Bioestadística aplicada a las ciencias de la salud

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Bioestadística aplicada a las ciencias de la salud

DESCRIPCIÓN DEL CURSO

En los últimos años, la utilización de la estadística aplicada a las ciencias de la salud ha aumentado notablemente en pos de la mejora de procesos, medición del impacto de la implementación de un nuevo tratamiento, seguimiento ante el crecimiento o disminución de una patología, entre otros tantos ejemplos. En este contexto, el programa de actualización online ¨Bioestadística aplicada a las ciencias de la salud” brinda los conocimientos teórico-prácticos necesarios para que los profesionales puedan aprovechar los índices, prácticas, herramientas y modelos que existen dentro del campo de la estadística aplicados a la salud. Dirigido a todos los profesionales que deseen ampliar sus conocimientos teórico-prácticos sobre la materia.

CONTENIDO DESTACADO

• Bioestadística aplicada a las ciencias de la salud
• Introducción a la teoría de la probabilidad
• Índices clínicos
• Modelos probabilísticos

 

¿POR QUÉ ELEGIR ESTE CURSO?

Certificación: Universidad Europea Miguel de Cervantes.

Flexibilidad de cursada.

Experiencia 100% online.

Acompañamiento en todo el proceso.

Plataforma virtual, intuitiva y fácil de usar.

Actualización permanente del contenido.

Course Features

  • Lectures 0
  • Quizzes 0
  • Duration 50 hours
  • Skill level All levels
  • Language English
  • Students 0
  • Assessments Self
BIOESTADÍSTICA APLICADA A LAS CIENCIAS DE LA SALUD Conocimientos teórico-prácticos necesarios para que los profesionales puedan aprovechar los índices, prácticas, herramientas y modelos que existen dentro de la estadística aplicados al campo de la salud.

Módulos del curso:

[collapsibles] [collapse title="Módulo I - Bioestadística 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.
[/collapse] [collapse title="Módulo II - Estadística descriptiva."]
  • Estadísticos de tendencia central.
  • Estadísticos de posición.
  • Estadísticos de dispersión.
  • Medidas de forma.
[/collapse] [collapse title="Módulo III - Estadística bivariante"]
  • Tablas de contingencia.
  • Diagrama de dispersión.
  • Covarianza
  • Regresión.
  • Bondad del ajuste.
[/collapse] [collapse title="Módulo IV - Índices clínicos."]
  • 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
[/collapse] [collapse title="Módulo V -  Introducción a la teoría de la probabilidad "]
  • 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.
[/collapse] [collapse title="Módulo VI -  Modelos probabilísticos"]
  • 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
[/collapse] [collapse title="Módulo VII - Inferencia estadística "]
  • Estimación.
  • Métodos de inferencia estadística.
  • Hipótesis.
  • Significación.
  • Ejemplo.
  • Teoría del error en el contraste de hipótesis.
  • Contraste de hipótesis para muestras pequeñas.
  • Modelo t de Student.
  • El modelo de ji cuadrado (χ2).
[/collapse] [collapse title="Módulo VIII - Prácticas en SPSS "]
  • 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.
[/collapse] [collapse title="Módulo IX - Ejercicios con R GUI"]
  • 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.
  • Estimación, intervalos y test para una y dos muestras.
  • Test para la media de una población normal.
  • Pruebas χ2.
[/collapse] [/collapsibles] Descargar temario
250 Certificación:
  • Universidad Europea Miguel de Cervantes
 

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