El curso está orientado a proveer conocimientos básicos de estadística descriptiva y a proporcionar formación metodológica y estadística eminentemente práctica. Conocer los estadísticos de uso más frecuente en la justificación e interpretación de datos que lleven a un análisis teórico-conceptual pertinente. Analizar la información presentada en gráficos y/o tablas de datos. Enunciar las conclusiones apropiadas a partir de los resultados de un estudio.
Modalidad:
A distancia: a través de la plataforma virtual de cursos de CAICYT. Se levantará un módulo semanal. El cursante contará además con una tutoría permanente, vía e-mail y participando en el FORO de la plataforma, desde el segundo día a partir de la recepción de los materiales, hasta los 14 días posteriores a la recepción del último. Las respuestas serán enviadas, dentro de los dos días hábiles de recibidas las consultas.
Material didáctico:
Presentación en formato pdf de los temas.
Apuntes teóricos complementarios en formato pdf para el estudio de los temas.
Ejemplos y Ejercitación en Excel Epidat y SPSS.
Trabajos prácticos y cuestionarios de evaluación en formato pdf.
Respuestas a cuestionarios en formato pdf, Excel y/o Word.
Programa
Semana 1 y 2: Modulo 1, 2 y 3
Módulo 1:
Importancia de la Estadística y la Probabilidad en los diferentes campos técnico-profesional: La ciencia y la Investigación. Conceptos de Estadística. Etapas de un estudio estadístico. Concepto de variables, población, muestra, parámetro, unidad de análisis y estadígrafos.
Módulo 2:
Manejo Recolección y Calidad de los datos: Introducción al manejo de datos y tipos de variables. Fuentes de información. Organización de los datos. Matriz de datos. Resumen de datos. Caracterización de la información según el nivel e medición de las variables. Concepto informático de Base de Datos. Variables de respuesta múltiple. Tipos de variables. Variables cuantitativas o numéricas. Variables cuantitativas discretas. Variables cuantitativas continuas. Variables cualitativas o categóricas. Ejercitación y aplicación.
Módulo 3:
Confiabilidad y validez de los datos: Exactitud y Precisión. Sensibilidad y especificidad. Valor predictivo positivo y valor predictivo negativo. Errores: Aleatorio y Sesgo. Propiedades psicométricas de un instrumento de medición.
Semana 3 y 4: Modulo 4, 5 y 6
Módulo 4:
Nociones de Probabilidad. Definiciones Básicas. Variable aleatoria. Probabilidad teórica y probabilidad empírica. Cálculos de probabilidades. Tablas de frecuencia: absolutas, relativas, porcentuales. Frecuencias acumuladas. Construcción de tablas de frecuencias para variables cualitativas nominales, ordinales y numéricas.
Módulo 5:
Probabilidad Conjunta. Probabilidad Marginal. Probabilidad Condicional. Tablas de Contingencia: construcción y aplicación. Variables dependientes e independientes, concepto. Diferencia entre causalidad y correlación entre variables.
Módulo 6:
Aplicaciones de Probabilidad: Test de Bondad de ajuste y Test de Independencia (Chi cuadrado). Riesgo Relativo y Odds Ratio. Evaluación de pruebas diagnósticas: calculo de la sensibilidad, especificidad y de los valores predictivos postivos y negativos. Razones de probabilidad. Curva COR: concepto y apliaciones.
Semana 5 y 6: Modulo 7 y 8
Módulo 7:
Estadística Descriptiva: Organización resumen y presentación de datos. Resumen de datos estadísticos: ejemplos. Criterios para armar una tabla de frecuencias. Criterios para la construcción de tablas bivariadas o de contingencia. Presentación de porcentajes por fila y por columna, su interpretación.
Módulo 8:
Presentación gráfica de datos. Construcción de gráficos más usados: Gráfico de Barras siples. Gráfico de barras superpuestos. Gráfico de torta o sectores. Histograma. Box-Plot. Pirámide de población. Diagrama de barra de errores. Gráficos de dispersión. Cuándo utilizar cada tipo de gráfico. Construcción de Gráficos.
Semana 7 y 8: Modulo 9, 10 y 11
Módulo 9:
Muestra y Población. Parámetros y estadígrafos. Tipos de estadígrafos. Medidas de tendencia central: promedio, mediana y moda. Medidas de posición: cuartiles, deciles y percentiles. Medidas de dispersión: varianza, desvío estándar. Coeficiente de variación. Medidas de asimetría. Curtosis. Proporciones, razones, índices y tasas. Niveles de medición y estadística apropiados para cada nivel de medición.
Módulo 10:
Distribución de Probabilidad asociada a una variable aleatoria. Modelos probabilísticos. Características de una distribución de probabilidad. Variables aleatorias discretas: Bernoulli, Binomial, Poisón. Variables aleatorias continuas: Normal o Gaussiana, Normal estandarizada, t de Student, F de Fisher, Chi Cuadrado. Función de densidad. Puntaje Z y Puntaje T. Ejercicios desarrollados en Excel. Criterios de “Normalidad”.
Módulo 11:
Elementos de Muestreo. Elección de una muestra. Métodos de muestreo. Tipos de muestreo: Aleatorio simple, Sistemático, Estratificado, Muestreo por conglomerados, Muestreo de etapas múltiples, Muestreo por cuotas, Muestreo intencionado.
