CB1, CB2, CB3, CB4 y CB5

CIN 17:

T1. T2.T3.T4.T5.

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, Retrospectivo, Transversal, Longitudinal
- Planificación de las Investigaciones Clínicas: Métodos de muestreo.
- Cegado. Criterios de inclusión y exclusión.
- Ensayos Clínicos:
¿Qué se entiende por ensayo clínico? Tipos
Efecto placebo
Métodos de asignación del tratamiento: Aleatorización
Técnicas de enmascaramiento: Doble y simple ciego
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
- Muestreos no probabilísticos
1.3.-Métodos de recolección de datos

- Fuentes de Información: Demográficas, Censo, Padrones municipales, Registros de
Nacimientos, Defunciones y Matrimonios.
Internas: Índices y Registros Diagnósticos, Registros de Hospital, Registros Ambulatorios y
Consultorios
- Encuestas
- 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.

1.5.-Errores en la Investigación

- Error aleatorio y error sistemático
- Precisión y exactitud
- Validez y Fiabilidad

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

Universidad de Salamanca

MODELO ÚNICO de guía docente de asignaturas de Grado y Máster Universitario

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de sectores, Histograma, Stem and Leaf, Box-plot

BLOQUE TEMÁTICO 3
3.- Análisis Inferencial. Aplicaciones.

3.1.-Objetivos del estudio, hipótesis de trabajo e hipótesis estadísticas
3.2.-Importancia de las distribuciones de probabilidad en el trabajo práctico
3.3.-Estimación puntual y por intervalo
- Parámetros
- Estimadores
- Distribución muestral de un estadístico
- Media varianza y error estándar de un estadístico
- Intervalos de confianza
3.4.-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. ¿Cómo y cuándo aplicarlos?
- Errores de aplicación más comunes detectados en la literatura científica - Análisis de la
varianza
- ¿t de Student o ANOVA? Cuándo y por qué
- Análisis de la varianza de un factor. Diseño de experimentos

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.
- Modelo exponencial.
- Modelo potencial.
- Modelo logarítmico.
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. Otros modelos de importancia clínica.
BLOQUE TEMÁTICO 5
5.-Tablas de contingencia
5.1.-Contrastes de asociación y homogeneidad en tablas bifactoriales
- Tipo de contraste
- Tablas poco ocupadas
5.2.-Coeficientes de asociación
BLOQUE TEMÁTICO 6
6.- Medidas de importancia clínica.
6.1.-Diferencias entre Proporción, Tasa, Razón, odds.
6.2.- Medidas de asociación en tablas 2x2. Riesgo Relativo. Riesgo Absolutos. Odds-Ratio.
6.2.-Indicadores estadísticos básicos para evaluar el desempeño de un procedimiento diagnóstico:
Sensibilidad y Especificidad. Probabilidades pre y post prueba.

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  de Salud. Barcelona: Doyma.
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  COBO, E. ET AL. (2007) Bioestadística para no estadísticos: principios para interpretar un
  estudio científico. Barcelona [etc.] : Elsevier Masson, D.L.
  DÍAZ-AMBRONA BARDAJÍ, M.D., ÁLVAREZ CÁCERES, R (2005) Ensayos clínicos. Díaz
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  de la Salud. Una mirada Crítica. Diaz de Santos.
  MARTINEZ GONZALEZ, M. A.; SANCHEZ-VILLEGAS, TOLEDO-ATUCHA, E.A., FAULIN
  FAJADO, J. (2020) Bioestadística amigable. Elservier. 4 ed.

Evaluación continua: Un 10% de la calificación a partir de las tareas a lo largo del curso donde se evaluarán
las competencias instrumentales, interpersonales y sistémicas, así como las habilidades y actitudes.
Un 50% del examen de ordenador al donde se evaluará el nivel de conocimientos y habilidades
Un 40% del examen escrito donde se evaluará el nivel de conocimientos y razonamiento.

Examen escrito.
Manejo de un software de estadística. Ordenador
Elaboración de informes
Presentación de los trabajos

Utilizar la bibliografía para afianzar conocimientos y, si es necesario, adquirir una mayor destreza en la
materia. Utilización del programa informático estadístico con distintos tipos de datos.
Utilizar el material complementario que se pone a disposición del alumno en la plataforma de Studium.
Plantear las posibles dudas en clase y sobre todo la utilización de las tutorías para poder resolver todas las
dudas tanto teóricas como prácticas. Realizar las tareas propuestas a lo largo del curso.
La calificación de la evaluación continua se mantendrá en la segunda convocatoria. Se llevará un examen
final que constará de dos partes (teórica y práctica) como en la primera convocatoria.