Estadística (Curso 2018/2019)

Créditos ECTS 7

Profesores

 Manuel Enrique Fuentes Ferrer - Coordinador
 Elisabeth Coll Torres
 María Mercedes Nieto Cabrera

Objetivos

    Familiarizar al estudiante con los conceptos básicos fundamentales de estadística aplicada a las ciencias biomédicas, de modo que sea capaz de diseñar y realizar estudios estadísticos e interpretar los resultados, así como entender e interpretar los datos estadísticos en la literatura médica

Competencias

    COMPETENCIAS QUE ADQUIERE CON LA MATERIA O ASIGNATURA
    
    SABER
    Reconocer, Diagnosticar y Orientar su Manejo
    1. Conocer los conceptos básicos de Bioestadística y su aplicabilidad a las ciencias biomédicas
    2. Diseñar y analizar estudios sencillos.
    3. Conocer las principales técnicas estadísticas y su aplicación.
    4. Utilidad y aplicaciones de programas informáticos de estadística.
    5. Distinguir entre muestra y población, así como entre muestras aleatorias y no aleatorias.
    6. Analizar de modo descriptivo un conjunto de datos.
    7. Conocer las distribuciones más importantes y saber cuándo utilizarlas.
    8. Construir e interpretar intervalos de confianza para medias y proporciones.
    9. Formular las hipótesis de un contraste en función del objetivo del experimento, conocer sus limitaciones e interpretación.
    10. Conocer la relación entre intervalos de confianza y contraste de hipótesis.
    11. Interpretar el valor P y obtener conclusiones.
    12. Distinguir entre muestras independientes y apareadas.
    13. Distinguir entre métodos paramétricos y métodos no paramétricos.
    14. Contrastar una o dos medias o proporciones en función del tipo y número de los datos.
    15. Las aplicaciones del test chi-cuadrado, conocer las limitaciones de la técnica y analizar las causas de su significación.
    16. Conocer los conceptos de factor de riesgo, riesgo relativo, Odds ratio y fracción etiológica.
    17. El problema de las comparaciones múltiples y la penalización de Bonferroni.
    18. Conocer el concepto e interpretación de los estudios de regresión y correlación lineal simple
    19. Conocer el concepto e interpretación de análisis de supervivencia. Método de Kaplan-Meier.
    20. Conocer el concepto, finalidad y diseño de un Ensayo Clínico. Metaanálisis.
    21. Conocer las distintas fuentes de información basadas en el uso de las nuevas tecnologías
    22. Concepto de bioinformática y su aplicación a las ciencias biomédicas
    23. Medicina basada en la evidencia.
    
    SABER HACER
    Saber hacer con competencia (Rutinariamente y sin supervisión)
    1. Interpretar los niveles de precisión, confianza y error en las conclusiones de un estudio estadístico.
    2. Manejar un paquete estadístico a nivel de usuario.
    3. Analizar unos datos de modo descriptivo.
    4. Calcular intervalos de confianza para medias y proporciones, determinando el tamaño adecuado de la muestra.
    5. Construir las hipótesis de un contraste.
    6. Calcular el valor P.
    7. Comparar dos medias.
    8. Comparar dos proporciones.
    9. Analizar una tabla de contingencia por el test chi-cuadrado.
    10. Aplicar el método Bonferroni.
    11. Obtener la nube de puntos, recta de regresión y correlación en el caso de dos variables.
    12. Obtener el coeficiente de correlación de Spearman.
    13. Crear una base de datos.
    14. Manejar con autonomía un ordenador personal y los programas de interés médico más frecuentes.
    Haberlo practicado tuteladamente (Bajo supervisión del tutor)
    1. Partir tablas de contingencia para buscar las causas de la significación de un test chi-cuadrado.
    2. Transformar variables para que se verifiquen las especificaciones del modelo a emplear.
    3. Obtener intervalos de normalidad en regresión lineal.
    4. Calcular la medida adecuada en un estudio epidemiológico.
    5. Evaluar un método de diagnóstico binario. Realizar tests exactos para dos proporciones.
    6. Comparar varias medias por métodos paramétricos y no paramétricos.
    7. Realizar una regresión múltiple.
    8. Manejar con autonomía un ordenador personal y los programas de interés médico más frecuentes.
    
    BÁSICAS Y GENERALES
    CG1 - Capacidad de análisis y síntesis.
    CG2 - Capacidad de organización y planificación.
    CG3 - Comunicación oral y escrita en la lengua nativa.
    CG5 - Capacidad de gestión de la información.
    CG6 - Resolución de problemas.
    CG7 - Conocimientos de informática relativos al ámbito de estudio.
    CG9 - Trabajo en equipo
    CG14 - Razonamiento crítico.
    CG16 - Aprendizaje autónomo.
    CG19 - Creatividad.
    CG22 - Motivación por la calidad
    CG23 - Sensibilidad hacia temas medioambientales.
    CB1 - Que los estudiantes hayan demostrado poseer y comprender conocimientos en un área de estudio que parte de la base de la educación secundaria general, y se suele encontrar a un nivel que, si bien se apoya en libros de texto avanzados, incluye también algunos aspectos que implican conocimientos procedentes de la vanguardia de su campo de estudio
    CB2 - Que los estudiantes sepan aplicar sus conocimientos a su trabajo o vocación de una forma profesional y posean las competencias que suelen demostrarse por medio de la elaboración y defensa de argumentos y la resolución de problemas dentro de su área de estudio
    CB3 - Que los estudiantes tengan la capacidad de reunir e interpretar datos relevantes (normalmente dentro de su área de estudio)
    para emitir juicios que incluyan una reflexión sobre temas relevantes de índole social, científica o ética
    CB4 - Que los estudiantes puedan transmitir información, ideas, problemas y soluciones a un público tanto especializado como no especializado
    CB5 - Que los estudiantes hayan desarrollado aquellas habilidades de aprendizaje necesarias para emprender estudios posteriores con un alto grado de autonomía
    
    ESPECÍFICAS
    CE31 - Conocer, valorar críticamente y saber utilizar las fuentes de información clínica y biomédica para obtener, organizar, interpretar y comunicar la información científica y sanitaria.
    CE32 - Saber utilizar las tecnologías de la información y la comunicación en las actividades clínicas, terapéuticas, preventivas y de investigación.
    CE33 - Mantener y utilizar los registros con información del paciente para su posterior análisis, preservando la confidencialidad de los datos.
    CE37 - Adquirir la formación básica para la actividad investigadora.

Requisitos previos

    Recomendable: conocimientos de matemáticas de nivel de bachillerato.
    El estudiante debe poseer una serie de actitudes que facilitarán el aprendizaje en esta asignatura y su integración en la capacitación y competencias como médico:
    • Interés por las Ciencias de la Salud
    • Constancia en el trabajo y mente ordenada
    • Interés por la investigación y la innovación en la biomedicina y ciencias de la salud.
    • Capacidad para la observación, búsqueda y análisis de la información
    • Sentido de la ética y la responsabilidad personal y profesional

Descripción de los contenidos

    CONTENIDOS DE TEORIA:
    INTRODUCCIÓN
    1. Método científico y estadístico.
    2. Población y muestra. Características. Clasificación y descripción de caracteres. Tipo de variables.
    3. Los cuestionarios: variables y escalas de medida. La medición en clínica.
    
    ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA
    4. Variables cualitativas. Distribución de frecuencias. Representación gráfica.
    5. Variables cuantitativas. Medidas de centralización, posición, dispersión y forma. Representación gráfica.
    
    PROBABILIDAD
    6. Probabilidad y asignación de probabilidades.
    7. Probabilidad condicionada. Teorema de Bayes. Diagnosis clínica. Sensibilidad y especificidad de una prueba. Curvas ROC.
    8. Variables aleatorias. Función de probabilidad. Función de densidad. Función de distribución.
    9. Distribuciones discretas notables: Binomial y Poisson.
    10. Distribuciones continuas notables: Normal. Aplicaciones de la distribución normal. Teorema Central del Límite.
    
    INFERENCIA
    11. Esquema general de la inferencia estadística: estimación puntual y por intervalos de confianza. Contraste de hipótesis. Test estadísticos.
    12. Inferencia sobre una media de una población normal. Inferencia sobre una media de una población general.
    13. Inferencia sobre una proporción. Aproximación normal.
    14. Inferencia sobre la varianza de una población normal. Comparación de varianzas de dos poblaciones normales.
    15. Comparación de dos medias en muestras independientes y poblaciones normales.
    16. Comparación de dos proporciones: muestras independientes.
    17. Comparación de dos proporciones: muestras apareadas.
    18. Pruebas no paramétricas.
    19. Regresión lineal y correlación. ANOVA
    
    CONTENIDOS DE PRÁCTICAS:
    1. Base de datos: diseño y codificación.
    2. Estadística descriptiva: medidas de resumen y gráficos.
    3. Probabilidad.
    4. Intervalos de confianza.
    5. Contraste frente a distribuciones teóricas: normalidad.
    6. Contraste de hipótesis: asociación de variables cualitativas con cualitativas. Contraste de hipótesis: asociación de variables cuantitativas con cualitativas.
    7. Contraste de hipótesis: asociación de variables cuantitativas con cuantitativas.
    8. Contraste de hipótesis: datos apareados.
    9. Tamaño muestral.
    
    CONTENIDOS DE SEMINARIOS Y OTRAS ACTIVIDADES FORMATIVAS
    A. Introducción al método científico. formulación de hipótesis y objetivos
    B. Herramientas de búsqueda bibliográfica
    C. Estadística y pruebas diagnósticas
    D. Diseño de base de datos
    E. Ejercicios e interpretación de problemas de estadística
    F. Estadística y sistemas de información sanitaria
    G. Lectura crítica de artículos científicos
    

Actividades formativas

    1) Clase magistral: Explicación de fundamentos teóricos, haciendo uso de herramientas informáticas.
    2) Seminarios y talleres críticos: Presentación, estudio y discusión de casos o trabajos. Resolución de problemas. Exposición de trabajos. Discusión sobre artículos de divulgación.
    3) Complementos Magistrales: consultas colectivas con orientación y resolución de dudas y seguimiento de aprendizaje y/o exposición teórica
    4) Prácticas en laboratorio: Aplicación a nivel práctico de laboratorio de los conocimientos adquiridos.
    5) Exámenes teóricos, prácticos o teórico-prácticos.
    6) Trabajo personal: Estudio. Búsqueda bibliográfica. Preparación de trabajos y exposiciones.

Cronograma

Pulse sobre este enlace para obtener el cronograma detallado en excel

Sesión: Número de orden dentro de la asignatura. Actividad formativa: MG Clase Magistral,SM Seminario,LB Laboratorios,TL Taller,PC Práctica Clínica,EV Evaluación.

Sesión Actividad Descripción Evaluación
MG1Introduccion a la asignatura
CM2Resolución de dudas y de ejercicios por parte de los alumnos
SM3Introducción al método científico: formulación de hipótesis y objetivos.
LB4Introducción al SPSS (I)
MG5Población y muestra. Tipos de variables.
CM6Resolución de ejercicios por parte de los alumnos
SM7Diseño de base de datos. Codificación de variables.
LB8Introducción al SPSS.
MG9Variables cualitativas: representación analítica y grafica
CM10Resolución de ejercicios por parte de los alumnos
SM11Herramientas de búsqueda bibliográfica
LB12Estadística descriptiva: variables cualitatias y cuantitativas. Estimadores y representaciones graficas.
MG13Variables cualitativas: representación analítica y grafica
CM14Resolución de ejercicios por parte de los alumnos
SM15Ejercicios e interpretación de problemas de estadística descriptiva.
LB16Probabilidad y probabilidad condicionada. Tablas de contingencia.
MG17Variables cuantitativas: nedudas de centralización, posición dispersión y forma. Representaciones graficas.
CM18Resolución de ejercicios por parte de los alumnos
SM19Estadística y pruebas diagnósticas (I)
LB20Intervalos de confianza para medias y porporciones.
MG21Variables cuantitativas: nedudas de centralización, posición dispersión y forma. Representaciones graficas.
CM22Resolución de dudas y de ejercicios por parte de los alumnos
SM23Estadística y pruebas diagnósticas (II)
LB24Tamaños muestrales.
MG25Probabilidad. Conceptos y definiciones asociadas. Sucesos y clasificación de sucesos.
CM26Resolución de dudas y de ejercicios por parte de los alumnos
SM27Ejercicios e interpretación de problemas de probabilidad. Trabajo presentado
LB28Asociación de variables cualitativas - contraste de hipótesis
MG29Probabilidad: definiciones y calculo de probabilidades.
CM30Resolución de dudas y de ejercicios por parte de los alumnos
SM31Estadística y los sistemas de información sanitaria
LB32Asociación de variables cualitativas - contraste de hipótesis
MG33Probabilidad condicionada. Independencia de sucesos. Teorema de la probabilidad total y teorema de bayes
CM34Resolución de dudas y de ejercicios por parte de los alumnos
SM35Lectura Crítica de artículos científicos (I)Trabajo presentado
LB36Asociación de variables cualitativas con variables cuantitativas
MG37Diagnosis clinica. Sensibilidad y especificidad de una prueba, Curvas ROC.
CM38Resolución de dudas y de ejercicios por parte de los alumnos
SM39Lectura Crítica de artículos científicos (II)Trabajo presentado
LB40Asociación entre vaiables cuantitativas
MG41Variables aleatorias. Función de distribución. Función de densidad. Función de probabilidad.
CM42Resolución de dudas y de ejercicios por parte de los alumnos
SM43Ejercicios e interpretación de problemas de distribuciones de probabilidad.Trabajo presentado
MG44Distribución binomial. Ejemplos.
CM45Resolución de dudas y de ejercicios por parte de los alumnos
SM46Ejercicios e interpretación de problemas de inferencia estadística (I)Trabajo presentado
MG47Distribución binomial. Ejemplos.
CM48Resolución de dudas y de ejercicios por parte de los alumnos
SM49Ejercicios e interpretación de problemas de inferencia estadística (II)Trabajo presentado
MG50Distribución normal. Teorema central del límite. Ejemplos.
CM51Resolución de dudas y de ejercicios por parte de los alumnos
MG52Distribución normal. Teorema central del límite. Ejemplos.
CM53Resolución de dudas y de ejercicios por parte de los alumnos
MG54Distribución normal. Teorema central del límite. Ejemplos.
MG55Estimación puntual. Error estandar. Intervalo de probabilidad. Intervalo de confianza. Probabilidad de error. Estimación de una media. Estimación de una proporción. Ejemplos.
MG56Estimación puntual. Error estandar. Intervalo de probabilidad. Intervalo de confianza. Probabilidad de error. Estimación de una media. Estimación de una proporción. Ejemplos.
MG57Estimación puntual. Error estandar. Intervalo de probabilidad. Intervalo de confianza. Probabilidad de error. Estimación de una media. Estimación de una proporción. Ejemplos.
MG58Contraste de hipótesis. Hipótesis nula y alternativa. Nivel de significación. Zona de rechazo/aceptación.
MG59Tipos de errores. Potencia. Significación estadística.
MG60Contraste de hipótesis para comparación de una proporción frente a un valor teórico.
MG61Contraste de hipótesis para comparación de dos proporciones independientes. Ejemplos
MG62Contraste de hipótesis para comparación de dos proporciones independientes. Ejemplos
MG63Contraste de hipótesis para comparación de dos proporciones independientes. Ejemplos
MG64Contraste de hipótesis para comparación de una media frente a un valor teórico. Normalidad.
MG65Contraste de hipótesis para comparación de una media frente a un valor teórico. Normalidad.
MG66Contraste de hiótesis para comparación de dos medias de muestras independientes. Comparación de varianzas.
MG67Contraste de hiótesis para comparación de dos medias de muestras independientes. Comparación de varianzas.
MG68Comparación de dos medias para muestras apareadas.
MG69Ejemplos de contrastes de medias
MG70Coeficiente de correlación lineal. Regresión lineal. ANOVA.
MG71Coeficiente de correlación lineal. Regresión lineal. ANOVA.
MG72Coeficiente de correlación lineal. Regresión lineal. ANOVA.
MG73Pruebas no paramétricas.

Sistema y criterios de evaluación

    Los alumnos serán informados al comienzo del curso del sistema y criterios seguidos para la evaluación de la materia. Estos criterios permanecerán asimismo expuestos en la página web de la asignatura.
    Para superar esta asignatura será necesario asistir a las prácticas de informática seminarios y clases de teoría.
    
    La calificación mínima para superar la asignatura será obtener 5 puntos sumando los porcentajes que se detallan a continuación:
    a. El examen final, que consistirá en una prueba mixta en formato de preguntas de elección múltiple con una sola respuesta correcta y problemas que requieran para su resolución del empleo de métodos estadísticos: 80% de la nota final.
    b. Resolución de problemas prácticos con software específico para estadística, cuya calificación se obtendrá mediante la valoración “in situ” por parte del profesor mediante una prueba objetiva: 10% de la nota final.
    c. Control parcial de la asignatura que evaluará la materia impartida hasta la mitad del cuatrimestre: 10% de la nota final.
    d. Evaluación continuada de asistencias a clases y participación en el desarrollo de las mismas así como la realización de trabajos de seminarios: 1 punto adicional* a añadir a la nota anterior (80% examen final + 10% practicas + 10% control parcial) siempre y cuando ésta supere el 4/10.
    
    *el punto adicional se calcula de la siguiente manera (60% realización trabajos de seminarios + 40% asistencia a clase). Para obtener el 40% del punto adicional correspondiente a la asistencia a clase el alumno deberá asistir como mínimo al 80% de todas las clases de la asignatura.
    
    La emisión de calificaciones se ajustará a lo expresado en el artículo 5 del Real Decreto 1125/2003 de 5 de Septiembre (BOE 18 de septiembre de 2003).
    

Bibliografía

    Básica:
    1.- Martinez, Miguel A
            Bioestadística amigable: Diaz de Santos
            ISBN: 8479785004
    2.- Sentis J; Pardell H; Cobo E; Canela J
            Bioestadística.: 3ª Ed.: Elsevier Masson
            ISBN: 8445813064
    Otros:
    3.- Rosner, Bernard
            Fundamentals of biostatistics: Duxbury Press
            ISBN: 0538733497