 Curso: | ESTADÍSTICA EN INVESTIGACIÓN (1ª edición) |
| Gerencia: | Hospital Nacional de Parapléjicos |
| Fechas: | 4 - 25 de Noviembre de 2019 |
| Modalidad: | Presencial |
| Nº de horas: | 20.0 |
| Horario: | 12:00 - 18:30 DÍAS 4-11-18-25 DE NOVIEMBRE
SESIÓN MAÑANA 12-14:15 H
SESIÓN TARDE 15-18:30 H
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| Lugar: | AULA DE INFORMÁTICA (TOLEDO) |
| Fecha de fin de inscripción: | 21 de Octubre de 2019 |
| Dirigido a: | Licenciados sanitarios, Diplomados sanitarios |
| Docentes: | VANESA SOTO LEÓN
LAURA MORDILLO MATEOS |
| Objetivos: | Los médicos y los profesionales sanitarios necesitan conocer los fundamentos teóricos de la estadística para manejar archivos de datos en su actividad asistencial o investigadora. Conocer los conceptos básicos de la estadística les ayudará a la lectura de artículos científicos
Adquisición de la capacidad para extraer los datos biomédicos de su entorno, incluyendo conocimientos sobre bases de datos médicas.
Adquisición de la capacidad para realizar análisis estadísticos básicos de datos médicos, incluyendo técnicas del estado del arte en bioestadística.
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| Metodología: | Clase teóricas mediante exposiciones con apoyo de presentaciones power point. Estas clases serán presenciales con participación activa por parte del alumnado.
Así mismo se realizarán ejercicios prácticos bajo la supervisión de las profesoras.
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| Justificación: | Todos los profesionales sanitarios deben tener unos conocimientos básicos sobre el análisis estadístico de los resultados provenientes de proyectos de investigación, tanto para realizar investigación original como para comprender e interpretar adecuadamente los resultados publicados en revistas científicas o en otros medios de difusión del conocimiento científico. |
| Contenidos: |
DÍA 4
SESIÓN MAÑANA 12-14:15 H
¿Conceptos generales sobre la elaboración de una base de datos en SPSS (1 hora).
Descanso: 15 min.
¿Estadística descriptiva: tipos de variables, distribución de frecuencias (1 hora).
SESIÓN TARDE 15-18:30 H
¿Estadística descriptiva: representaciones gráficas, medidas de resumen (1 hora).
¿Descanso: 30 min.
¿Prácticas con datos (2 horas).
DÍA 11
SESIÓN MAÑANA 12-14:15 H
¿ Inferencia estadística: tipos de muestreo, estimación puntual e intervalos de confianza (2 horas).
¿Descanso: 15 min.
SESIÓN TARDE 15-18:30 H
¿Contrastes de hipótesis. Comparación de proporciones y comparación de medias entre dos grupos. Test estadísticos I: ANOVA (2 horas)
¿Descanso: 30 min.
¿Prácticas con datos: ANOVA (1 hora)
DÍA 18
SESIÓN MAÑANA 12-14:15 H
¿Test estadísticos II (2 horas):
¿Variables cuantitativas: t test
¿Variables cualitativas: Chi cuadrado.
¿Descanso: 15 min
SESIÓN TARDE 15-18:30 H
¿Test estadísticos III (1 horas)
¿Correlación: Coeficiente de Correlación de Pearson.
¿ Descanso: 30 min.
¿Prácticas con datos (2 horas).
DÍA 25
SESIÓN MAÑANA 12-14:15 H
¿Test estadísticos III (2 horas)
¿Correlación: Coeficiente de Correlación de Spearman.
¿Regresión: Regresión lineal. Regresión logística binaria.
¿Descanso: 15 min.
SESIÓN TARDE 15-18:30 H
¿Prácticas con datos (3 horas).
¿Descanso: 30 min.
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| Observaciones: | De acuerdo con la vigente Instrucción de 11 de abril de 2016 de la Dirección General de Recursos Humanos del SESCAM, dispone de un plazo de 5 días hábiles, desde la concesión de la acción formativa en la que ha sido admitido/a, para obligatoriamente confirmar su asistencia o renuncia a la misma. En el caso de solicitantes que provengan de la lista de espera, el plazo será de 2 días hábiles.
El incumplimiento sin causa justificada de la comunicación expresada en el párrafo anterior o del porcentaje exigido de asistencia en la modalidad presencial (50% de las horas lectivas), de progreso en la modalidad on-line (50% del contenido), o de estos mismos porcentajes en la modalidad mixta, implicará la imposibilidad de ser seleccionado/a para la realización de cualquier acción formativa durante un periodo de 9 meses.
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| Acreditación: | Actividad acreditada por la Comisión de Formación Continuada con 4.0 créditos |
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ATENCIÓN: Se ha cerrado el periodo de solicitud de matrícula para este curso. |
