Guía docente de Estadística Básica (M24/56/2/2)
Máster
Módulo
Rama
Centro Responsable del título
Semestre
Créditos
Tipo
Tipo de enseñanza
Profesorado
- José Antonio Roldán Nofuentes
Breve descripción de contenidos (Según memoria de verificación del Máster)
- Estadística descriptiva.
- Concepto de probabilidad y de variable aleatoria. Distribuciones de probabilidad: Normal, Binomial y de Poisson.
- Introducción a la teoría de la estimación: Estimación puntual y por intervalos. Tamaño de muestra.
- Teoría general del contraste de hipótesis: Errores de tipo I y II y potencia de un contraste de hipótesis. Decisiones fiables en un contraste de hipótesis. El valor P.
- Test de comparaciones con dos muestras independientes o apareadas: Métodos paramétricos y no paramétricos. Tamaños de muestra.
- Análisis de la varianza de una vía: El modelo, cálculo de la tabla del análisis de la varianza y el test global. Comparaciones por parejas y contra un control. Test de Kruskal-Wallis.
- El test chi-cuadrado en tablas rxs. Análisis de tablas 2x2. Medidas de asociación en tablas 2x2 y sus intervalos de confianza.
- Regresión Lineal Simple: Modelo teórico, estimación de los coeficientes interpretación, intervalos de confianza y contraste de hipótesis. Predicciones. Coeficiente de correlación de Pearson, propiedades, estimación y Contraste de Hipótesis.
- Uso de un paquete estadístico general para resolver los problemas anteriores.
Prerrequisitos y/o Recomendaciones
Haber cursado alguna asignatura de Estadística o Bioestadística
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)
El alumno sabrá/comprenderá:
- El alumno conocerá los fundamentos de la Inferencia Estadística y sus aplicaciones a problemas básicos de investigación en Salud Pública.
- El alumno conocerá el campo de aplicación de los conocimientos estadísticos adquiridos de forma que sea capaz de decidir cuándo puede aplicarlos y cuando no.
- El alumno sabrá diseñar estudios estadísticos simples del ámbito de la Salud Pública.
El alumno será capaz de:
- Analizar, desde un punto de vista estadístico, problemas de investigación en el campo de la Salud Pública, concretados en bases de datos analizables con un paquete estadístico.
- Extraer evidencia científica a partir de la interpretación de los resultados estadísticos de sus análisis, valorando las debilidades y las fortalezas del estudio y de los resultados.
- Redactar informes describiendo de manera estadísticamente correcta los resultados de investigaciones de Salud Pública.
Programa de contenidos Teóricos y Prácticos
Teórico
- Tema 1. Introducción a la Estadística. Estadística descriptiva. Tipos de datos. Tablas y gráficos. Medidas descriptivas.
- Tema 2. Introducción a la probabilidad y al muestreo estadístico. Concepto de variable aleatoria. Distribución normal, binomial y Poisson. Muestreo aleatorio simple.
- Tema 3. Introducción a la inferencia estadística. Estimación puntual e intervalos de confianza.
- Tema 4. Introducción a los contrastes de hipótesis. Errores en un test de hipótesis. Estadístico de contraste. Valor P.
- Tema 5. Test de comparación de dos medias. Muestras independientes y muestras apareadas. Test paramétricos y test no paramétricos. ANOVA.
- Tema 6. Análisis de tablas de contingencia. Test chi-cuadrado en tablas rxs y en tablas 2x2. Medidas de asociación en tablas 2x2.
- Tema 7. Regresión lineal simple. Recta de regresión y estimación de los parámetros. Predicciones. Correlación lineal simple. Coeficiente de correlación de Pearson.
Práctico
- 1. Introducción a los programas R y RStudio.
- 2. Estadística descriptiva con RStudio.
- 3. Estimación de parámetros con RStudio.
- 4. Comparación de dos medias con RStudio.
- 5. Test chi-cuadrado y análisis de tablas 2x2 con RStudio.
- 6. Regresión lineal simple y correlación lineal simple con RStudio.
Bibliografía
Bibliografía fundamental
- Requena, F. (2013). "Introducción a la Estadística: Aplicación a la Odontología" (2ª Edición). Editorial Técnica AVICAM.
- Milton, J.S. (2007). "Estadística para Biología y Ciencias de la Salud". McGraw-Hill.
Bibliografía complementaria
- Van Belle, G., Fisher, L.D., Heagerty, P.J., Lumley, T. (2004). "Biostatistics: a methodology for the health sciences". Wiley.
- Forthofer, R., Lee, E., Hernandez, M. (2006). "Biostatistics. A guide to design, analysis and discovery". Academic Press.
Enlaces recomendados
- Entorno virtual de autoaprendizaje de la Estadística: http://wpd.ugr.es
Metodología docente
Evaluación (instrumentos de evaluación, criterios de evaluación y porcentaje sobre la calificación final.)
Evaluación Ordinaria
El artículo 17 de la Normativa de Evaluación y Calificación de los Estudiantes de la Universidad de Granada establece que la convocatoria ordinaria estará basada preferentemente en la evaluación continua del estudiante, excepto para quienes se les haya reconocido el derecho a la evaluación única final.
- Asistencia a las clases: 60%.
- Resolución de problemas propuestos: 40%.
Para que un estudiante sea evaluado en la Evaluación Ordinaria, el estudiante está obligado a asistir al 80% de las clases de la asignatura, es decir, deberán asistir a 6 de las 7 sesiones de clases establecidas en el calendario aprobado por el Master. En caso de no cumplir este requisito, el estudiante no podrá realizar la Evaluación Ordinaria y deberá solicitar la Evaluación Única Final a través de la Sede Electrónica de la UGR.
Al finalizar el curso, el Profesor publicará en Prado el listado de estudiantes que cumplen el criterio para poder acogerse a la Evaluación Ordinaria.
La resolución de problemas propuestos en la Evaluación Ordinaria consistirá en la resolución de cinco problemas sobre los contenidos del temario de la asignatura, y similares a los realizados en las clases. Para realizar estos ejercicios, el estudiante podrá utilizar todo el material de la asignatura (guiones de teoría y guiones de prácticas), y el programa R o RStudio (a elección del estudiante). El Profesor publicará en Prado unas normas para resolver estos ejercicios.
Los estudiantes entregarán los ejercicios resueltos, a través de Prado, antes de la fecha establecida por el Profesor.
Evaluación Extraordinaria
El artículo 19 de la Normativa de Evaluación y Calificación de los Estudiantes de la Universidad de Granada establece que los estudiantes que no hayan superado la asignatura en la convocatoria ordinaria dispondrán de una convocatoria extraordinaria. A ella podrán concurrir todos los estudiantes, con independencia de haber seguido o no un proceso de evaluación continua. De esta forma, el estudiante que no haya realizado la evaluación continua tendrá la posibilidad de obtener el 100% de la calificación mediante la realización de un trabajo propuesto.
- Resolución de problemas propuestos: 100%.
Evaluación única final
El artículo 8 de la Normativa de Evaluación y Calificación de los Estudiantes de la Universidad de Granada establece que podrán acogerse a la evaluación única final, el estudiante que no pueda cumplir con el método de evaluación continua por causas justificadas.
Para acogerse a la evaluación única final, el estudiante, en las dos primeras semanas de impartición de la asignatura o en las dos semanas siguientes a su matriculación si ésta se ha producido con posterioridad al inicio de las clases, lo solicitará, a través del procedimiento electrónico, a la Coordinación del Máster, quien dará traslado al profesorado correspondiente, alegando y acreditando las razones que le asisten para no poder seguir el sistema de evaluación continua.
También se acogerán a la Evaluación Única Final los estudiantes que no hayan cumplido con el 80% de presencialidad, debiendo solicitar esta evaluación a través de la Sede Electrónica de la UGR.
La Evaluación Única Final consistirá en la resolución de 10 problemas sobre los contenidos del temario de la asignatura, y similares a los realizados en las clases. Para realizar estos ejercicios, el estudiante podrá utilizar todo el material de la asignatura (guiones de teoría y guiones de prácticas), y el programa R o RStudio (a elección del estudiante). El Profesor publicará en Prado unas normas para resolver estos ejercicios.
Los estudiantes entregarán los ejercicios resueltos, a través de Prado, antes de la fecha establecida por el Profesor.
Esta evaluación supone el 100% de la calificación final.
Información adicional
La asignatura se gestiona con los alumnos a través de la plataforma PRADO. Todos los documentos de la asignatura (guiones, archivos, diapositivas de clase,…) se descargarán desde esta plataforma. La comunicación con los alumnos se realizará mediante emails, anuncios, novedades, etc., a través de PRADO.