Diplomado en Bioestadística

Módulo IIntroducción a la estadística y análisis de datosDefiniciones básicas de estadística (población, muestra, parámetros, variables, etc.) Recolección de datos. Diseño de experimentoTipos de muestreoOrganización de los datos: tablas de frecuencias para datos cualitativos y cuantitativos, gráficos (de barra, histograma, circular, ojiva, líneas, tallo, caja y dispersión)Medidas estadísticas de tendencia central, posición y dispersión: medidas de tendencia central, medidas de posición no central, medidas de dispersión, medidas de forma (distribución) Introducción a ExcelCómo diseñar una planilla y/u hoja Funciones y fórmulas en Excel Tablas dinámicas

Módulo IIProbabilidades e inferencia estadísticaConceptos previos de probabilidad (espacio muestral, eventos, etc.) Noción de probabilidadCalcular e interpretar probabilidades de eventos independientes y condicionales Teorema de Bayes y probabilidad totalTest de Diagnósticos, riesgo relativo Variable aleatoria discreta y continuaDistribución de probabilidad de variables discreta y continua Valor esperado y varianzaDistribuciones: Bernoulli, Binomial, Poisson, Normal, Normal estándar Intervalos de confianza en una y dos poblacionesPruebas de hipótesis en una y dos poblaciones Prueba de independencia Chi-Cuadrado Cálculo del tamaño muestralIntroducción al programa estadístico R Aplicación en el programa estadístico R




Módulo IIIModelos de regresión bioestadísticosAsociación de dos variables numéricas biológicas. Correlación de Pearson y Spearman Explicación de una variable biológica numérica mediante otra variable numérica de forma lineal Modelo de regresión lineal simple. MCOExplicación de una variable biológica numérica mediante varias variables numéricas de forma lineal Modelo de regresión lineal múltiple. MCODiseño y análisis de experimentos clásicosAnálisis de varianza. Métodos de diagnóstico. ANOVAUso de software estadístico R para diagnóstico de modelos Diseño completamente aleatorio y diseño en bloques aleatorios Comparación de medias en diseños experimentales y contrastes Aplicaciones en el software estadístico R

Módulo IVTest paramétricos y no paramétricosPlanteamiento de una pregunta de investigaciónAsociación entre dos variables categóricas: Chi-cuadrado OR, RR. Representación gráficaTest de concordancia y discordancia. Sensibilidad y especificidad, valores predictivos. Curvas ROC Asociación entre una variable categórica y una numérica para muestras independientes. Test t Student y test Mann-WhitneyAsociación entre una variable categórica y una numérica, para muestras pareadas. Test t Student pareado y test WilcoxonAsociación entre una variable categórica de más de dos niveles y una variable numérica. Test de Anova, Kruskal Wallis, Comparaciones múltiplesAsociación entre una variable categórica de más de dos niveles y una variable numérica, caso pareado Test de Anova para medidas repetidas, FriedmanInstrucciones necesarias para evaluar asociación en los programas estadísticos utilizados en Ciencias Biológicas (R y Excel)