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Timestamp: 2019-05-22 09:27:13+00:00

Document:
Grado en Medicina. Estadística (Curso 2018/2019). UAX Universidad Alfonso X El sabio
Manuel Enrique Fuentes Ferrer - Coordinador
Elisabeth Coll Torres
María Mercedes Nieto Cabrera
Familiarizar al estudiante con los conceptos básicos fundamentales de estadística aplicada a las ciencias biomédicas, de modo que sea capaz de diseñar y realizar estudios estadísticos e interpretar los resultados, así como entender e interpretar los datos estadísticos en la literatura médica
COMPETENCIAS QUE ADQUIERE CON LA MATERIA O ASIGNATURA
1. Conocer los conceptos básicos de Bioestadística y su aplicabilidad a las ciencias biomédicas
2. Diseñar y analizar estudios sencillos.
3. Conocer las principales técnicas estadísticas y su aplicación.
4. Utilidad y aplicaciones de programas informáticos de estadística.
5. Distinguir entre muestra y población, así como entre muestras aleatorias y no aleatorias.
6. Analizar de modo descriptivo un conjunto de datos.
7. Conocer las distribuciones más importantes y saber cuándo utilizarlas.
8. Construir e interpretar intervalos de confianza para medias y proporciones.
9. Formular las hipótesis de un contraste en función del objetivo del experimento, conocer sus limitaciones e interpretación.
10. Conocer la relación entre intervalos de confianza y contraste de hipótesis.
11. Interpretar el valor P y obtener conclusiones.
12. Distinguir entre muestras independientes y apareadas.
13. Distinguir entre métodos paramétricos y métodos no paramétricos.
14. Contrastar una o dos medias o proporciones en función del tipo y número de los datos.
15. Las aplicaciones del test chi-cuadrado, conocer las limitaciones de la técnica y analizar las causas de su significación.
16. Conocer los conceptos de factor de riesgo, riesgo relativo, Odds ratio y fracción etiológica.
17. El problema de las comparaciones múltiples y la penalización de Bonferroni.
18. Conocer el concepto e interpretación de los estudios de regresión y correlación lineal simple
19. Conocer el concepto e interpretación de análisis de supervivencia. Método de Kaplan-Meier.
20. Conocer el concepto, finalidad y diseño de un Ensayo Clínico. Metaanálisis.
21. Conocer las distintas fuentes de información basadas en el uso de las nuevas tecnologías
22. Concepto de bioinformática y su aplicación a las ciencias biomédicas
23. Medicina basada en la evidencia.
Saber hacer con competencia (Rutinariamente y sin supervisión)
1. Interpretar los niveles de precisión, confianza y error en las conclusiones de un estudio estadístico.
2. Manejar un paquete estadístico a nivel de usuario.
3. Analizar unos datos de modo descriptivo.
4. Calcular intervalos de confianza para medias y proporciones, determinando el tamaño adecuado de la muestra.
5. Construir las hipótesis de un contraste.
6. Calcular el valor P.
7. Comparar dos medias.
8. Comparar dos proporciones.
9. Analizar una tabla de contingencia por el test chi-cuadrado.
10. Aplicar el método Bonferroni.
11. Obtener la nube de puntos, recta de regresión y correlación en el caso de dos variables.
12. Obtener el coeficiente de correlación de Spearman.
13. Crear una base de datos.
14. Manejar con autonomía un ordenador personal y los programas de interés médico más frecuentes.
Haberlo practicado tuteladamente (Bajo supervisión del tutor)
1. Partir tablas de contingencia para buscar las causas de la significación de un test chi-cuadrado.
2. Transformar variables para que se verifiquen las especificaciones del modelo a emplear.
3. Obtener intervalos de normalidad en regresión lineal.
4. Calcular la medida adecuada en un estudio epidemiológico.
5. Evaluar un método de diagnóstico binario. Realizar tests exactos para dos proporciones.
6. Comparar varias medias por métodos paramétricos y no paramétricos.
7. Realizar una regresión múltiple.
8. Manejar con autonomía un ordenador personal y los programas de interés médico más frecuentes.
CG6 - Resolución de problemas.
CE31 - Conocer, valorar críticamente y saber utilizar las fuentes de información clínica y biomédica para obtener, organizar, interpretar y comunicar la información científica y sanitaria.
CE32 - Saber utilizar las tecnologías de la información y la comunicación en las actividades clínicas, terapéuticas, preventivas y de investigación.
CE33 - Mantener y utilizar los registros con información del paciente para su posterior análisis, preservando la confidencialidad de los datos.
Recomendable: conocimientos de matemáticas de nivel de bachillerato.
El estudiante debe poseer una serie de actitudes que facilitarán el aprendizaje en esta asignatura y su integración en la capacitación y competencias como médico:
• Interés por las Ciencias de la Salud
• Constancia en el trabajo y mente ordenada
• Interés por la investigación y la innovación en la biomedicina y ciencias de la salud.
• Capacidad para la observación, búsqueda y análisis de la información
• Sentido de la ética y la responsabilidad personal y profesional
CONTENIDOS DE TEORIA:
1. Método científico y estadístico.
2. Población y muestra. Características. Clasificación y descripción de caracteres. Tipo de variables.
3. Los cuestionarios: variables y escalas de medida. La medición en clínica.
4. Variables cualitativas. Distribución de frecuencias. Representación gráfica.
5. Variables cuantitativas. Medidas de centralización, posición, dispersión y forma. Representación gráfica.
6. Probabilidad y asignación de probabilidades.
7. Probabilidad condicionada. Teorema de Bayes. Diagnosis clínica. Sensibilidad y especificidad de una prueba. Curvas ROC.
8. Variables aleatorias. Función de probabilidad. Función de densidad. Función de distribución.
9. Distribuciones discretas notables: Binomial y Poisson.
10. Distribuciones continuas notables: Normal. Aplicaciones de la distribución normal. Teorema Central del Límite.
11. Esquema general de la inferencia estadística: estimación puntual y por intervalos de confianza. Contraste de hipótesis. Test estadísticos.
12. Inferencia sobre una media de una población normal. Inferencia sobre una media de una población general.
13. Inferencia sobre una proporción. Aproximación normal.
14. Inferencia sobre la varianza de una población normal. Comparación de varianzas de dos poblaciones normales.
15. Comparación de dos medias en muestras independientes y poblaciones normales.
16. Comparación de dos proporciones: muestras independientes.
17. Comparación de dos proporciones: muestras apareadas.
18. Pruebas no paramétricas.
19. Regresión lineal y correlación. ANOVA
1. Base de datos: diseño y codificación.
2. Estadística descriptiva: medidas de resumen y gráficos.
3. Probabilidad.
5. Contraste frente a distribuciones teóricas: normalidad.
6. Contraste de hipótesis: asociación de variables cualitativas con cualitativas. Contraste de hipótesis: asociación de variables cuantitativas con cualitativas.
7. Contraste de hipótesis: asociación de variables cuantitativas con cuantitativas.
8. Contraste de hipótesis: datos apareados.
9. Tamaño muestral.
CONTENIDOS DE SEMINARIOS Y OTRAS ACTIVIDADES FORMATIVAS
A. Introducción al método científico. formulación de hipótesis y objetivos
B. Herramientas de búsqueda bibliográfica
C. Estadística y pruebas diagnósticas
D. Diseño de base de datos
E. Ejercicios e interpretación de problemas de estadística
F. Estadística y sistemas de información sanitaria
G. Lectura crítica de artículos científicos
4) Prácticas en laboratorio: Aplicación a nivel práctico de laboratorio de los conocimientos adquiridos.
5) Exámenes teóricos, prácticos o teórico-prácticos.
6) Trabajo personal: Estudio. Búsqueda bibliográfica. Preparación de trabajos y exposiciones.
MG 1 Introduccion a la asignatura
CM 2 Resolución de dudas y de ejercicios por parte de los alumnos
SM 3 Introducción al método científico: formulación de hipótesis y objetivos.
LB 4 Introducción al SPSS (I)
MG 5 Población y muestra. Tipos de variables.
CM 6 Resolución de ejercicios por parte de los alumnos
SM 7 Diseño de base de datos. Codificación de variables.
LB 8 Introducción al SPSS.
MG 9 Variables cualitativas: representación analítica y grafica
CM 10 Resolución de ejercicios por parte de los alumnos
SM 11 Herramientas de búsqueda bibliográfica
LB 12 Estadística descriptiva: variables cualitatias y cuantitativas. Estimadores y representaciones graficas.
MG 13 Variables cualitativas: representación analítica y grafica
CM 14 Resolución de ejercicios por parte de los alumnos
SM 15 Ejercicios e interpretación de problemas de estadística descriptiva.
LB 16 Probabilidad y probabilidad condicionada. Tablas de contingencia.
MG 17 Variables cuantitativas: nedudas de centralización, posición dispersión y forma. Representaciones graficas.
CM 18 Resolución de ejercicios por parte de los alumnos
SM 19 Estadística y pruebas diagnósticas (I)
LB 20 Intervalos de confianza para medias y porporciones.
MG 21 Variables cuantitativas: nedudas de centralización, posición dispersión y forma. Representaciones graficas.
CM 22 Resolución de dudas y de ejercicios por parte de los alumnos
SM 23 Estadística y pruebas diagnósticas (II)
LB 24 Tamaños muestrales.
MG 25 Probabilidad. Conceptos y definiciones asociadas. Sucesos y clasificación de sucesos.
CM 26 Resolución de dudas y de ejercicios por parte de los alumnos
SM 27 Ejercicios e interpretación de problemas de probabilidad. Trabajo presentado
LB 28 Asociación de variables cualitativas - contraste de hipótesis
MG 29 Probabilidad: definiciones y calculo de probabilidades.
CM 30 Resolución de dudas y de ejercicios por parte de los alumnos
SM 31 Estadística y los sistemas de información sanitaria
LB 32 Asociación de variables cualitativas - contraste de hipótesis
MG 33 Probabilidad condicionada. Independencia de sucesos. Teorema de la probabilidad total y teorema de bayes
CM 34 Resolución de dudas y de ejercicios por parte de los alumnos
SM 35 Lectura Crítica de artículos científicos (I) Trabajo presentado
LB 36 Asociación de variables cualitativas con variables cuantitativas
MG 37 Diagnosis clinica. Sensibilidad y especificidad de una prueba, Curvas ROC.
CM 38 Resolución de dudas y de ejercicios por parte de los alumnos
SM 39 Lectura Crítica de artículos científicos (II) Trabajo presentado
LB 40 Asociación entre vaiables cuantitativas
MG 41 Variables aleatorias. Función de distribución. Función de densidad. Función de probabilidad.
CM 42 Resolución de dudas y de ejercicios por parte de los alumnos
SM 43 Ejercicios e interpretación de problemas de distribuciones de probabilidad. Trabajo presentado
MG 44 Distribución binomial. Ejemplos.
CM 45 Resolución de dudas y de ejercicios por parte de los alumnos
SM 46 Ejercicios e interpretación de problemas de inferencia estadística (I) Trabajo presentado
MG 47 Distribución binomial. Ejemplos.
CM 48 Resolución de dudas y de ejercicios por parte de los alumnos
SM 49 Ejercicios e interpretación de problemas de inferencia estadística (II) Trabajo presentado
MG 50 Distribución normal. Teorema central del límite. Ejemplos.
CM 51 Resolución de dudas y de ejercicios por parte de los alumnos
MG 52 Distribución normal. Teorema central del límite. Ejemplos.
CM 53 Resolución de dudas y de ejercicios por parte de los alumnos
MG 54 Distribución normal. Teorema central del límite. Ejemplos.
MG 55 Estimación puntual. Error estandar. Intervalo de probabilidad. Intervalo de confianza. Probabilidad de error. Estimación de una media. Estimación de una proporción. Ejemplos.
MG 56 Estimación puntual. Error estandar. Intervalo de probabilidad. Intervalo de confianza. Probabilidad de error. Estimación de una media. Estimación de una proporción. Ejemplos.
MG 57 Estimación puntual. Error estandar. Intervalo de probabilidad. Intervalo de confianza. Probabilidad de error. Estimación de una media. Estimación de una proporción. Ejemplos.
MG 58 Contraste de hipótesis. Hipótesis nula y alternativa. Nivel de significación. Zona de rechazo/aceptación.
MG 59 Tipos de errores. Potencia. Significación estadística.
MG 60 Contraste de hipótesis para comparación de una proporción frente a un valor teórico.
MG 61 Contraste de hipótesis para comparación de dos proporciones independientes. Ejemplos
MG 62 Contraste de hipótesis para comparación de dos proporciones independientes. Ejemplos
MG 63 Contraste de hipótesis para comparación de dos proporciones independientes. Ejemplos
MG 64 Contraste de hipótesis para comparación de una media frente a un valor teórico. Normalidad.
MG 65 Contraste de hipótesis para comparación de una media frente a un valor teórico. Normalidad.
MG 66 Contraste de hiótesis para comparación de dos medias de muestras independientes. Comparación de varianzas.
MG 67 Contraste de hiótesis para comparación de dos medias de muestras independientes. Comparación de varianzas.
MG 68 Comparación de dos medias para muestras apareadas.
MG 69 Ejemplos de contrastes de medias
MG 70 Coeficiente de correlación lineal. Regresión lineal. ANOVA.
MG 71 Coeficiente de correlación lineal. Regresión lineal. ANOVA.
MG 72 Coeficiente de correlación lineal. Regresión lineal. ANOVA.
MG 73 Pruebas no paramétricas.
Los alumnos serán informados al comienzo del curso del sistema y criterios seguidos para la evaluación de la materia. Estos criterios permanecerán asimismo expuestos en la página web de la asignatura.
Para superar esta asignatura será necesario asistir a las prácticas de informática seminarios y clases de teoría.
La calificación mínima para superar la asignatura será obtener 5 puntos sumando los porcentajes que se detallan a continuación:
a. El examen final, que consistirá en una prueba mixta en formato de preguntas de elección múltiple con una sola respuesta correcta y problemas que requieran para su resolución del empleo de métodos estadísticos: 80% de la nota final.
b. Resolución de problemas prácticos con software específico para estadística, cuya calificación se obtendrá mediante la valoración “in situ” por parte del profesor mediante una prueba objetiva: 10% de la nota final.
c. Control parcial de la asignatura que evaluará la materia impartida hasta la mitad del cuatrimestre: 10% de la nota final.
d. Evaluación continuada de asistencias a clases y participación en el desarrollo de las mismas así como la realización de trabajos de seminarios: 1 punto adicional* a añadir a la nota anterior (80% examen final + 10% practicas + 10% control parcial) siempre y cuando ésta supere el 4/10.
*el punto adicional se calcula de la siguiente manera (60% realización trabajos de seminarios + 40% asistencia a clase). Para obtener el 40% del punto adicional correspondiente a la asistencia a clase el alumno deberá asistir como mínimo al 80% de todas las clases de la asignatura.
La emisión de calificaciones se ajustará a lo expresado en el artículo 5 del Real Decreto 1125/2003 de 5 de Septiembre (BOE 18 de septiembre de 2003).
1.- Martinez, Miguel A
Bioestadística amigable: Diaz de Santos
ISBN: 8479785004
2.- Sentis J; Pardell H; Cobo E; Canela J
Bioestadística.: 3ª Ed.: Elsevier Masson
ISBN: 8445813064
3.- Rosner, Bernard
Fundamentals of biostatistics: Duxbury Press

References: Resolución 
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 artículo 5
 Real Decreto