Bioestadística

Este módulo introduce los diferentes tipos de escalas de medición utilizadas en bioestadística. Cubre las distintas clasificaciones de datos (nominales, ordinales, intervalos, razón) y cómo identificarlas. También enseña cómo analizar y aplicar estas escalas utilizando el software R, permitiendo a los estudiantes comprender cómo la naturaleza de los datos influye en los análisis estadísticos apropiados.

Este módulo examina los fundamentos de la probabilidad y su aplicación en el análisis de pruebas diagnósticas en ciencias de la salud. Aborda conceptos básicos de probabilidad, evaluación de pruebas diagnósticas (sensibilidad, especificidad, valores predictivos), y cómo implementar estos análisis utilizando el software R. Los estudiantes aprenderán a interpretar y valorar la precisión de las pruebas diagnósticas.

Este módulo profundiza en el concepto de variables aleatorias y las funciones de densidad de probabilidad. Examina la definición y características de las funciones de densidad, los diversos parámetros estadísticos asociados, y cómo realizar cálculos sobre estas funciones. Los estudiantes aprenderán a identificar, describir y trabajar con diferentes distribuciones de probabilidad fundamentales para el análisis estadístico en investigación biomédica.

Este módulo introduce los principios de la inferencia estadística, centrándose en la estimación de parámetros poblacionales a partir de muestras. Aborda la construcción e interpretación de intervalos de confianza, factores que influyen en su amplitud, y la aplicación práctica de estos conceptos utilizando el software R. Los estudiantes desarrollarán habilidades para estimar valores poblacionales y cuantificar la incertidumbre asociada con estas estimaciones.

Este módulo explora el concepto y la aplicación de pruebas de hipótesis en la investigación biomédica. Incluye un caso práctico sobre metformina y glibenclamida, la formulación adecuada de hipótesis nula y alternativa, la determinación de zonas de rechazo, y la implementación de estas pruebas utilizando el software R. Los estudiantes aprenderán a diseñar, ejecutar e interpretar correctamente pruebas estadísticas para evaluar afirmaciones sobre parámetros poblacionales.

Este módulo examina diversas medidas para cuantificar la asociación entre variables y el tamaño del efecto en estudios biomédicos. Abarca correlación, regresión lineal, diferencia de medias con ejemplos prácticos, y análisis de tablas de contingencia. También incluye la implementación de estos métodos utilizando el software R. Los estudiantes desarrollarán competencias para evaluar y describir cuantitativamente las relaciones entre variables de diferente naturaleza.

Este módulo se centra en la determinación del tamaño de muestra adecuado para estudios de investigación y la relación entre los diferentes tipos de errores estadísticos. Aborda los conceptos de potencia estadística, cómo calcular tamaños de muestra para diferentes diseños de estudio, y la relación entre el tamaño muestral y la probabilidad de errores tipo I y tipo II. Los estudiantes aprenderán a planificar investigaciones con suficiente poder estadístico.