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Curso: ANÁLISIS ESTADÍSTICO DE DATOS (PROGRAMA SPSS y OTROS) (2ª edición) Gerencia: Complejo Hosp. Universitario de Toledo Fechas: 26 - 29 de Octubre de 2020 Modalidad: Presencial Nº de horas: 20.0 Horario: 16:00 - 21:00 Lugar: AULA 4 ANTIGUA ESCUELA DE ENFERMERAS (TOLEDO) Fecha de fin de inscripción: 18 de Octubre de 2020 Dirigido a: Personal de gestión y servicios, Residentes, Otros, MEDICOS, ENFERMERO/AS Objetivos: En primer lugar, se pretende que los asistentes sean capaces de dar a los datos procedentes de sus observaciones clínicas y proyectos de investigación un formato adecuado para un ulterior manejo de los mismos por medio de un paquete informático de análisis estadístico y, en concreto, de importarlos con el programa SPSS. Una vez conseguido lo anterior, los asistentes aprenderán a realizar con dicho programa de análisis estadístico las técnicas básicas de estadística descriptiva e inferencial, tanto para la estimación de parámetros poblacionales como para el contraste de hipótesis, y a decidir cuáles de entre ellas son adecuadas a sus propósitos y tipo de datos. Como se ha dicho, además de la aplicación práctica de los métodos estadísticos básicos mediante el uso del SPSS, un objetivo fundamental del curso es que los asistentes conozcan los conceptos básicos y la lógica en que se basa la inferencia estadística, a fin de que sean capaces de seleccionar los procedimientos adecuados a sus objetivos y datos y de interpretar con conocimiento de causa sus resultados. Para ello, se revisará la lógica de los intervalos de confianza y de los contrastes de hipótesis partiendo del concepto de "Distribución Muestral" (DM) del estadístico o diferencia entre estadísticos y situando el valor muestral, calculado con los datos realmente existentes (la muestra real), dentro de la DM pertinente, a fin de hacer evidentes los conceptos de "error estándar", de precisión de la estimación, de error estadístico y de sus probabilidades (alfa y beta) y de poder estadístico. Para ello, se utilizará de forma auxiliar el programa gratuito Statistics 101 resampling simulator realizado por J. Grosberg (http://www.statistics101.net/), para generar las DM de los estadísticos y contrastes, mediante simulación informática de un muestreo repetido, y comprobar empíricamente en ellas tanto sus propiedades como la posición que corresponde en su DM al estadístico muestral. De esta forma es posible "observar" a las leyes de la inferencia durante su funcionamiento con lo que, en experiencia del docente, los conceptos y la lógica subyacentes se hacen evidentes sin necesidad de formalismos matemáticos. Así mismo, con este método el alumno puede comprobar por sí mismo y de forma directa la influencia del error de muestreo y las características diferenciales de sus componentes aleatorio y (eventualmente) sistemático. En definitiva, los objetivos generales de la actividad son 4, puesto que se pretende capacitar a los asistentes para: 1.- El análisis de sus datos mediante el paquete estadístico SPSS. 2.- La obtención de los distintos estadísticos descriptivos, tablas de frecuencias y gráficos básicos a partir de sus datos mediante el SPSS. 3.- El cálculo de intervalos de confianza con el SPSS. 4.- Utilizar el SPSS para la realización de contrastes de hipótesis y la evaluación de la asociación entre variables, en casos en que no participen más de dos variables (distinguiendo entre variable d Los asistentes, al finalizar la actividad, serán capaces de: 1.- Codificar y organizar sus observaciones en forma de archivo rectangular de datos, independiente de formatos de programas concretos y de forma apropiada para su análisis mediante un programa estadístico. Distinguirán entre los diversos tipos de escala de medición de las variables y aplicarán la adecuada a cada item. 2.- Leer un archivo de datos con el programa SPSS, dar nombre a las variables y aplicar el formato adecuado a cada una y examinar los datos en busca de outliers. Serán capaces de elegir de entre las "opciones" del SPSS las adecuadas a sus fines. 3.- Utilizar el SPSS para describir un grupo de datos: calcular medias, medianas, rangos, DS, porcentales, cuantiles...; elaborar tablas de frecuencias, histogramas, gráficos de barras y de sectores circulares y "box-plots". 4.- Utilizar el SPSS para evaluar la influencia de eventuales outliers sobre los estadísticos descriptivos y la forma de la distribución de los datos a fin de elegir la mejor forma de describir sus datos. 5.- Interpretar los intervalos de confianza (a partir del de "Distribución Muestral" y "error estándar" y "precisión") y sabrán calcularlos para las medias (y medianas) y proporciones mediante el programa SPSS. 6.- Manejar los conceptos de Hipótesis Nula, errores estadísticos y su probabilidad (y, por tanto, de potencia estadística); valorar las suposiciones en que se basan los diversos contrastes de hipótesis "paramétricos" y la lógica de los "no paramétricos" y utilizarlos para comparar dos muestras mediante el programa SPSS. En concreto, sabrán cómo comparar dos medias, tanto paramétrica como no paramétricamente; cómo analizar una tabla de contingencia en función de la relación entre los grupos (independientes o no) y de la finalidad del investigador (diferencia entre proporciones, asociación, concordancia, riesgo...); cómo aplicar las técnicas básicas del análisis de supervivencia (Kaplan-Meier y Log-Rank, así cómo entender su necesidad); cómo ajustar modelos por mínimos cuadrados y estimar la significación de los mismos; y cómo cuantificar la asociación entre variables (correlación paramétrica y no paramétrica, Odds Ratio y Riesgo Relativo; concepto de Hazard Ratio, cuantificación de la concordancia entre mediciones para diversas escalas de medición). 7.- Así mismo, serán capaces de utilizar gráficas para representar la relación entre dos variables (diagramas de dispersión, curvas de supervivencia, gráficas de secuencia...) y la diferencia entre dos grupos en cuanto al valor de una variable (histogramas, box-plots y gráficos de barras por grupos, etc.) 8.- Serán capaces también de realizar con el SPSS la comparación entre más de dos grupos: ANOVA, Kruscal-Wallis, Friedman, análisis de tablas de contingencia con más de 1 grado de libertad y Log-Rank. Así mismo, conocerán cuándo y cómo aplicar los contrastes "post-hoc" correspondientes. 9.- Además, manejarán los métodos de selección, recodifi Metodología: PENDIENTE Justificación: La participación de los clínicos en la investigación redunda en la obtención de conocimientos relevantes y aplicables de forma más rápida y eficiente, facilita la introducción eficaz y segura de innovaciones asistenciales y, en consecuencia, beneficia a la calidad de la asistencia sanitaria. Por ello, se reconoce que, junto con asistencia y la docencia, la investigación es una tarea esencial de las instituciones sanitarias. Así, la Ley de Cohesión y Calidad del Sistema Nacional de Salud (SNS) establece, entre otros principios, que se debe facilitar que en toda la estructura asistencial del SNS sea posible llevar a cabo iniciativas de investigación clínica y básica, fomentando el desarrollo de la Metodología Científica y de la Medicina basada en la evidencia. Sin embargo, el trayecto que lleva desde una pregunta hasta un proyecto de investigación que sea capaz de concluir en resultados válidos y publicables es complejo. Una fase común a casi toda investigación que utilice metodología cuantitativa es el análisis estadístico de los datos, a fin de elaborar índices, tablas y gráficos que resuman y presenten de manera inmediatamente comprensible la información y de calcular la precisión con la que las muestras informan de lo que cabe esperar en la población (objetivo fundamental de la aplicación de estos métodos a la investigación). Los paquetes de software estadístico no sólo facilitan enormemente esta tarea, sino que se han convertido en un recurso necesario, pues muchas de las técnicas estadísticas y gráficas que se utilizan actualmente son inaplicables sin ellos. Entre las diversas alternativas, el programa SPSS (http://www-01.ibm.com/software/analytics/spss/) es uno de los más utilizados en nuestro medio. Se trata de un programa que ofrece un conjunto lo suficientemente completo de técnicas estadísticas, muy buenas posibilidades gráficas y, sobre todo, es de utilización más sencilla que la de otras alternativas que tienen prestaciones similares. Además, aunque no es un programa gratuito, el SESCAM ha adquirido diversas licencias y, en consecuencia, está disponible para sus trabajadores. Por otra parte, el conocimiento de unos pocos conceptos estadísticos por parte de los clínicos les capacita para un análisis básico de sus datos mediante el uso apropiado y con conocimiento de causa de las herramientas de software disponibles; también les permite identificar los propios límites y percibir, cuando llega, la necesidad de recurrir a especialistas y profesionales de la Estadística, proporcionándoles, además, un bagaje mínimo de conceptos y términos que permite su comunicación con dichos especialistas. En definitiva, la posibilidad de realización de un tratamiento estadístico adecuadamente realizado es una condición necesaria para la realización de una investigación y el SPSS es una herramienta disponible y accesible para ello. Sin embargo, para poder aprovechar esta posibilidad es necesario un conocimiento básico suficiente tanto de algunos conce Contenidos: -Creación de la tabla de datos de un estudio ( variables y escalas, codificación. Formatos). -Clasificación funcional de las variables de un estudio (dependiente, independiente, covariables y otros factores) -El SPSS: ventanas, lectura de datos, tipos de archivo, edición de datos, manejo de las opciones. -El SPSS: selección de casos, split de archivos, creación de nuevas variables (recodificación y operación con variables) -El SPSS: Gráficos: histogramas, de barras y de sectores circulares, box-plots, tablas de frecuencia. Examen de outliers y de la forma de la distribución. -Medias, medianas, cuantiles, DS. -Conceptos básicos: La muestra como elemento de la Distribución Muestral (DM). Generación por remuestreo y examen empírico de una Distribución Muestral. El error de muestreo (aleatorio y sistemático) El error estándar (S). El concepto de Intervalo de Confianza. Tamaño muestral y precisión. -El SPSS: Cálculo de intervalos de confianza (IC) para proporciones, medias y medianas. Comparación con los IC calculados por simulación informática. Evaluación empírica de los IC: ¿En qué proporción de los IC se contiene la media poblacional? -Conceptos básicos: La significación estadística de un valor muestral mediante la evaluación de su posición dentro de una DM cuyas propiedades son observables (por simulación informática). La hipótesis nula y la hipótesis "científica". El nivel de significación y el error de tipo I. Interpretación de un contraste no significativo; el error de tipo II y la probabilidad beta. Influencia del tamaño muestral. Contrastes uni y bilaterales. - El SPSS: Prueba t de Student; pruebas de Wilcoxon y U de Mann Whitney: Aplicabilidad en función de la distribución, la escala de medición y la independencia o asociación entre grupos. Generación por simulación informática de las DM aplicables a cada contraste y comparación entre los resultados "formales" y los obtenidos empíricamente. - El SPSS: extensión a más de dos grupos: ANOVA, Friedman y Kruskal-Wallis, y contrastes "post-hoc" El SPSS: La necesidad del control por terceras variables: Estudio de la relación entre un tercer factor Acreditación: Actividad acreditada por la Comisión de Formación Continuada con 4.4 créditos ATENCIÓN: Se ha cerrado el periodo de solicitud de matrícula para este curso.