Guía docente de Estadística I: Tratamiento y Análisis de Datos mediante un Paquete Informático (M36/56/2/18)

Se dan los fundamentos aplicados con ordenador de la Estadística Básica en el campo del Máster: desde Estadística Descriptiva con la obtención de medidas y los conceptos de probabilidad y distribuciones, para pasar a la Inferencia estadística con las principales técnicas de muestreo y los conceptos de estimación puntual y por intervalos de confianza de medias y proporciones, incluyendo los tamaños de muestra necesarios para conseguir una determinada precisión en la estimación. A partir de esto se introducen los conceptos fundamentales de Contrastes o Test de Hipótesis con la explicación de las hipótesis nulas y alternativa, los errores de tipo I y II, potencia del test, valor P o nivel mínimo de significación, mínima diferencia de interés a detectar con el test y tamaños de muestra necesarios para alcanzar determinadas especificaciones. De aquí se pasa ya al estudio de los casos concretos de tests: comparación de dos medias tanto Test paramétricos como no paramétricos, estudio de la posible asociación entre variables cualitativas, tanto en tablas de contingencia rxs y 2x2, estudio de la asociación factor de riesgo y enfermedad y las principales medidas de asociación (Riesgo relativo, Odd’s ratio o Razón del producto cruzado y Diferencia de Berkson). Por último, para analizar la asociación entre variables cuantitativas, se estudian las técnicas de Regresión lineal y correlación de Pearson y no paramétrica de Spearman.

1. La titulación exigida para ello y las condiciones legales establecidas

2. Aunque no es necesario, es deseable que los alumnos tengan, al menos, nociones muy básicas de Estadística para que puedan seguir el curso con mayor facilidad.

3. Manejo básico de informática y de herramientas multimedia para la comunicación a distancia, en relación a la temática especializada recibida.

El alumno sabrá/comprenderá:

• Desarrollar el sentido crítico frente a los métodos estadísticos aplicados a un estudio comprobando su adecuación y proponiendo otras posibles formas en el tratamiento de los datos.
• Los conceptos básicos de la Estadística y su aplicación en el campo de la Medicina y en general de las Ciencias de la Salud.
• Enjuiciar metodológicamente artículos científicos en los que se empleen las técnicas expuestas

El alumno será capaz de:

• Llevar a cabo los análisis anteriores con un paquete estadístico, creando la base de datos oportuna para ello.
• Escribir de manera estadísticamente correcta los resultados del análisis estadístico de unos datos.
• Aprender a exponer públicamente resultados de investigaciones.
• Usar herramientas informáticas para la sistematización y el análisis de la información.

TEMARIO TEÓRICO:

TEMA I: INTRODUCCIÓN.

Necesidad de la Estadística en Medicina y Ciencias de la Salud. Definición de Bioestadística.

TEMA II: ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA.

Tipos de datos. Presentación tabular y gráfica de los datos (histograma, polígono de frecuencias, pictograma y diagrama de sectores). Síntesis de datos: medidas de posición (moda, mediana, percentiles, deciles, cuartiles y media) y medidas de dispersión (amplitud, varianza, desviación típica, rango intercuartílico y coeficiente de variación).

TEMA III: DISTRIBUCIONES DE PROBABILIDAD.

Concepto frecuencia de probabilidad. Definición e identificación de variables aleatorias (discretas y continuas). Parámetros muestrales y poblacionales. Distribución Normal. Concepto de distribución Binomial y de distribución de Poisson. Aproximación de la Binomial a la Normal

TEMA IV: INTERVALOS DE CONFIANZA.

Muestreo aleatorio y representatividad de muestras. Estimaciones puntual y por intervalo. Intervalos de confianza para una media y una proporción. Tamaño de muestra.

TEMA V: CONCEPTO GENERAL DE TEST DE HIPÓTESIS.

Hipótesis nula y alternativa. Regiones crítica y de aceptación. Los dos tipos de error. Potencia. El proceso lógico para tomar decisiones fiables: intervalos de confianza y tests de hipótesis. Tamaño de muestra. Tests de 1 y 2 colas. El valor P.

TEMA VI: TESTS CON UNA MUESTRA Y TESTS DE HOMOGENEIDAD CON DOS MUESTRAS.

Test de Normalidad. Test para una proporción: condiciones de validez, regla de decisión, determinación del valor P y tamaño de muestra. Muestras independientes y apareadas. Métodos paramétricos o no paramétricos. Comparación de dos medias por los tests de Student: muestras independientes (varianzas iguales o distintas) y apareadas, intervalo de confianza para la diferencia de medias y tamaño de muestra. Test de Wilcoxon: dos muestras independientes y dos muestras apareadas. Comparación de dos proporciones: muestras independientes y apareadas, intervalo de confianza para la diferencia de proporciones, tamaño de muestra. Comparaciones múltiples.

TEMA VII: TEST CHI-CUADRADO Y TABLAS 2x2.

El test Chi-Cuadrado para comprobar la homogeneidad de varias muestras cualitativas: hipótesis, cantidades observadas y esperadas, estadístico experimental, criterio de test y condiciones de validez. El test Chi-Cuadrado para comprobar la independencia de dos cualidades. Tipos de muestreo en tablas 2x2 y tipo de estudios epidemiológicos. Medidas de asociación en tablas 2x2 (riesgo relativo, razón de producto cruzado y riesgo atribuible). Evaluación de un método de diagnóstico: sensibilidad, especificidad y valores predictivos comprobar la independencia de dos cualidades.

TEMA VIII: REGRESIÓN LINEAL y CORRELACIÓN.

Concepto de regresión: nube de puntos, tipos de regresión, asociación y causalidad. Estimación de la recta de regresión. El modelo de regresión lineal y sus consecuencias: comprobación del modelo, estimación de la varianza, tipos de muestreo, regresión de "y sobre x" y de "x sobre y", predicciones y calibración lineal.

TEMARIO PRÁCTICO:

Seminarios/Talleres

CLASES PRÁCTICAS con Ordenador

PRÁCTICA I: Generalidades. Manejo de datos (creación de un fichero de datos, definición de las variables, edición del fichero de datos, ...).

PRÁCTICA II: Estadística Descriptiva: procedimiento Frecuencias y gráficos.

PRÁCTICA III: Operaciones con variables y generación de nuevas variables: procedimiento Calcular y procedimiento Recodificar.

PRÁCTICA IV: Ordenación de casos. Selección de casos. Dividir archivos. Procedimiento Explorar: intervalo de confianza para una media y test de Normalidad. Test para una proporción.

PRÁCTICA V: Pruebas T para muestras independientes y para muestras apareadas. Gráfico de barras de error. Pruebas no paramétricas para dos muestras independientes y para dos muestras apareadas.

PRÁCTICA VI: Procedimiento Tablas de Contingencia: comparación de proporciones y asociación entre dos caracteres cualitativos. Gráficos de dispersión. Procedimiento: Regresión lineal.

"40 ± 10 horas de Bioestadística". Martín Andrés, A. y Luna del Castillo, J.D. Ed. Norma-Capitel (1ª Edición, 2013).

"ESTADÍSTICA BIOMÉTRICA Y SANITARIA". Remington, R.D. and Schork, M.A. Ed. Prentice/Hall International.

"ESTADÍSTICA EN MEDICINA". Colton, T. Ed. Salvat.

“Bioestadística (+) para las Ciencias de la Salud”. Martín Andrés, A. y Luna del Castillo, J.D. Ed. Norma-Capitel. Madrid (2004).

http://www.ugr.es/local/bioest 

• MD01 Lección magistral/expositiva virtual (presentación virtual, teleconferencia on-line entre las 4 Universidades)
• MD03 Resolución de problemas y estudio de casos prácticos on-line
• MD07 Análisis de fuentes y documentos on-line
• MD08 Realización de trabajos en grupo on-line
• MD09 Realización de trabajos individuales on-line

CONVOCATORIA ORDINARIA

El artículo 17 de la Normativa de Evaluación y Calificación de los Estudiantes de la Universidad de Granada establece que la convocatoria ordinaria estará basada preferentemente en la evaluación continua del estudiante, excepto para quienes se les haya reconocido el derecho a la evaluación única final.

Evaluación continua (Constará de varias pruebas con cuestiones teóricas y ejercicios prácticos

• Realizadas a lo largo del Curso de los distintos bloques de la asignatura). Dichas pruebas constituirán el 35% de la Calificación Final.
• Evaluación Final (Constará de una Prueba con Ejercicios y Cuestiones vistos durante la asignatura). Dicha prueba constituirá el 65% de la Evaluación Final.

El artículo 19 de la Normativa de Evaluación y Calificación de los Estudiantes de la Universidad de Granada establece que los estudiantes que no hayan superado la asignatura en la convocatoria ordinaria dispondrán de una convocatoria extraordinaria. A ella podrán concurrir todos los estudiantes, con independencia de haber seguido o no un proceso de evaluación continua. De esta forma, el estudiante que no haya realizado la evaluación continua tendrá la posibilidad de obtener el 100% de la calificación mediante la realización de una prueba y/o trabajo.

• Evaluación Final (Constará de una Prueba con Ejercicios y Cuestiones de toda la asignatura). Dicha prueba constituirá el 100% de la Evaluación Final.

El artículo 8 de la Normativa de Evaluación y Calificación de los Estudiantes de la Universidad de Granada establece que podrán acogerse a la evaluación única final, el estudiante que no pueda cumplir con el método de evaluación continua por causas justificadas.

Para acogerse a la evaluación única final, el estudiante, en las dos primeras semanas de impartición de la asignatura o en las dos semanas siguientes a su matriculación si ésta se ha producido con posterioridad al inicio de las clases, lo solicitará, a través del procedimiento electrónico, a la Coordinación del Máster, quien dará traslado al profesorado correspondiente, alegando y acreditando las razones que le asisten para no poder seguir el sistema de evaluación continua.

La evaluación en tal caso consistirá en:

• Evaluación Final (Constará de una Prueba con Ejercicios y Cuestiones de toda la asignatura). Dicha prueba constituirá el 100% de la Evaluación Final.

En el caso de utilizar herramientas de IA para el desarrollo de la asignatura, el estudiante debe adoptar un uso ético y responsable de las mismas. Se deben seguir las recomendaciones contenidas en el documento de "Recomendaciones para el uso de la inteligencia artificial en la UGR" publicado en esta ubicación: https://ceprud.ugr.es/formacion-tic/inteligencia-artificial/recomendaciones-ia#contenido0 

Cualquier elemento de esta guía podrá ser adaptado para atender a la diversidad del alumnado teniendo en cuenta los informes facilitados por los tutores NEAE, y siempre siguiendo la Normativa de la Universidad de Granada: https://www.ugr.es/sites/default/files/2017-09/NCG1114.pdf 

En la elaboración de trabajos se tendrá en cuenta las indicaciones recogidas en la Normativa de Evaluación y de Calificación de los estudiantes de la Universidad de Granada: 

https://www.ugr.es/universidad/normativa/texto-consolidado-normativa-evaluacion-calificacion-estudiantes-universidad-granada 

de la cual, destacamos los puntos 1 y 2 recogidos en el artículo 15 sobre la originalidad de los trabajos presentados por los alumnos: 

1. La Universidad de Granada fomentará el respeto a la propiedad intelectual y transmitirá a los estudiantes que el plagio es una práctica contraria a los principios que rigen la formación universitaria. Para ello procederá a reconocer la autoría de los trabajos y su protección de acuerdo con la propiedad intelectual según establezca la legislación vigente. 

2. El plagio, entendido como la presentación de un trabajo u obra hecho por otra persona como propio o la copia de textos sin citar su procedencia y dándolos como de elaboración propia, conllevará automáticamente la calificación numérica de cero en la asignatura en la que se hubiera detectado, independientemente del resto de las calificaciones que el estudiante hubiera obtenido. Esta consecuencia debe entenderse sin perjuicio de las responsabilidades disciplinarias en las que pudieran incurrir los estudiantes que plagien.