Bioestadística:

 

Objetivos

 

El alumno será capaz de:

• Desarrollar una visión integral de la metodología científica.

• Analizar datos obtenidos a partir del análisis estadístico.

• Desarrollar e interpretar un análisis estadístico de los resultados.

 

Contenidos:

 

Unidad I: Los datos

Capítulo 1: Recolección de los datos.

¿Qué implica la etapa de recolección de los datos? Observación, medición y registro. Variables continuas y discretas. Observación directa e indirecta. ¿Qué significa medir?: proceso de medición y errores de medición. Formas de recolección de datos, notación científica y valores Significativos. Operaciones con cifras significativas.

Capítulo 2: Procesamiento y análisis de los datos.

Procesamiento de datos: codificación, tabulación, graficación y estadística. Gráficos: cartesianos ortogonales y otros tipos. El procedimiento para analizar los datos. Concepto de linealización de variables. Concepto y nociones de estadística. Nociones del cálculo de probabilidades. Distribución Normal. Distribución de Poisson.

 

Unidad II: Conceptos de estadística

Capítulo 3: Población y muestra.

Definición de población y de muestra. ¿Cómo se delimita una población? Selección de muestras: Leyes del método del muestreo y tipos de errores. Tipos de muestra: muestreo aleatorio simple (azar); estratificado; por cuotas; intencionado; mixto. Muestra tipo. ¿Cómo se hace una muestra probabilística? El tamaño de la muestra: procedimiento de selección, tamaño óptimo y el Teorema del Límite Central. ¿Cómo son las muestras no probabilísticas?

Capítulo 4: Estadística descriptiva.

Frecuencias: distribución de frecuencias, absoluta y relativa, los polígonos de frecuencias. Parámetros centrales: las medidas de tendencia central y cálculo de la media o promedio, moda y mediana. Parámetros de dispersión: medidas de la variabilidad, procedimientos para calcular la desviación estándar, la varianza. ¿Cómo se interpretan las medidas de tendencia central y de la variabilidad? ¿Hay alguna otra estadística descriptiva?: puntuaciones "Z", razones y tasas.

Capítulo 5: Estadística inferencial.

La estadística inferencial: utilidades. Hipótesis Estadísticas: planteo y prueba de hipótesis. La distribución muestral. El nivel de significación. ¿Cómo se relacionan la distribución muestral y el nivel de significancia? El intervalo de confianza. Aceptación y rechazo de hipótesis. Errores Tipo I y Tipo II. Ensayos Paramétricos y No Paramétricos.

 

Unidad III: Análisis estadísticos

Capítulo 6: Análisis paramétricos

Presupuestos o presuposiciones de la estadística paramétrica. Métodos o pruebas estadísticas paramétricas más utilizadas. ¿Qué es el coeficiente de correlación de Pearson? La regresión lineal. La prueba "t" o Test t–Student. La prueba de diferencia de proporciones. El análisis de varianza = ANOVA. Modelos de ANOVA.

Capítulo 7: Análisis no paramétricos

Presuposiciones de la estadística no paramétrica. Los métodos o pruebas estadísticas no paramétricas más utilizadas. Test chi-cuadrado o x2: de contingencia (2x2) y bondad de ajuste. Los coeficientes de correlación e independencia para tabulaciones cruzadas. Los coeficientes y correlación por rangos ordenados de Spearman y Kendall. Test signos, de Wilcoxon, las pruebas de Kruskall-Wallis (un factor) y de Freedman (dos factores).

Capítulo 8: Programas en ordenador

Uso de planilla de cálculos (Excel) para cálculos estadísticos. Mostración de programas estadísticos y graficadores (GraphPad y SigmaPlot).