Básico.

Conocimiento de la Estadística como herramienta para la investigación y comprensión de la información cuantitativa.

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, Ambispectivo

- Transversal, Longitudinal

- Planificación de las Investigaciones Clínicas: Randomización,                              

- Cegado. Criterios de inclusión y exclusión.

- Ensayos Clínicos:

¿Qué se entiende por ensayo clínico? Tipos

   Efecto  placebo

   Métodos de asignación del tratamiento: Randomización

   Técnicas de enmascaramiento: Doble y simple ciego

   Fases de un ensayo clínico

   Diseños explicativos y diseños pragmáticos

   Análisis por intención de tratar

   Normas CONSORT en aleatorizados

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 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

- Diseño de experimentos y análisis de la varianza. 

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.

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.

CIN 7: Aplicar los métodos y procedimientos necesarios en su ámbito para identificar los problemas de salud más relevantes en una comunidad. Educar, facilitar y apoyar la salud y el bienestar de los miembros de la comunidad, cuyas vidas están afectadas por problemas de salud, discapacidad, riesgo, sufrimiento, enfermedad, incapacidad o muerte. Analizar los datos estadísticos referidos a estudios poblacionales, identificando las posibles causas de problemas de salud.

T1. Que los estudiantes hayan demostrado poseer y comprender conocimientos en un área de estudio que parte de la base de la educación secundaria general, y se suele encontrar a un nivel que, si bien se apoya en libros de texto avanzados, incluye también algunos aspectos que implican conocimientos procedentes de la vanguardia de su campo de estudio.

T2. Los estudiantes serán capaces de aplicar sus conocimientos a su trabajo o vocación

de una forma profesional, desarrollando las competencias que suelen demostrarse por medio

de la elaboración y defensa de argumentos y la resolución de problemas dentro de su área de estudio.

T3. Los estudiantes tendrán la capacidad de reunir e interpretar datos relevantes para emitir juicios que incluyan una reflexión sobre temas de índole social, científica o ética.

T4. Los estudiantes serán capaces de transmitir información, ideas, problemas y soluciones a un público tanto especializado como no especializado.

T5. Los estudiantes desarrollarán aquellas habilidades de aprendizaje necesarias para emprender estudios posteriores con un alto grado de autonomía.

ARGIMON JM, JIMENEZ J.(1991) Métodos de investigación aplicada a la Atención Primaria de Salud. Barcelona: Doyma.

ARMITAGE, P, ARMITAGE E.N. & BERRY,G. (1997). Estadística para la investigación clínica. Elsevier. España.

BAKKE OM, CARNÉ X, GARCÍA F. (2004) Ensayos clínicos con medicamentos. Fundamentos básicos, metodología y práctica. Barcelona: Doyma.

BURNS, N. & GROVE. S. K.( 2004) Investigación en enfermería. Madrid : Elsevier España, cop.

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 Santos. 

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

HULLEY, S B  (2008). Diseño de investigaciones clínicas. Lippincott Williams & Wilkins

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.

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MEINERT, C.L. (1986). Clinical Trials: Design, Conduct, and Analysis. Oxford University Press. Oxford.

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PECK, R.; OLSEN, Ch.; DeVORE, J. (2000). Introduction to Statistics and Data Analysis. Duxbury Press 2ª Ed.

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

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SILVERMAN, W.A. (1985). "Human Experimentation. A guide Step into the Unknown", Ed. Oxford University Press.

Para evaluar:

Evaluación continuada a lo largo del desarrollo de la asignatura

• Tareas desarrolladas en grupo a lo largo del curso. 
• Dos controles tipos test de bloque temáticos explicados. El primero de los dos primeros bloques y el segundo del tercer bloque.

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

Evaluación continua: Un 20% 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 20% de los dos controles que se realizaran a lo largo del curso.

Un 30 % del examen de ordenador al  donde se evaluará el nivel de conocimientos y habilidades

Un 30% del examen escrito donde se evaluará el nivel de conocimientos.

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.

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

Realizar las tareas propuestas a lo largo del curso.

El alumno podrá recuperar la parte relacionada con examen escrito y examen de ordenador.