El curso proporciona una base sólida en análisis estadístico, específicamente orientado a su aplicación en las ciencias de la salud, utilizando el software STATA. Está diseñado para proporcionar una comprensión integral de los métodos estadísticos esenciales, enfocándose en su aplicación práctica en la investigación sanitaria, tanto en entornos clínicos como traslacionales. El curso busca equipar al personal investigador con las herramientas necesarias para analizar e interpretar datos de manera efectiva.

El curso abarca una gama completa de contenidos esenciales para el análisis estadístico, utilizando el software STATA como herramienta bioinformática. Los temas clave incluyen:

1. Descripción de Variables: Se explorarán los diferentes tipos de variables y cómo se utilizan en el análisis estadístico.
2. Contraste de Hipótesis: Se enseñarán los fundamentos de la inferencia estadística, incluyendo la formulación de hipótesis, la realización de pruebas estadísticas, y la interpretación de los resultados.
3. Correlaciones: Se examinarán las técnicas para identificar y medir las relaciones entre variables, incluyendo el uso de correlaciones y su interpretación.
4. Modelos de Regresión: Se tratarán los aspectos fundamentales de la regresión lineal y logística, enfocándose en su desarrollo, aplicación y significado.
5. Interpretación de Resultados: Se enfatizará en la habilidad para interpretar y comunicar los resultados estadísticos de manera efectiva, una competencia clave en la investigación clínica.

Sesión 1: Introducción a Variables y STATA

• Tipos de variables.
• Uso básico de STATA:
• Diseño e importación de bases de datos.
• Creación y recodificación de variables.
• Etiquetado de valores.
• Unificación de bases de datos.

Sesión 2: Descripción de Variables y Diseño de Tablas

• Variables cuantitativas:
• Medidas de centralización y dispersión.
• Variables cualitativas:
• Tablas de frecuencia.
• Diseño de la Tabla 1 para estudios de investigación.

Sesión 3: Fundamentos de Inferencia Estadística

• Estimación puntual e intervalar.
• Contraste de hipótesis.
• Tablas de contingencia y Test Chi cuadrado.
• Riesgo absoluto, riesgo relativo y odds ratio.

Sesión 4: Contraste de Hipótesis I

• Asunciones de normalidad y homocedasticidad.
• Pruebas paramétricas: Test T de Student.
• Pruebas no paramétricas: Test U de Mann-Whitney.

Sesión 5: Contraste de Hipótesis II

• Pruebas paramétricas: Test ANOVA.
• Pruebas no paramétricas: Test de Kruskal-Wallis.
• El problema de las comparaciones múltiples.

Sesión 6: Correlación y Modelos de Regresión

• Correlación y su interpretación.
• Modelos de regresión:
• Regresión lineal.
• Regresión logística.
• Uso de variables dummy.

Sesión 7. Modelos de Regresión con Propósito Estimativo

• Presentación del modelo.
• Tratamiento de confusión e interacción.

Sesión 8. Modelos de Regresión con Propósito Predictivo

• Predictores y modelización predictiva.
• Análisis y selección de variables.

Sesión 9. Validación de Modelos

• Medidas de discriminación y calibración.
• Enfoques de validación de modelos.

Nombre Completo: Elisa Castillo Ruiz. 

Filiación: Departamento de Medicina y Especialidades Médicas

e-mail: elisa.castillo@uah.es

El curso combinará teoría con ejercicios prácticos utilizando STATA. Se fomentará la participación activa de los asistentes mediante la resolución de problemas y el análisis de datos reales y/o simulados.

Se admitirán los estudiantes por estricto orden de llegada. Se admitirá un 20% en lista de espera. La no asistencia a la primera clase implicará que se renuncia al curso y pasara a integrarse el primar algumno de la lista de espera

La evaluación se basará en la realización de ejercicios prácticos que demuestren la comprensión y aplicación de los conceptos aprendidos.

El curso se impartirá en el Aula Informática de la Facultad de Medicina y Ciencias de la Salud.