Todo profesional actualizado trabaja usando como referentes confiables los datos surgidos de trabajos científicos, pero cuando aspira a tratar y analizar sus propios datos, tropieza con la falta de formación para lograrlo.
En este Modulo 2 se propone conocer el uso de las técnicas de inferncia estadística más utilizadas (paramétricas y no paramétricas), que permitan mejorar el tratamiento de los datos. También interpretar los resultados obtenidos para elaborar las conclusiones apropiadas en un estudio o investigación.
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.
Metodología:
Los módulos son teóricos y prácticos, se trabaja sobre la elaboración y confección de informes estadísticos utilizando el Excel, Epidat 3.1 y/o el paquete estadístico SPSS para el tratamiento de datos.
Cada 15 días, (miércoles) se subirán a Internet los módulos correspondientes y las actividades en archivos de Excel, Word, SPSS, html y pdf. El plazo para entrega de resolución es de 15 días corridos. Consultoría y tutoría permanente vía correo electrónico y a través del Foro.
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: Módulos 1 y 2
Módulo 1:
Muestra y Poblaciones. Parámetros, Estadísticos y Estimadores: Elección de una muestra. Tipos de Muestreo: Aleatorio simple, Sistemático, Estratificado, Por conglomerados, Muestreo de etapas múltiples, Muestreo por cuotas, Muestreo intencionado, Otros tipos de muestreo. Estimación de parámetros poblacionales a partir de Intervalos de Confianza. Calculo del intervalo de confianza para los distintos parámetros poblacionales: promedio, proporción, varianza. Test de Hipótesis. Definiciones y conceptos. La hipótesis nula y alternativa. Errores asociados a un contraste de hipótesis. El errores de tipo I y II. La potencia de un test. Relación entre el errores de tipo I y II. Eleccion de la prueba estadística adecuada. Modelos probabilísticos. Cuando usar técnicas estadísticas paramétricas y no paramétricas.
Módulo 2:
Diseños de investigación: Diseños experimentales y no experimentales. Diseños cualitativos y cuantitativos. Diseños transversales y longitudinales. Experimentos Observacionales. Experimentos controlados y no controlados. Análisis en Ensayos Controlados: Ensayos Clínicos. Introducción a los ensayos clínicos controlados. Caracterización de los ECC: aleatorización, concurrencia y enmascaramiento. Diseño de un ECC. Cuestionario y Guía de TP.
Semana 3 y 4: Módulos 3 y 4
Módulo 3:
Tests Estadísticos más utilizados para comparación de medias. Contraste entre un valor individual y una población o una muestra. Distribución normal estandarizada. Puntaje T. Variables que se alejan de la distribución normal. Contrastes de promedios entre dos poblaciones. Test de Student para muestras independientes y muestras relacionadas. Homogeneidad de las varianzas. Cuestionario y Guía de TP.
Semana 5 y 6: Módulo 4 y 5
Módulo 4:
Medidas de asociación para variables cualitativas. Tablas de contingencia. Prueba de chi cuadrado de Pearson. Prueba de bondad de ajuste. Ajuste a distribuciones Normal, Binomial. Gráficos de normalidad. Prueba de independencia entre variables. Asociación entre 2 variables cualitativas dicotómicas. Fuerza de asociación: Phi, coeficiente de contingencia, Riesgo absoluto, riesgo relativo y odds-ratio. Interpretación del riesgo relativo y el odds-ratio. Test exacto de Fisher.
Módulo 5:
Asociación entre dos variables cualitativas polinómicas. Prueba de V de Cramer. Medidas de acuerdo: Kappa. Medidas de asociación para dos variables en escala ordinal: Tau de Kendall y Gamma. Medidas simétricas y asimétricas. Medidas de asociación en escala de intervalo o de razón: Coeficiente Eta. Medidas de asociación en escala de intervalo o de razón: Coeficiente de Correlación de Pearson y test de Spearman. Cuestionario y Guía de TP.
Semana 7 y 8: Módulo 6 y 7
Módulo 6:
Análisis de la varianza (ANOVA). Análisis de la varianza de un factor. Cálculo e interpretación del Estadístico de Fisher (Snedecor). Suma de cuadrados dentro, entre y totales. Test de hipótesis para ANOVA. Comparaciones múltiples (post hoc o a posteriori). Análisis de la varianza para más de un factor. Comparaciones planeadas a priori. ANOVA para medidas repetidas: Diseño de un factor. Diseño de un factor intrasujeto. Cuestionario y Guía de TP.
Módulo 7:
Correlación y Regresión lineal. Técnicas de Regresión Lineal. Introducción a los modelos de regresión: Análisis de Regresión lineal simple. Modelo de regresión lineal múltiple. Cuestionario y Guía de TP.
