17, 18, 19, 20 y 24 de junio de 2016.
Ponente: Erika Miranda Serrano
Objetivos
Generales:
- Habilitar a los profesionales sanitarios a preparar sus bases de datos en formato idóneo para poder responder a sus preguntas de investigación.
- Adiestrar en los fundamentos de la estadística descriptiva e inferencial. Iniciar en las pruebas de hipótesis más usadas en biomedicina.
- Facilitar la comprensión de los aspectos matemáticos de la literatura científica, base para el ejercicio de la asistencia sanitaria basada en la evidencia.
Específicos:
Todos los asistentes, al finalizar el curso, están dotados de los conocimientos teóricos y prácticos necesarios para dar los pasos preparatorios de un análisis estadístico de datos y para abordar las primeras fases uni y bivariante del mismo. En concreto, deberán ser capaces de:
- Diseñar bases de datos para la correcta explotación de los datos.
- Depurar sus archivos de datos examinando los posibles errores de información introducidos; identificar y corregir, en su caso, los valores fuera del rango establecido o los datos incoherentes; examinar los datos ausentes y tomar decisiones al respecto; detectar los valores extremos de la distribución de las distintas variables; comprobar los supuestos paramétricos; transformar la información cruda en variables operativas.
- Efectuar el análisis descriptivo de las variables del estudio: distribución de frecuencias, medidas de tendencia central, de dispersión, intervalos de confianza, gráficos apropiados.
- Efectuar el análisis bivariante apropiado en función de las hipótesis y objetivos del estudio :
– Estudio de la asociación entre variables categóricas
– Estudio de la asociación entre una variable categórica y una cuantitativa
– Estudio de la asociación entre variables cuantitativas
- Pruebas no paramétricas para los supuestos anteriores.
- Conocer el resto de posibilidades que ofrece un programa de estadística de altas prestaciones como PASW.
Programa
Día 1: Introducción; Normas generales de sintaxis y funcionamiento; definición de las variables; introducción de los datos, edición de los datos, importación y exportación de ficheros de datos; gestión y modificación de ficheros de datos.
Día 2: Modificación de variables; selección, clasificación y ponderación de casos; gestión de ficheros de texto y de gráficos; obtención de ayuda y otras funciones; tabulación de datos; distribución de frecuencias; descripción simple de variables; análisis exploratorio de datos.
Día 3: Tablas simples de contingencia; diferencias entre poblaciones; prueba de hipótesis de la diferencia entre dos medias.
Día 4: Análisis de la varianza de un factor; correlación lineal; pruebas no paramétricas; representaciones gráficas; modificación de gráficas.
Día 5: Ejercicio resumen. Evaluación de conocimientos.