ESTADÍSTICA APLICADA PARA INVESTIGADORES EN CIENCIAS DE LA SALUD

RESPONSABLE: JORGE LEPORATI
e-mail:jorgeleporati1560@gmail.com

TÍTULO: Mg en Estadística Matemática (UBA) CEI: IV

Coordinadora: Ivana Olivero. Email Iivanavolivero@gmail.com

Para la inscripción:

1- Acceda por: http://www.posgrado.unsl.edu.ar

2- En la parte inferior de la página “ACCESO ALUMNO” se encuentra el acceso al sistema.

3- Utilice su Usuario y Contraseña. Recuerde que si accede por primera vez estos son:

USUARIO: su DNI (sin puntos ni espacios)

CONTRASEÑA: su DNI (sin puntos ni espacios)

DESTINATARIOS: Graduados de Carreras de Ciencias de de la Salud

FECHA DICTADO DEL CURSO: 31 de octubre al 4 de noviembre del año 2016 9.00 a 15 hs.

LUGAR DE DICTADO: a confirmar. Traer su computadora personal para instalar el programa.

ARANCEL:
Docentes de la UNSL: $300.
Profesionales pertenecientes a otras Instituciones: $700.

FUNDAMENTACIÓN: La estadística aplicada a carreras de la salud, es para el trabajador social y de la salud, una herramienta indispensable; tanto por tener que trabajar en muchas ocasiones con informes que incluyen datos de carácter estadístico, como por la necesidad que tiene de organizar y sistematizar los datos relativos a la problemática en la que interviene, así como de sistematizar, analizar y evaluar sus intervenciones.

Así mismo, la estadística tiene un papel fundamental en la investigación de la salud, fundamentalmente en caos clínicos, especialmente en las prácticas cuantitativas donde se convierte en una herramienta indispensable tanto en relación con la medida de los fenómenos sociales, como de la selección de la muestra o el análisis de los datos.
El enfoque que se dará al curso, es el de la adquisición de técnicas estadísticas paramétricas y no paramétricas, como herramienta de enorme utilidad para el investigador de la salud, por ello se primará la práctica, pero sin descuidar en ningún momento la fundamentación teórica de la misma, indispensable para una buena práctica.

Las técnicas que agrupa la Estadística Inferencial se dividen principalmente en dos partes: las técnicas paramétricas y las no paramétricas. Las primeras se basan en suposiciones específicas acerca de la población de la que se desea hacer algún tipo de inferencia, mientras que en cambio las técnicas no paramétricas hacen supuestos muy generales respecto a la distribución poblacional de la que se desea hacer inferencias, constituyen un conjunto muy extenso y útil de herramientas estadísticas que, sin suponer información básica sobre la distribución de partida, permiten realizar contrastes de hipótesis y estimaciones.

OBJETIVO: El objetivo fundamental del curso es proporcionar al profesional herramientas básicas y avanzadas que le sirvan de base para poder analizar y estudiar la realidad social, en el desarrollo de su actividad profesional y de investigación, con apoyo de la informática. Se empleará el paquete estadístico SPSS.

PROGRAMA:

Unidad N° 1: ESTADÍSTICA Y MUESTREO
Introducción. Variables: tipos de variables. Operacionalización de variables. Muestreo no probabilístico, Muestreo probabilístico. Población y muestra. Medidas de tendencia Central y de Dispersión. Medidas de frecuencia de una enfermedad: prevalencia, incidencia. Medidas de asociación: Medidas de Riesgo, Riesgo relativo, estadísticos de apuntamiento, curva Normal, gráficas.

Unidad N° 2: ANÁLISIS DE VARIANZA Y REGRESIÓN
Análisis de varianza de uno y dos factores, Aplicaciones experimentales del análisis de la varianza en la salud, Asociación: Análisis de regresión, Coeficiente de correlación y covarianza.

Unidad N° 3: ESTADÍSTICA NO PARAMÉTRICA
Introducción, Pruebas de bondad de ajustes, coeficientes de correlación de Spearman, Coeficiente de concordancia: Prueba de Kappa. Prueba de Bondad de ajuste: Prueba Ji cuadrado y Prueba de Kolmorogov- Smirnov. Test de Mann Whitney y Kruscal Wallis

Unidad N° 4: ANÁLISIS DE DATOS CATEGÓRICOS
Conceptos básicos de evaluación y análisis de datos categóricos: Introducción. Tablas de contingencia: Prueba de homogeneidad, Prueba de independencia, Procedimiento post-hoc. Prueba de Mc Nemar. Introducción a la medición.