BIOESTADÍSTICA
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1. ASIGNATURA BIOESTAD STICA rr a 3 CR DITOS Totales 9 Te ricos 6 Pr cticos OBJETIVO GENERAL Proporcionar los elementos b sicos e indispensables para conocer y utilizar los m todos estad sticos descriptivos e inferenciales aplicados a las ciencias biom dicas OBJETIVOS ESPEC FICOS Reconocer la escala de medida de los diferentes tipos de datos recogidos en la actividad m dica Aprender a planificar la recogida de datos Tabular los datos en filas y columnas para facilitar el an lisis y la gesti n inform tica Calcular e interpretar medidas de tendencia central de dispersi n y posici n relativa adecuadas a la escala de medida En particular la media aritm tica la varianza y la mediana Tabular datos cualitativos y cuantitativos Utilizar representaciones gr ficas para presentar y examinar los datos Interpretar el histograma de frecuencias como distribuci n emp rica de los valores de una variable en una poblaci n Ante una base de datos informatizada utilizar programas inform ticos estad sticos comerciales para describir las variables en funci n de su escala de medida Reconocer y describir experiencias aleatorias Listar todos los resultados posibles asociados a una experiencia espacio muestral Valorar expresiones ling sticas de probabilidad Definir y calcular la probabilidad de un suceso elemental asociado a una experiencia aleatoria sin informaci n previa o bien condicio2. y que conozca su uso Pr cticamente todas las calculadoras disponen de un manual de instrucciones que facilita el aprendizaje de las funciones m s utilizadas preferentemente la entrada de datos para el c lculo de las funciones estad sticas b sicas
3. anza Interpretar resultados expresados como l mites de confianza Bioestad stica e Calcular la medida muestral m nima para obtener estimaciones de par metros poblacionales media y proporci n con una precisi n y confianza determinadas e interpretar el efecto en la inferencia final e Identificar y formular la hip tesis nula y la alternativa de una prueba de contrastaci n e Reconocer el tipo de riesgo asociado a una decisi n estad stica Definir la magnitud y delimitar la regi n cr tica e Seleccionar el estad stico de la prueba adecuado al tipo de hip tesis y de variables para llegar a una decisi n estad stica e Entender el grado de significaci n P como una probabilidad condicionada a la yg y aproximar el valor Saber tomar decisiones estad sticas y explicar el significado de expresiones de la forma P lt 0 01 O se acepta H1 con alfa 0 05 e Resolver una homogeneidad de medias siguiendo el esquema b sico de una prueba de hip tesis partiendo tanto de un dise o de datos independientes como de aparejados e Resolver la homogeneidad de varianzas e Hacer e interpretar pruebas de conformidad y de homogeneidad de variables con distribuciones binomiales y multinomiales e Hacer e interpretar pruebas de homogeneidad de variables comedidas en escala ordinal e Conocer el concepto de asociaci n en estad stica Identificar variables dependientes o explicadas e independientes o explicativas e Calcu
4. da Reglas de la adici n y la multiplicaci n Teorema de Bayes Aplicaciones al diagn stico m dico Tema 4 Distribuciones de probabilidad Variable aleatoria definici n y tipo Funciones de distribuci n de probabilidad definici n tipo y propiedades Esperanza y varianza de una variable aleatoria concepto y propiedades Modelos de distribuci n discreta Bernouilli Binomial y Poisson Modelos de distribuci n continua normal de Khi al cuadrado tde Student Fisher y F de Fisher Snedecor Convergencia de distribuciones teorema del l mite central Distribuci n bivariante concepto y propiedades Covarianza Tema 5 Estimaci n de par metros Poblaci n y muestra T cnicas de muestreo Par metro estimador y estimaci n Distribuci n muestral de un estimador propiedades Estimaci n puntual y estimaci n por intervalo Determinaci n de la medida de una muestra Estimador del par metro proporci n Estimador del par metro media Estimador del par metro varianza Bioestad stica Tema 6 Contrastaci n de hip tesis Planteamiento general de una prueba de hip tesis Tipo de pruebas de hip tesis conformidad homogeneidad e independencia Tipo de hip tesis nula y alternativas Tipo de errores I e Il y probabilidades asociadas riesgo a y riesgo f3 Regi n cr tica Potencia Contrastes de hip tesis unilaterales y bilaterales Nivel y grado de significaci n Tema 7 Pruebas de conformidad Pruebas de conformidad de una distrib
5. lar los coeficientes que miden el grado de dependencia de dos variables a contingencia b correlaci n de Pearson c correlaci n de Spearman Interpretar los coeficientes como medida de la intensidad de la relaci n e Interpretar la recta de regresi n como un modelo de dependencia lineal Utilizar el modelo estad stico estimado como mecanismo de predicci n e Diferenciar entre el coeficiente de correlaci n el coeficiente de regresi n b y el de determinaci n e Utilizar programas inform ticos estad sticos comerciales para realizar un an lisis estad stico de una base de datos informatizada Identificar los elementos de un contraste de hip tesis en un listado de resultados inform ticos output TEMARIO Te rico Tema 1 Introducci n a la bioestad stica Variabilidad biol gica y azar Concepto de estad stica descriptiva e inferencial Datos biom dicos tipo y fuentes Tema 2 Estad stica descriptiva Descriptiva definici n y objetivos Escalas de medida Tablas de frecuencias Medidas de tendencia central media mediana y moda Medidas de dispersi n amplitud varianza desviaci n t pica y coeficiente de variaci n Medidas de forma asimetr a y curtosis Medidas de posici n relativa percentiles Representaci n gr fica de los datos Tema 3 Probabilidad Experiencia aleatoria Espacio muestral Suceso definici n tipo y representaci n Probabilidad de un suceso definici n y c lculo Probabilidad condiciona
6. nado a otro suceso Calcular la probabilidad de sucesos observables compuestos mediante la aplicaci n de las reglas de la adici n y la multiplicaci n Interpretar el diagn stico m dico como un proceso de decisi n probabil stico Aplicar el concepto de probabilidad condicionada al c lculo de sensibilidad y especificidad Aplicar el teorema de Bayes al c lculo de los valores predictivos Definir una variable aleatoria para la ley de distribuci n Distinguir entre la funci n de probabilidad o densidad de probabilidad y la funci n de distribuci n Identificar el tipo de variable aleatoria asociado a medidas biol gicas Aplicar los modelos de distribuci n binomial de Poisson y normal a casos pr cticos Aprender a leer tablas de probabilidad Reconocer la importancia del muestreo aleatorio para evitar la aparici n de sesgo en los datos recogidos Identificar la t cnica de muestreo utilizada en un estudio Definir par metro estad stico estimador y estimaci n Utilizar los estad sticos descriptivos como estimadores de los par metros de la distribuci n de una variable Constatar que un estad stico muestral proporci n media o varianza es una variable aleatoria construyendo su distribuci n muestral en una situaci n concreta Diferenciar entre la desviaci n t pica de la variable estudiada y la del estad stico muestral error est ndar Obtener estimaciones puntuales y por intervalo de una proporci n una media y una vari
7. uci n binomial multinomial y normal Pruebas de conformidad de par metros proporci n media y varianza Tema 8 Pruebas de homogeneidad Pruebas de homogeneidad de proporciones datos independientes y datos aparejados Pruebas de homogeneidad de varianzas datos independientes Pruebas de homogeneidad param tricas y no param tricas de dos medias datos independientes y datos aparejados Tema 9 Pruebas de independencia Pruebas de independencia entre variables cualitativas Medidas de intensidad de la relaci n Pruebas de independencia entre variables cuantitativas param tricas y no param tricas Regresi n lineal simple coeficiente de determinaci n y recta de regresi n Pr ctico A aut nomo Tema 1 Datos y medidas Tema 2 Estad stica descriptiva Tema 3 Estad stica descriptiva Il A Tema 4 Probabilidad definici n y c lculo Tema 5 Distribuciones de probabilidad Tema 6 Aplicaciones de probabilidad Tema 7 Muestreo y distribuci n muestral Tema 8 Estimaci n de par metros Tema 9 Pruebas de hip tesis elementos y ejemplos Tema 10 Homogeneidad de medias Tema 11 An lisis de datos cualitativos Tema 12 Pruebas no param tricas Tema 13 Resoluci n de casos pr cticos A Tema 14 Medidas de asociaci n entre variables Tema 15 Relaci n lineal entre variables cuantitativas REQUISITOS DE APRENDIZAJE Es recomendable que el alumnado disponga desde el inicio de curso de una calculadora de bolsillo
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