nuestros programas formativos?
- Especialización en un ámbito o tema concreto.
- Actualización de conocimientos y puesta al día.
- Creación y ampliación de una red de contactos.
- Excelencia y referencia profesional.
- Mejora del currículum vitae.
- Posibilidades de promocionar en tu puesto laboral.
¿Hablamos?