CURSO:BIOESTADISTICA TRADUCCION:BIOSTATISTICS SIGLA:EYP1086 CREDITOS:10 MODULOS:03 CARACTER:MINIMO TIPO:CATEDRA CALIFICACION:ESTANDAR DISCIPLINA:ESTADISTICA I.DESCRIPCIÓN DEL CURSO La Bioestadistica es la disciplina que se ocupa del desarrollo y uso de metodos estadisticos para resolver problemas y dar respuesta a preguntas que surgen en las ciencias de la salud. Mas especificamente, la Bioestadistica se ocupa de la recoleccion, organizacion y procesamiento de datos procedentes de las ciencias biologicas, medicas o de la salud en general. Una parte importante del desarrollo de nuevos metodos y de su posterior aplicacion, se relaciona con la necesidad de hacer inferencias a una poblacion de datos cuando se observa una sola parte de esta. El curso entrega al alumno los fundamentos y tecnicas que le permitan recolectar, analizar y evaluar datos cuantitativos del campo de la salud con rigurosidad cientifica. II.OBJETIVOS DE APRENDIZAJE 1.Cognitivos: 1.1 Conocer los conceptos basicos de la teoria y aplicacion de la estadistica descriptiva. 1.2 Conocer los conceptos basicos de la teoria y aplicacion de la inferencia estadistica para generalizar, por induccion, los resultados de una investigacion. 1.3 Conocer y utilizar algun programa computacional estadistico para la descripcion y analisis inferencial de datos de salud. 1.4 Conocer el metodo cientifico y la importancia de su uso en la investigacion biomedica. 2.Habilidades y Destrezas: 2.1 Desarrollar habilidades y destrezas en el calculo, presentacion y analisis de datos estadisticos aplicados a salud. 2.2 Desarrollar habilidades y destrezas en el planteamiento de hipotesis, analisis de resultados y presentacion de investigacion cientifica. 2.3 Desarrollar habilidades para la lectura critica de la literatura biomedica. 3.Valoracion 3.1 Valorar la importancia de la Bioestadistica como ciencia aplicada al desarrollo de distintas disciplinas de la salud, que contribuyen a mejorar el nivel de salud de la poblacion, en lo que se refiere a la investigacion cientifica aplicada a salud en general y a la Enfermeria en particular. 3.2 Valorar el metodo cientifico como herramienta para pensar y actuar con rigurosidad. III.CONTENIDOS 1.Estadistica Descriptiva. 1.1 Universo (poblacion) y muestra. Definicion de variable aleatoria. Tipos de muestreo. 1.2 Variabilidad muestral. 1.3 Tipos de variables (clasificacion). Variables categoricas y numericas. 1.4 Descripcion de variables categoricas. Tablas de frecuencia. 1.5 Representacion grafica de variables categoricas. 1.6 Descripcion de variables numericas. Medidas de posicion: de tendencia central (moda, media, mediana), percentiles, cuartiles. 1.7 Medidas de dispersion: varianza y desviacion estandar. 1.8 Representacion grafica de variables numericas. 1.9 Dise?o de instrumentos para recoleccion de datos. Construccion de escalas tipo Likert y otros tipos de escalas. 1.10 Construccion e interpretacion de scores. 2.Probabilidades. 2.1 Conceptos basicos de probabilidades. Experimento, replica, espacio muestral, sucesos. 2.1 Probabilidad clasica y sus propiedades. 2.3 Probabilidad condicional. Concepto de independencia estadistica. 2.4 Coeficiente Binomial. Concepto de permutacion y combinacion. 2.5 Concepto de variable aleatoria discreta. Distribucion de probabilidad discreta. Ejemplos. 2.6 Concepto de variable aleatoria continua. Distribucion de probabilidad continua. 2.7 Distribucion Normal. Distribucion Normal estandar. Uso de tablas de probabilidad Normal. 2.8 Distribucion del promedio bajo normalidad. 2.9 Teorema Central del Limite. Ejemplos: distribucion de la media y proporcion bajo TCL. 3.Inferencia Estadistica. 3.1 Introduccion a los Intervalos de Confianza. Concepto de Inferencia Estadistica. Estimacion puntual. 3.2 Parametros y estimadores. Propiedades basicas de los estimadores. 3.3 Intervalo de confianza para un promedio poblacional. 3.4 Intervalo de confianza para una proporcion poblacional. 3.5 Calculo de tama?os muestrales para estimar un promedio y una proporcion. 3.6 Tipos de Dise?os de Investigacion. Estudios descriptivos y analiticos. Estudios observacionales y experimentales. Estudios transversales y longitudinales. Otros dise?os. 3.7 Introduccion a los Test de hipotesis. Hipotesis nula y alternativa. Errores alfa y beta. Confianza y potencia. 3.8 Concepto de valor p. 3.9 Asociacion de variables. Tipos de asociacion de variables: categorica-categorica, categorica-numerica y numerica- numerica. 3.10 Asociacion de dos variables categoricas. Tablas de contingencia. Test chi-cuadrado. Test exacto de Fisher. 3.11 Casos especiales en tablas de 2x2: Riesgo Relativo y OR. Concordancia y discordancia.Sensibilidad, especificidad y valores predictivos. 3.12 Asociacion de una variable categorica y una numerica. Test t de Student para muestras independientes. 3.13 Analisis de la varianza (ANOVA). 3.14 El caso de medidas repetidas: Test t de Student para muestras pareadas y ANOVA para mediciones repetidas. 3.15 Asociacion de dos variables numericas. Grafico de dispersion. Correlacion muestral de Pearson. 3.16 Correlacion por rangos de Spearman. 3.17 Concepto de regresion lineal. Regresion Lineal Simple. Relacion con correlacion de Pearson. 3.18 Regresion lineal multiple. Coeficiente de determinacion. 3.19 Metodos de seleccion de variables en regresion. Metodos paso-a-paso: Forward, Backward y Stepwise. 4.El programa estadistico MINITAB. 4.1 Introduccion al programa estadistico MINITAB. 4.2 Construccion de bases de datos en Excel e importacion desde MINITAB. 4.3 Manipulacion de datos y Construccion de nuevas variables. 4.4 Construccion de scores. 4.5 Calculo de Alfa de Cronbach y su interpretacion. 4.6 Descripcion de variables. Tablas de frecuencias, descripcion usando promedio y desviacion estandar. 4.7 Calculo de percentiles. 4.8 Graficacion. Graficos de barras y de torta. 4.9 Asociacion de variables. Tablas de contingencia, comparacion de medias y correlacion. 4.10 Graficacion de asociaciones. Graficos de promedio ? DS, box- plot, graficos de dispersion. 4.11 Ajuste de modelos de regresion lineal simple y multiple. Ajuste de modelos paso-a-paso. IV.METODOLOGIA PARA EL APRENDIZAJE - Clases expositivas. - Clases de ejercicios. - Clases en laboratorio. V.EVALUACION DE APRENDIZAJES - Pruebas - Examen VI.BIBLIOGRAFIA Minima: Daniel, W. and Leo?n Herna?ndez, F. (2014). Bioestadi?stica. Me?xico: Limusa Wiley. Dawson-Saunders, B., Trapp, R. (1993). Bioestadistica Medica. Mexico: Editorial El Manual Moderno. Jekel James F., Elmore Joan G., Katz David L. (1996). Epidemiology, Biostatistics and Preventive Medicine. USA: Saundeers Text and Review Series. Le, C. and Eberly, L. (2016). Introductory biostatistics. Hoboken, N.J.: Wiley. Pagano M., Gauvreau, K. (2001). Fundamentos de Bioestadistica. 2da Edicion. Australia: Thomson Learning. Petrie, A., Sabin C. (2013). Medical Statistics at a Glance. Chichester, West Sussex: Wiley-Blackwell. Triola, M., (2004). Estadistica. Triola, M. and Pineda Ayala, L. (2004). Estadi?stica. 9th ed. Distrito Federal: Pearson Educacio?n. Villarroel L., Bioestadistica. Chile: Depto. de Salud Publica, Pontificia Universidad Catolica de Chile Wayne W. D. (1997). Bioestadistica: Base para el analisis de las ciencias de la salud. Mexico UTEHA, Editorial Lumisa SA de CV. Noriega Editores. PONTIFICIA UNIVERSIDAD CATOLICA DE CHILE FACULTAD DE MATEMATICAS/ACTUALIZA MAYO 2018