Guías Académicas

BIOESTADÍSTICA

BIOESTADÍSTICA

Grado en Odontología

Curso 2021/2022

1. Datos de la asignatura

(Fecha última modificación: 02-05-21 10:30)
Código
103612
Plan
236
ECTS
6.00
Carácter
BÁSICA
Curso
1
Periodicidad
Segundo Semestre
Área
ESTADÍSTICA E INVESTIGACIÓN OPERATIVA
Departamento
Estadística
Plataforma Virtual

Campus Virtual de la Universidad de Salamanca

Datos del profesorado

Profesor/Profesora
María Purificación Vicente Galindo
Grupo/s
1
Centro
Fac. Medicina
Departamento
Estadística
Área
Estadística e Investigación Operativa
Despacho
D 3.6 (2ª Planta) (Facultad de Medicina)
Horario de tutorías
Previa cita
URL Web
E-mail
purivg@usal.es
Teléfono
923 294400 - Ext 6980

2. Sentido de la materia en el plan de estudios

Bloque formativo al que pertenece la materia.

Medicina social, habilidades de comunicación e iniciación a la investigación

Papel de la asignatura.

Iniciación a la Investigación

3. Recomendaciones previas

-

4. Objetivo de la asignatura

1.- Enseñar al alumno las técnicas estadísticas estándar y como aplicarlas con ayuda de un programa informático estándar

2.- Enseñar al alumno (futuro investigador) el papel que juegan las herramientas estadísticas en las diferentes fases de una  investigación biomédica y en la comprensión de las publicaciones científicas de su campo.

3.-Proporcionar al alumno el mecanismo lógico deductivo que les permita tomar decisiones: Seleccionar la técnica estadística  más adecuada y sobre todo rechazar las inadecuadas.

4.-Conseguir que el alumno (el investigador futuro) tenga claro que la variabilidad es algo intrínseco a los fenómenos  clínico biológicos, y que por esta razón una nueva repetición del experimento no conduciría jamás a resultados idénticos,  o que marcadas diferencias en el comportamiento de dos muestras pueden ser explicadas por el azar mismo,  sin tener porqué ser atribuidas a ningún factor.

5.-Conseguir que el alumno  entienda que resultados estadísticamente significativos no siempre son clínicamente importantes y viceversa.

6.-Conseguir que el alumno (el investigador futuro) tenga claro que,  si se solicita la colaboración de un estadístico, todas  las  etapas de la investigación han  de llevarse a cabo en estrecha colaboración, desde el momento del diseño hasta su publicación.

7.- Conseguir que el alumno sepa que no debe entender la Estadística como una habilidad que puede adquirir en unas horas y que le convierte en autosuficiente en esta disciplina;  sin embargo, debe tener claro que es posible adquirir conocimientos que permitan una lectura comprensiva de la metodología estadística de las publicaciones científicas y  una cierta autosuficiencia en la aplicación de las técnicas estadísticas básicas.

5. Contenidos

Teoría.

BLOQUE TEMÁTICO 1

 

1.- PLANTEAMIENTO DE UNA INVESTIGACIÓN: ANATOMÍA Y FISIOLOGÍA DE LA INVESTIGACIÓN

1.1.-Diseño    

- Aspectos estructurales de un estudio

- Estudios Observacionales y Estudios Experimentales

- Prospectivo, Retrospecivo, Ambispectivo

- Transversal, Longitudinal

-Planificación de las Investigaciones Clínicas: Randomización, cegado, Criterios de inclusión/exclusión.                             

- Ensayos Clínicos:

   Aspectos estadísticos de las fases de un Fases de un ensayo clínico

   Diseños explicativos y diseños pragmáticos

   Análisis por intención de tratar

1.2.-Métodos de muestreo   

-Población diana y población accesible

-Criterios  de inclusión y de exclusión

- Muestreos probabilísticos y no probabilísticos    

-Historia Clínica como método de recogida de datos

1.4.-Variables y Escalas de Medida

- Variables dicotómicas.

- Variables nominales y ordinales.

- Variables cuantitativas: discretas y continuas.

- Escalas: Nominal, Ordinal, Intervalo y Razón.

 

BLOQUE TEMÁTICO 2

 

2.-ANÁLISIS DESCRIPTIVO Y GRÁFICO DE DATOS CUANTITATIVOS

2.1.-Medidas de tendencia central

-Media, Moda, Mediana.

2.2-Medidas de dispersión

-Recorrido, Varianza, Desviación típica, Coeficiente  de  variación, Recorrido intercuartílico. Error estándar.

2.3.-Representaciones gráficas

- Diagrama de barras, Pictogramas, Cartogramas, Diagrama de sectores, Histograma, Stem and Leaf.

- Box-plot

 

BLOQUE TEMÁTICO 3

 

3.- ANÁLISIS INFERENCIAL. APLICACIONES.

3.0: Modelos continuos más usuales. Normal, t, Ji-cuadrado y F de Snedecor.

 

3.1.-Objetivos del estudio, hipótesis de trabajo e hipótesis estadísticas

3.2.-Estimación puntual y por intervalo

- Parámetros

- Estimadores

- Distribución muestral de un estadístico

- Intervalos de confianza

3.3.-Verificación de las hipótesis de trabajo: contraste de hipótesis

-Hipótesis  nula y alternativa

- Riesgo Alfa, riesgo Beta, nivel de significación y p-valor

- Test para comparación de 2 medias, varianzas, medianas: t de Student, U de Mann Whitney, etc.  ¿Cómo y cuándo aplicarlos?

- Errores de aplicación más comunes detectados en la literatura científica –

3.4.-Análisis de la Varianza

¿t de Student  o ANOVA?. Cuándo y por qué

- Diseño de experimentos y análisis de la varianza.  ¿Qué tienen que ver?

- Importancia de la elección de un buen diseño: distintas formas de combinar los factores de variación. ANOVA de un Factor. Tests tras ANOVA. ANOVA de dos Factores.

- Problemática asociada a la interacción entre los factores de variación.

 

BLOQUE TEMÁTICO 4

 

4.-REGRESIÓN Y CORRELACIÓN.

4.1.-Introducción a la regresión y correlación       

- Concepto y usos de la regresión.

- Recta de regresión.

- Cálculo de la recta de regresión por el método de los mínimos cuadrados.

4.2.-Estudio de la representatividad de la recta de regresión.

-Varianza residual y Coeficiente de determinación.

- Predicción con la recta. Los gráficos de residuales para   diagnosticar la validez del modelo.

-Inferencia sobre los parámetros de la recta de regresión

4.3.-Otros modelos de regresión

- Parábola de regresión.

- Función exponencial.

- Función potencial.

- Función logarítmica.

4.4.-Correlación

- El coeficiente de correlación lineal.

- Interpretación gráfica del coeficiente de correlación.

- Relación entre el coeficiente de correlación y el de determinación.

4.5.Introducción a la regresión múltiple

-Forma muestral del modelo  e Hipótesis del modelo

-Estimadores de los parámetros: método de los mínimos cuadrados

-Contraste de significación del modelo global: análisis de la varianza en los modelos lineales

-Introducción al problema de la colinealidad

 

BLOQUE TEMÁTICO 5

 

5.-OTROS MODELOS DE INTERÉS.

5.1.-Introducción a la regresión logística

-Modelo logístico

-Interpretación de los coeficientes del modelo en términos de Odd Ratio.

 

BLOQUE TEMÁTICO 6

 

6.-TABLAS DE CONTINGENCIA

6.1.-Contrastes de asociación y homogeneidad en tablas bifactoriales

- Tipo de contraste

- Tablas poco ocupadas

- Búsqueda de las causas de la significación

6.2.-Coeficientes de asociación

6.3.- La paradoja de Simpson

 

BLOQUE TEMÁTICO 7

 

7.- PRUEBAS DIAGNÓSTICAS

7.1.-Conceptos generales.   

7.2.-Indicadores estadísticos básicos para evaluar el desempeño de un procedimiento diagnóstico

- Sensibilidad y Especificidad

- Probabilidades pre y post prueba  y Teorema de Bayes

- Curvas ROC

6. Competencias a adquirir

Básicas / Generales.

CG1 Analizar la metodología, el contenido estadístico  y los resultados de una publicación científica

CG2 Conocer los principales recursos estadísticos de investigación para aplicación en estudios bio-médicos

Específicas.

CE1 Conocer cómo seleccionar el tamaño muestral adecuado en  una investigación, para testar una hipótesis.

CE2 Estar capacitado para elaborar el apartado de metodología estadística de un documento científico, con los criterios formales estandarizados.

CE3 Estar capacitado para manejar software estadístico estándar para análisis de datos

CE4 Estar capacitado para interpretar las salidas proporcionadas en el tratamiento estadístico.

Transversales.

CT1 Trabajo en un equipo de carácter interdisciplinar

CT2 Compromiso ético y social

CT3 Aprendizaje autónomo

CT4 Motivación por la calidad

CT5 Razonamiento crítico

7. Metodologías

-LECCIÓN MAGISTRAL: Donde se presenta la teoría (las diferentes técnicas estadísticas). Se emplearán medios audiovisuales como apoyo.

-DOCENCIA BASADA EN PROBLEMAS simulados o recogidos de las publicaciones científicas que despierten el interés de los alumnos.

-SEMINARIOS METODOLÓGICOS donde se discutan los casos planteados y donde se les enseñe a realizar un estudio crítico de trabajos publicados en revistas científicas y se pondrá en conocimiento del grupo los problemas o sesgos detectados durante la realización de los trabajos.

-MÉTODOS PRÁCTICOS PARTICIPATIVOS: Se presentará algún trabajo de investigación en el que los alumnos deben participar (en la recogida de datos o en la búsqueda bibliográfica, según proceda, en la grabación en soporte informático y/o en el análisis de los mismos, en la redacción de las conclusiones y en la presentación, en grupo,  de los resultados).

Una parte de este tiempo estará dedicada al manejo del software estadístico y al entrenamiento de la interpretación de las salidas del programa.

-VIDEO TUTORIALES: Especialmente diseñados para recoger las ideas centrales de cada tema en unos 15 minutos.

8. Previsión de Técnicas (Estrategias) Docentes

9. Recursos

Libros de consulta para el alumno.

DÍAZ-AMBRONA BARDAJÍ, M.D., ÁLVAREZ CÁCERES, R (2005) Ensayos clínicos. Díaz Santos. 

GALINDO, P. (1984). Exposición Intuitiva de Métodos Estadísticos. Fundamentos y Aplicaciones a Biología, Medicina y otras Ciencias. Universidad de Salamanca.

MARTÍN ANDRÉS, A.; LUNA DEL CASTILLO, J de D. (1994). "Bioestadística para las Ciencias de la Salud". Ed. Norma, (4ª edición)

MARTIN ANDRES, A. y LUNA DEL CASTILLO, J. de D. (1995). 50 ± 10 Horas de Bioestadística. Ediciones Norma. Madrid.

MARTINEZ-GONZALEZ, M.; SANCHEZ-VILLEGAS, A.; TOLEDO, E.; FAULIN,J. (2014). Bioestadística Amigable. Elsevier. 3ª Ed.

MONCHO, J. (2014). Estadística Aplicada a las Ciencias de la Salud. Elsevier.

PRIETO, L.; HERRANZ, I. (2005). Qué significa estadísticamente significativo?: la falacia del 5% en la investigación. Díaz de Santos.

REQUENA, F.(2013). Introducción a la Estadística: Aplicación a la Odontología. Editorial Técnica Avicam.

Otras referencias bibliográficas, electrónicas o cualquier otro tipo de recurso.

Material preparado por el profesor: problemas, casos prácticos, transparencias, video tutoriales.

Plataforma Moodle (Studium.usal.es): http://bit.ly/1PFrdPm

Aula virtual de Bioestadística : https://moodle.usal.es/course/view.php?id=2541

Usuario: anon2541

Contraseña:dc3526g4

Pagina web del Departamento: http://biplot.usal.es.

10. Evaluación

Consideraciones generales.

Para evaluar

Tareas desarrolladas a lo largo del curso.

Un examen final el cual constará de dos partes:

-Un examen escrito donde se plantearán preguntas teóricas que tienen como objetivo evaluar la comprensión del alumno en cuanto a los conocimientos que se han conseguido a lo largo del curso. Estas preguntas pueden ser tipo test, preguntas concretas o preguntas que relacionen varios conceptos de diferentes unidades temáticas.

-Un examen con ordenador,  donde el alumno deberá resolver un caso práctico.

Las competencias transversales de esta asignatura, se evalúan de forma continuada y global a lo largo del curso, mediante indicadores  de asistencia y participación activa, observación de actitud y aportaciones a las distintas actividades docentes.   La puntuación correspondiente a esta evaluación, queda incorporada en la nota final de la asignatura.

Criterios de evaluación.

Un 40% del examen práctico donde se evaluará el nivel de conocimientos y habilidades.

Un 60% del examen escrito (más las tareas si las hay) donde se evaluará el nivel de conocimientos.

Instrumentos de evaluación.

Examen escrito.

Software de Estadística. Ordenador

Recomendaciones para la evaluación.

Utilizar la bibliografía para afianzar conocimientos y adquirir una mayor destreza en la materia.

Utilizar los video tutoriales que recogen la síntesis de las ideas centrales de la materia.

Plantear las posibles dudas que tenga el alumno en clase, tutorías, seminarios.

Realizar las tareas propuestas a lo largo del curso.

Recomendaciones para la recuperación.

Las mismas que para la evaluación

11. Organización docente semanal