Las técnicas estadísticas son fundamentales para comprobar si los datos disponibles que permitan verificar hipótesis de trabajo en cualquier estudio observacional o experimental. En este curso, entendiendo que es una introducción a la metodología estadística, nos planteamos los objetivos siguientes:

• Entender el concepto de variabilidad y su influencia en la evaluación de resultados.
• Entender el concepto de significación estadística de un resultado.
• Aprender a plantear un análisis estadístico utilizando el programa R
• Entender y saber utilizar modelos estadísticos básicos.
• Ser capaz de hacer un análisis estadístico básico en función de los objetivos de trabajo en cada caso.

• Ser capaz de entender y evaluar críticamente la literatura biomédica en relación al diseño, análisis estadístico e interpretación de resultados, así como saber interpretar los intervalos de confianza y la significación estadística.
• Ser capaz de diseñar estudios sencillos y analizar e interpretar los resultados de acuerdo a los objetivos planteados.
• Ser capaz de emplear el programa R para realizar análisis estadísticos.
• Entender la importancia de la estadística dentro del método científico.
• Comprender la importancia de la evidencia estadística en la generalización de resultados de experimentos y estudios observacionales.
• Entender la importancia del diseño en la planificación de un estudio.

Competencias Específicas

CE13 Evaluar críticamente la literatura biomédica en relación al diseño, análisis estadístico e interpretación de resultados, así como saber interpretar las medidas de riesgo y asociación, los intervalos de confianza y la significación estadística.

CE14 Diseñar estudios sencillos y analizar los resultados de acuerdo a los objetivos planteados.

Competencias Básicas

CB1 Que los estudiantes hayan demostrado poseer y comprender conocimientos en un área de estudio que parte de la base de la educación secundaria general, y se suele encontrar a un nivel que, si bien se apoya en libros de texto avanzados, incluye también algunos aspectos que implican conocimientos procedentes de la vanguardia de su campo de estudio

CB2 Que los estudiantes sepan aplicar sus conocimientos a su trabajo o vocación de una forma profesional y posean las competencias que suelen demostrarse por medio de la elaboración y defensa de argumentos y la resolución de problemas dentro de su área de estudio

Competencias Generales

CG5 Aplicar la perspectiva de género a las funciones propias del ámbito profesional

1. Statistics, Data, and Statistical Thinking
2. Descriptive Statistics and Looking Data
3. Study Designs
4. Probability, Bayes’ Rule
5. Probability Distributions
6. Statistical Inference
7. P-values
8. Statistical Tests
9. Linear Regression Analysis and Analysis of Variance (ANOVA)
10. Logistic Regression

En las clases de teoría se plantearan los conceptos básicos y se trabajaran los aspectos técnicos necesarios para hacer un buen análisis de los datos. Se introducirán los procedimientos de análisis con el programa R y se discutirán ejemplos de aplicación.

En los seminarios, se analizarán ejemplos concretos, haciendo hincapié en el uso de R como una herramienta de análisis. Las sesiones prácticas, con la excepción de las tres primeras, se organizan alrededor de proyectos específicos que platearan las cuestiones a resolver por el alumno en cuanto a los métodos y procedimientos del tema. Los estudiantes deben desarrollar el análisis de varios proyectos y presentar informes que serán evaluados. R es un programa de análisis estadístico de gran potencia y de distribución gratuita que se ejecuta en cualquier plataforma.

• 1st Exam   20%  NO recovery exam
• 2nd Exam  45%  Es obligatorio presentarse al examen de recuperación en caso de sacar menos de un 5. La nota debe ser superior al 5 para poder hacer media.
• Final work  25%
• Seminars  10%

Bibliografia básica:

• Daniel WW. (1995) Bioestadística: base para el análisis de las ciencias de la salud. México: UTEMA.
• An Introduction to R. W. N. Venables, D. M. Smith and the R Core Team. https://cran.r-project.org/doc/manuals/r-release/R-intro.pdf

Bibliografía complementaria:

• Bland M (2000). An introduction to medical statistics, 3rd ed. Oxford: Oxford University Press.
• Altman DG. (1990) Practical statistics for medical research. Chapman & Hall/CRC; 1st ed.
• Gonick  L,  Smith  W.  The  cartoon  guide  to  statistics.  HarperCollins Publishers, Inc. New York, 1993.

Materiales addicionales:

• Los apuntes y materiales que se deben trabajar durante el curso se irán depositando en la carpeta Recursos del Campus Virtual.