Guía docente de Regresión Lineal Múltiple (M24/56/2/8)
Máster
Módulo
Rama
Centro Responsable del título
Semestre
Créditos
Tipo
Tipo de enseñanza
Profesorado
- Pedro Jesús Femia Marzo
Breve descripción de contenidos (Según memoria de verificación del Máster)
Modelos estadísticos de tipo lineal con variable respuesta cuantitativa: Diseño de experimentos y modelos de análisis de la varianza, modelos de regresión lineal múltiple, Modelos de análisis de la covarianza.
Prerrequisitos y/o Recomendaciones
Conocer los fundamentos de la Inferencia Estadística y sus aplicaciones a problemas básicos de investigación en Salud Pública
Competencias
Competencias Básicas
- CB6. Poseer y comprender conocimientos que aporten una base u oportunidad de ser originales en desarrollo y/o aplicación de ideas, a menudo en un contexto de investigación.
- CB7. Que los estudiantes sepan aplicar los conocimientos adquiridos y su capacidad de resolución de problemas en entornos nuevos o poco conocidos dentro de contextos más amplios (o multidisciplinares) relacionados con su área de estudio.
- CB8. Que los estudiantes sean capaces de integrar conocimientos y enfrentarse a la complejidad de formular juicios a partir de una información que, siendo incompleta o limitada, incluya reflexiones sobre las responsabilidades sociales y éticas vinculadas a la aplicación de sus conocimientos y juicios.
- CB9. Que los estudiantes sepan comunicar sus conclusiones y los conocimientos y razones últimas que las sustentan a públicos especializados y no especializados de un modo claro y sin ambigüedades.
- CB10. Que los estudiantes posean las habilidades de aprendizaje que les permitan continuar estudiando de un modo que habrá de ser en gran medida autodirigido o autónomo.
Resultados de aprendizaje (Objetivos)
- Proporcionar conocimientos sobre las bases teóricas y metodológicas de la Medicina Preventiva y la Salud Pública.
- Facilitar la adquisición de habilidades y destrezas que capaciten al alumno para el abordaje causal y la propuesta de soluciones ante un problema de salud pública.
- Capacitar para la aplicación de la metodología epidemiológica al diseño ejecución y análisis de investigación clínica.
- Formar para la planificación, desarrollo y evaluación de programas de promoción de la salud.
- Adquirir conocimientos sobre conceptos y métodos de evaluación de salud medioambiental.
- Familiarizar a los alumnos con el desarrollo y evaluación de técnicas de protección de la salud.
Programa de contenidos Teóricos y Prácticos
Teórico
Tema 1. Introducción a los modelos estadísticos de tipo lineal para explicar una variable respuesta de tipo cuantitativo.
Tema 2. El modelo de regresión lineal. Regresión simple y regresión múltiple
Tema 3. El modelo de análisis de la varianza: modelo de una vía y modelos factoriales.
.Tema 4. El modelo lineal general. Modelos de análisis de la covarianza.
Tema 5. Extensiones del modelo lineal.
Práctico
- Modelos de regresión lineal simple. Ajuste y validación. Resolución de casos prácticos.
- Modelos de regresión lineal múltiple. Ajuste y validación. Resolución de casos prácticos.
- Modelos ANOVA de 1 vía. Pruebas post hoc. Validación del modelo. Resolución de casos prácticos
- Modelos ANOVA de dos vías. Estudio de la Interacción. Resolución de casos prácticos.
- Diseños factoriales. Resolución de casos prácticos
- El modelo lineal general. Modelos de tipo ANCOVA. Resolución de casos prácticos.
- Modelos de medidas repetidas. Resolución de casos prácticos.
- Regresión no lineal. Resolución de casos prácticos.
Bibliografía
Bibliografía fundamental
Métodos estadísticos
- Martín, A. y Luna, J.D. (2004). Bioestadística+ para las Ciencias de la Salud. Ediciones Norma-Capitel
- Peña, D (2002) Regresión y Diseño de Experimentos. Alianza Editorial.
- Draper, N. R. and Smith, H. (1980). Applied Regression Analysis. 3rd Ed. Ed. Wiley.
- Chatterjee & Hadi (2008) Regression analysis by example (4nd Ed). Wiley
- Rutherford, A (2001) Introducing ANOVA and ANCOVA. A GLM Approach. SAGE
- Hocking (2003) Methods and Applications of Linear Models. Regression and the Analysis of Variance. Wiley.
Bibliografía con R
- Field, A.; Miles, J & Field, Z (2012) Discovering Statistics using R. Sage.
- Everitt, BS & Horthorn, T (2010) A Handbook of Statistics using R. CRC.
- Gardener (2012) Beginning R - The Statistical Programming Language. Wrox.
Bibliografía con SPSS
- Field, A (2017) Discovering Statistics using IBM SPSS (5th Ed). Sage.
- Landau & Everitt (2004) A Handbook of Statistical Analyses using SPSS. Chapman & Hall-CRC Press LLC.
- Page, Bravew & Mackinnon (2003) Levine's guide to SPSS ANOVA. Lawrence Erlbaum.
- Leech et al. (2004) SPSS for Intermediate Statistics - Use and Interpretation, 2nd Ed - Lawrence Erlbaum.
Bibliografía complementaria
Métodos estadísticos
- Box, Hunter & Hunter (2005) Statistics for Experimenters. Design, Innovation, and Discovery (2nd Ed). Wiley.
- Montgomery, DC (2017) Design and Analysis of Experiments (9th Ed). Wiley.
- Cook & Weisberg (1992) Applied Regression Including Computing and Graphics. Wiley.
- Rawlings J.O., Sastry, G.P. & Dickey D.A. (1998) Applied Regression Analysis - A Research Tool. Springer.
Bibliografía con R
- Crawley (2005) Statistics an Introduction using R. Wiley
- Schumacker & Tomek (2013) Understanding Statistics Using R. Springer.
- Wilcox, RR (2017) Understanding and Applying Basic Statistical Methods Using R. Wiley
- Crawley (2007) The R Book. Wiley
Bibliografía con SPSS
- Meyers, LS, Gamst, GC., Guarino, AJ, Hoboken, N.J. (2013) Performing data analysis using IBM SPSS. Wiley
- Documentación oficial de IBM‐SPSS
Enlaces recomendados
https://stattrek.com/
https://www.statisticsviews.com/
https://ec.europa.eu/eurostat/
https://www.mscbs.gob.es/estadisticas/microdatos.do
https://www.juntadeandalucia.es/institutodeestadisticaycartografia/sima/index2.htm
Metodología docente
Evaluación (instrumentos de evaluación, criterios de evaluación y porcentaje sobre la calificación final.)
Evaluación Ordinaria
La evaluación ordinaria de la asignatura es mediante el siguiente sistema de evaluación continua:
- Asistencia participativa a las clases y resolución de los ejercicios propuestos a lo largo del curso como evaluación continua (ponderación en la calificación final: 30%).
- Prueba final teórico-práctica. Supone el 70% de la calificación final.
- La falta de asistencia a más del 20% de las sesiones supondrá que la evaluación recaerá totalmente en la evaluación única final.
Evaluación Extraordinaria
La prueba de evaluación en la convocatoria extraordinaria consistirá en un examen de tipo teórico-práctico en la que el/la estudiante, además de responder a las cuestiones planteadas, deberá también defender el análisis de un problema que previamente se ha consensuado con el profesorado de la asignatura.
Evaluación única final
Para acogerse a la evaluación única final será necesaria la solicitud a formalizar en el plazo de 7 días naturales a partir del inicio de las clases de la asignatura (o en los siete días naturales siguientes a la matriculación, si es que ésta se ha producido con posterioridad al inicio de la asignatura). La solicitud se hará mediante correo electrónico a través de la plataforma PRADO alegando y acreditando las razones para no poder seguir el sistema de evaluación continua.
La resolución de la solicitud se hará en un plazo máximo de 7 días y se notificará por la misma vía. Transcurrido ese plazo, si el/la estudiante no ha recibido respuesta expresa por escrito, se entenderá estimada la solicitud.
La prueba de evaluación consistirá en un examen oral de tipo teórico-práctico en la que el/la estudiante, además de responder a las cuestiones planteadas por el examinador, deberá también defender el análisis de un problema que previamente se ha consensuado con el profesorado de la asignatura.