Curso gratis Fundamentos de la investigación en ciencias de la salud: Análisis de datos.

Fundamentos de la investigación en ciencias de la salud: Análisis de datos.

Curso gratis para: Trabajadores y Empresas, consulta próxima convocatoria
Modalidad de realización del curso: Online
Número de Horas: 100 Horas
Titulación: Curso acreditado por la Universidad Antonio de Nebrija

Si eres trabajador en Régimen General, disfruta del curso a coste cero

OBJETIVOS DEL CURSO GRATIS FUNDAMENTOS DE LA INVESTIGACIÓN EN CIENCIAS DE LA SALUD: ANÁLISIS DE DATOS.


El objetivo general del curso es que el alumno adquiera conocimientos de las principales técnicas de anális de datos existenentes, y criterios para decidir qué técnicas son más apropiadas para distintos de problemas abordados, así como, destrezas de análisis crítico de los resultados obtenidos.

OBJETIVOS ESPECÍFICOS

Organizar datos propios del desarrollo profesional, de forma que puedan ser sometidos a tratamiento estadístico mediante soporte lógico específico.
Realizar análisis estadísticos básicos mediante herramientas informáticas tales como SPSS, ACCES o EPIDAT.
Aplicar criterios de toma de decisión estadística basados en las propiedades de los datos y en el conocimiento de las distribuciones de probabilidad.
Interpretar el significado de los cálculos básicos propios de la estadística descriptiva e inferencial.
Realizar informes del proceso metodológico y de los resultados obtenidos a partir de datos recogidos de modo sistemático.

CONTENIDO DEL CURSO GRATIS FUNDAMENTOS DE LA INVESTIGACIÓN EN CIENCIAS DE LA SALUD: ANÁLISIS DE DATOS.

1. El análisis de datos
Conceptos básicos del análisis de datos
Comprender qué y cómo es y para que se utiliza el análisis de datos Aspectos generales y particulares de la asignatura
2. La Estadística Descriptiva
Introducción ala descripción numérica y gráfica de variables
Comprender qué y cómo es y para que se utiliza el análisis de datos Aspectos generales y particulares de la asignatura Índices de tendencia central
Definición y cálculo de la media aritmética Relación con mediana y moda Índices de variabilidad
Introducción Definición y cálculo de la varianza y de la desviación típica Índices de forma
Concepto de asimetría y de curtosis Tipos e interpretación de los coeficientes de asimetría y de curtosis Puntuaciones típicas
Introducción Definición de las puntuaciones típicas. Relación entre puntuaciones típicas y curva normal. Puntuaciones relacionadas: puntuaciones T Relaciones entre variables
Concepto de relación lineal Definición y cálculo de la covarianza Definición, cálculo e interpretación del coeficiente de correlación de Pearson Matriz de correlaciones Regresión lineal
Concepto de regresión lineal Identificación del modelo de regresión lineal e interpretación
3. La Inferencia Estadística
Estimación de parámetros
Muestra y población Estadísticos y parámetros Estimación de parámetros Estimación de la media aritmética Estimación de la varianza Estimación de la proporción Selección de la muestra Comprobación de hipótesis
Concepto de comprobación de hipótesis Hipótesis nula Hipótesis alternativa Nivel de significación Nivel de confianza Comprobación de hipótesis para la media aritmética Comprobación de hipótesis para la varianza Comprobación de hipótesis para la proporción Comparaciones entre medias
Concepto de comparación de medias Dos muestras independientes Comprobación de la hipótesis de igualdad de varianzas Dos muestras relacionadas Tablas de contingencia
Concepto de tablas de contingencia Comprobación de la hipótesis de independencia en las tablas de contingencia Corrección de Yates Inferencia no paramétrica
Objetivos de la inferencia no paramétrica Prueba de Mann-Whitney para dos muestras independientes Prueba de Wilcoxon para dos muestras relacionadas Contraste de hipótesis en correlación y regresión
Comprobación de hipótesis para el coeficiente de correlación de Pearson Comprobación de hipótesis para los coeficientes de regresión
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