Bioestadística
avanzada
La estadística es una rama de las matemáticas enfocada en la recolección, interpretación y presentación de datos obtenidos a partir de la observación de un fenómeno de interés. Sus áreas de aplicación pueden ser desde áreas económicas y sociales, hasta las ciencias biológicas.
Una vez que se dominan los conceptos básicos de estadística, es importante poner en práctica las pruebas de hipótesis más comunes, así como pruebas de correlación y modelos de regresión útiles para poder interpretar las interacciones que puedan existir en un conjunto de datos.
Curso: Teórico/practico
Modalidad: Online
Horas totales / sesiones: 15 horas / 5 sesiones
Fechas: 20, 21, 27, 28 de noviembre y 4 de diciembre de 2021.
Horario: 8:00 AM a 11:00 AM. Hora de la Ciudad de México.
Capacitador: Enrique Ambrocio-Ortiz. Químico Farmacéutico Biológico, UAM Xochimilco. M. en C. de la Salud, IPN. Escuela Superior de Medicina. Estudiante del doctorado en Ciencias Biológicas y de la Salud, UAM Xochimilco.
Curso dirigido a: Químicos, biólogos, bioquímicos, biomédicos, médicos, biotecnólogos con interés en los conceptos y aplicación de estadística básica
Se recomienda: Tener conocimientos básicos de estadística (medidas de tendencia central, medidas de dispersión, concepto de normalidad), uso básico de Excel y tener un equipo de cómputo con al menos 4GB de RAM.
Contenido del curso
20 de noviembre de 2021
1. Introducción a SPSS
1.1. Carga de datos en SPSS
1.2. Edición de base de datos
2. Introducción a R
2.1. Instalación de R y Rstudio
2.2. Instalar librerías
2.3. Carga de datos y edición
3. Normalidad de las variables
3.1. Pruebas de normalidad
3.1.1. Kruskal-Wallis y corrección de Lilliefors
3.1.2. Shapiro-Wilk
3.2. Ejercicio: Pruebas de normalidad
3.3. Ejercicio: Elaboración de gráficos de normalidad
21 de noviembre de 2021
4. Pruebas paramétricas
4.1. T de Student
4.2. ANOVA
4.3. ANOVA de 1 vía
4.3.1. Pruebas post Hoc
4.4. Ejercicios: Pruebas paramétricas
5. Pruebas no paramétricas
5.1. Prueba U de Mann-Whitney
5.2. Prueba de Kolmorgorov-Smirnov
5.3. Prueba de Kruskal-Wallis
5.4. Prueba de Friedman
5.5. Ejercicio: Pruebas no paramétricas
27 de noviembre de 2021
6. Modelos de regresión
6.1. Regresión lineal
6.2. Regresión lineal múltiple
6.2.1. Evaluación de las variables
6.2.2. Gráficos del modelo
6.3. Regresión logística
6.4. Regresión logística multivariada
6.5. Regresión logística binaria
28 de noviembre de 2021
7. Correlaciones
7.1. Correlación de Pearson
7.2. Correlación de Spearman
7.3. Interpretación de la correlación
7.4. Graficar los hallazgos de correlación
4 de diciembre de 2021
8. Elaboración y edición de gráficos en RStudio
8.1. Gráfico de cajas y bigotes
8.2. Gráfico de barras
8.3. Gráficos de dispersión
8.4. Histogramas
9. Combinación de bases de datos
10. Generar subgrupos de comparación
11. Eliminar datos perdidos