Name: Curso de Bioestadística Aplicada a las Ciencias de la Salud
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Datos generales

A la hora de realizar investigaciones en el ámbito sanitario, no solo es imprescindible saber cómo llevarlas a cabo y cuáles son las pautas metodológicas y éticas a seguir, también es importante conocer las diferentes herramientas estadísticas que se pueden utilizar y cómo aplicarlas para explicar los fenómenos médicos observados.

La bioestadística aplicada a las ciencias de la salud es la disciplina especializada que proporciona a los profesionales sanitarios los conocimientos necesarios para realizar una adecuada observación, así como el diseño de técnicas de recogidas de datos y el tratamiento de los mismos con el objetivo de extraer la máxima información de ellos y contribuir al avance científico en el ámbito de la salud.

Este programa formativo ofrece un amplio material teórico-práctico actualizado sobre bioestadística en ciencias de la salud para dotar al alumno de una serie de competencias y habilidades que le permitan analizar los datos y variables relacionados con un problema o tema de investigación que se pretenda resolver. Desde contenidos sobre estadística descriptiva e inferencial y teoría de la probabilidad hasta modelos probabilísticos y recomendaciones para utilizar el SPSS. Se trata de una oportunidad formativa de referencia para todos aquellas personas interesadas en el ámbito de la investigación sanitaria.

Metodología Innovadora

En Formación Alcalá, apostamos por las técnicas y herramientas educativas más actuales para que tu experiencia de aprendizaje sea realmente dinámica, motivadora y efectiva.

Flexibilidad y Acceso 24/7

Ponemos a tu alcance todos los materiales y recursos online para que puedas aprender a tu ritmo y desde donde quieras, en cualquier momento del día.

Equipo docente especializado

Nuestro equipo docente está formado por profesionales apasionados y comprometidos que te acompañarán durante todo el proceso formativo, siempre dispuestos a ayudarte.

Titulación con validez en todo el territorio nacional

Tu esfuerzo merece reconocimiento: da un paso más en tu formación con una titulación que impulse tu carrera.

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

Tenga en cuenta que el diploma oficial de su formación emitido por la Universidad puede tardar alrededor de 3-4 meses en llegarle.

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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.

A quién está dirigido el Curso de Bioestadística Aplicada a las Ciencias de la Salud

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

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.

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.

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.

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.

Metodología

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