Página principal

Bioestadística / biostatistics


Descargar 181.03 Kb.
Fecha de conversión21.09.2016
Tamaño181.03 Kb.


Asignatura: BIOESTADÍSTICA

Código: 18521

Centro: Facultad de Medicina

Titulación: Medicina

Nivel: Grado

Tipo: Formación básica

Nº de créditos: 6

ASIGNATURA / COURSE TITLE


BIOESTADÍSTICA / BIOSTATISTICS

1.1.Código / Course number


18521

1.2.Materia / Content area


II.5. BIOESTADÍSTICA / II.5. BIOSTATISTICS

1.3.Tipo / Course type


Formación básica / Basic compulsory subject

1.4.Nivel / Course level


Grado / Bachelor (first cycle)

1.5.Curso / Year


Primer Curso / First course

1.6.Semestre / Semester


Primer Semestre / First Semester

1.7.Número de créditos / Credit allotment


6 ECTS

1.8.Requisitos previos / Prerequisites


No hay requisitos previos / No prerequisites

1.9.Requisitos mínimos de asistencia a las sesiones presenciales / Minimum attendance requirement


La asistencia es muy recomendable a todas las sesiones presenciales y es requerida en las sesiones de evaluación / The attendance is very recommendable for all contact sessions and is required for evaluation sessions

1.10.Datos del equipo docente / Faculty data


DEPARTAMENTO DE MEDICINA PREVENTIVA, SALUD PÚBLICA Y MICROBIOLOGÍA

Facultad de Medicina

Datos del profesor



Nombre: Juan Francisco Casanova Domingo (COORDINADOR)

Despacho: D-33-A

Teléfono: 914975472

Dirección electrónica: juanfrancisco.casanova@uam.es

Página Web personal: http://www.uam.es/casanovadomingo

Lecturer’s Data:



Name: Juan Francisco Casanova Domingo (COORDINATOR)

Office: D-33-A

Telephone: 914975472

Email address: juanfrancisco.casanova@uam.es

Personal Web page: http://www.uam.es/casanovadomingo

Datos del profesor:



Nombre: José Javier Sánchez Hernández

Despacho: D-41

Teléfono: 914975441

Dirección electrónica: josejavier.sanchez@uam.es

Página Web personal: Departamento Medicina Preventiva y Salud Pública

Lecturer’s Data:



Name: José Javier Sánchez Hernández

Office: D-41

Telephone: 914975441

Email address: josejavier.sanchez@uam.es

Personal Web page: Departamento Medicina Preventiva y Salud Pública

Datos de la profesora:



Nombre: María del Rosario López Giménez

Despacho: D-33

Teléfono: 914975436

Dirección electrónica: mrosario.lopez@uam.es

Página Web personal:

Lecturer’s Data:



Name: María del Rosario López Giménez

Office: D-33

Telephone: 914975436

Email address: mrosario.lopez@uam.es

Personal Web page:

Datos del profesor:



Nombre: José Javier García Gómez

Despacho: D-33-A

Teléfono: 914975472

Dirección electrónica:

Página Web personal:

Name: José Javier García Gómez

Office: D-33-A

Telephone: 914975472

Email address:

Personal Web page:

Datos del colaborador docente:



Nombre: Juan José de la Cruz Troca (COORDINADOR DE PRÁCTICAS)

Despacho: D-35

Teléfono: 914975437

Dirección electrónica:

Página Web personal:

Educational collaborator’s Data:



Name: Juan José de la Cruz Troca (COORDINATOR OF PRACTICAL CLASSES)

Office: D-35

Telephone: 914975437

Email address:

Personal Web page:

1.11.Objetivos del curso


 El objetivo de la asignatura es que el alumno sea capaz de: Comprender e interpretar los resultados estadísticos en la literatura médica. Diseñar y realizar estudios de investigación estadísticos sencillos utilizando la metodología estadística. Conocer algún programa informático de análisis estadístico. Conocer los principios del método científico, la investigación biomédica y el ensayo clínico.

 Esto se traduce en que al terminar la asignatura el alumno haya adquirido las siguientes COMPETENCIAS:



SABER

1. Conocer los conceptos básicos de Bioestadística y su aplicabilidad a las ciencias biomédicas

2. Diseñar estudios observacionales y experimentales.

3. Conocer las principales técnicas estadísticas y su aplicación.

4. Distinguir entre muestra y población. Técnicas de muestreo y diseño de experimentos.

5. Analizar de modo descriptivo un conjunto de datos.

6. Los conceptos de probabilidad y las distribuciones teóricas más importantes en ciencias biomédicas y su aplicación.

7. El concepto de inferencia estadística.

8. Construir e interpretar intervalos de confianza para medias y proporciones.

9. Contrastes de hipótesis y conocer sus limitaciones.

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. Comparaciones con variables cuantitativas.

15. Análisis de variables cualitativas.

16. Medidas de asociación de variables cualitativas.

17. El problema de las comparaciones múltiples.

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.

20. Análisis multivariante. Regresión lineal múltiple y regresión logística.

21. Conocer el concepto, finalidad y diseño de un Ensayo Clínico. Metaanálisis.

22. Utilidad y aplicaciones de programas informáticos de estadística.



SABER HACER

SABER INTERPRETAR

1. Diseñar y planificar un estudio observacional y experimental.

1. Interpretar los niveles de precisión, confianza y error en las conclusiones de un estudio estadístico.

2. Análisis descriptivo de datos.

2. Transformaciones de variables para que se verifiquen las especificaciones del modelo.

3. Calcular intervalos de confianza para medias y proporciones, determinando el tamaño adecuado de la muestra.

3. Las medidas de asociación entre variable cualitativas utilizando las tablas de contingencia.

4. Construir las hipótesis de un contraste y calcular el nivel de significación (valor P).

4. Los resultados de la comparación con variables cuantitativas por métodos paramétricos y no paramétricos.

5. Comparar con variables cuantitativas (medias).

5. La necesidad y utilidad de calcular los intervalos de credibilidad en la regresión lineal e interpretación de los coeficientes.

6. Analizar variables cualitativas (tablas de contingencia). Comparación de proporciones.

6. Los coeficientes de las ecuaciones de regresión múltiple y logística.

7. Calcular el coeficiente de correlación y la ecuación de regresión lineal.

7. Los resultados del análisis de supervivencia univariante, bivariante y multivariante.

8. Elegir según su conveniencia entre pruebas paramétricas y no paramétricas.

8. Metodología estadística de una publicación científica.

9. Manejar un paquete estadístico a nivel de usuario.



Course objectives


 The aim of the course is that the student becomes capable of: Understanding and interpreting statistical results in medical literature. Designing and realising simple statistical studies of investigation using the statistical methodology. Knowing some computer program of statistical analysis. Knowing the principles of the scientific method, the biomedical research and the clinical trials.

• This means that at the end of the course the student has reached the following COMPETENCES:



KNOWLEDGE

1. To know the basic concepts of Biostatistics and its applicability to biomedical sciences

2. To design observational and experimental studies.

3. To know the main statistical techniques and their application.

4. To distinguish between sample and population. Sampling techniques and design of experiments.

5. To analyze descriptively a data set.

6. The concepts of probability and the most important theoretical distributions in biomedical sciences and their application.

7. The concept of statistical inference.

8. To build and to interpret confidence intervals for means and proportions.

9. To know the hypothesis tests and their limitations.

10. To know the relation between hypothesis tests and confidence intervals.

11. To interpret the P-value and to obtain conclusions.

12. To distinguish between independent and matched samples.

13. To distinguish between parametric and nonparametric methods.

14. Comparisons with quantitative variables.

15. Analysis of qualitative variables.

16. Measures of association of qualitative variables.

17. The problem of the multiple comparisons.

18. To know the concept and interpretation of regression studies and simple linear correlation.

19. To know the concept and interpretation of survival analysis.

20. Multivariate analysis. Multiple linear regression and logistic regression.

21. To know the concept, purpose and design of a Clinical Trial. Meta-analysis.

22. Utility and applications of computer programs of statistical analysis.



SKILLS

INTERPRETING

1. To design and to plan observational and experimental studies.

1. To interpret the levels of precision, confidence and error in the conclusions of a statistical study.

2. Descriptive data analysis.

2. Transformations of variables so that the specifications of the model are verified.

3. To calculate confidence intervals for averages and proportions, determining the suitable sample size.

3. The qualitative measures of association between qualitative variables using contingency tables.

4. To build the hypotheses of a test and to calculate the significance level (P-value).

4. The results of the comparison with quantitative variables by parametric and nonparametric methods.

5. To compare with quantitative variables (means).

5. The necessity and utility of calculating intervals of credibility in linear regression and interpretation of the coefficients.

6. To analyze qualitative variables (contingency tables). Comparison of proportions.

6. The coefficients of multiple and logistic regression equations.

7. To calculate the correlation coefficient and the linear regression equation.

7. The results of univariate, bivariate and multivariate survival analysis.

8. To choose according to their convenience between parametric and nonparametric tests.

8. The statistical methodology of a scientific publication.

9. To handle a statistical package at user level.





1.12.Contenidos del programa


INTRODUCCIÓN

  1. El Método Estadístico en Medicina.

OBTENCIÓN DE DATOS

  1. El muestreo.

  2. El diseño de experimentos. Ensayos Clínicos.

ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA

  1. Medidas que definen una distribución de datos.

  2. Representaciones gráficas de datos médicos.

PROBABILIDAD Y DISTRIBUCIONES

  1. Teoría de la probabilidad. Teorema de Bayes.

  2. Distribuciones de probabilidad.

  3. Distribuciones típicas en Biomedicina.

INFERENCIA Y ESTIMACIÓN

  1. Introducción a la Inferencia Estadística.

  2. Estimación de poblaciones a partir de muestras.

CONTRASTE DE HIPÓTESIS Y COMPARACIÓN EN VARIABLES CUANTITATIVAS

  1. Contraste de Hipótesis y Comparación de Medias

  2. Comparación de dos muestras en variables cuantitativas I.

  3. Comparación de dos muestras en variables cuantitativas II.

  4. Comparación de dos muestras mediante intervalos de confianza.

  5. Predeterminación del tamaño muestral.

  6. Comparación de varias muestras. Análisis de la varianza I.

  7. Análisis de la varianza II.

AJUSTE A DISTRIBUCIONES Y ANÁLISIS CON VARIABLES CUALITATIVAS

  1. Bondad de ajuste a distribuciones teóricas.

  2. Asociación y comparación de caracteres cualitativos I.

  3. Asociación y comparación de caracteres cualitativos II.

CORRELACIÓN Y REGRESIÓN

  1. Correlación de variables cuantitativas I.

  2. Correlación de variables cuantitativas II.

  3. Leyes biológicas experimentales.

  4. Ecuaciones de regresión.

PRUEBAS NO PARAMÉTRICAS

  1. Pruebas no paramétricas I.

  2. Pruebas no paramétricas II.

ESTADÍSTICA AVANZADA

  1. Análisis multivariante. Análisis de la varianza 2 factores. ANCOVA.

  2. Regresión lineal múltiple. Regresión logística.

  3. Análisis de la supervivencia.

  4. El método estadístico en las publicaciones científicas. Meta-análisis.

Course contents

INTRODUCTIÓN

  1. The Statistical Method in Medicine.

OBTAINING DATA

  1. Sampling.

  2. Design of experiments. Clinical trials.

DESCRIPTIVE STATISTICS

  1. Measures that define a distribution of data.

  2. Graphical representations of medical data.

PROBABILITY AND DISTRIBUTIONS

  1. Probability theory. Bayes’ Theorem.

  2. Probability distributions.

  3. Typical distributions in Biomedicine.

INFERENCE AND ESTIMATION

  1. Introduction to Statistical Inference.

  2. Estimation of populations from samples.

HYPOTHESIS TESTING AND COMPARISON IN QUANTITATIVE VARIABLES

  1. Hypothesis Testing and Comparison of Means

  2. Comparison of two samples in quantitative variables I.

  3. Comparison of two samples in quantitative variables II.

  4. Comparison of two samples through confidence intervals.

  5. Sample size predetermination.

  6. Comparison of several samples. Analysis of variance I.

  7. Analysis of variance II.

GOODNESS OF FIT AND ANALYSIS WITH QUALITATIVE VARIABLES

  1. Goodness of fit to theoretical distributions.

  2. Association and comparison of qualitative characters I.

  3. Association and comparison of qualitative characters II.

CORRELATION AND REGRESSION

  1. Correlation of quantitative variables I.

  2. Correlation of quantitative variables II.

  3. Experimental biological laws.

  4. Regression equations.

NONPARAMETRIC TESTS

  1. Nonparametric tests I.

  2. Nonparametric tests II.

ADVANCED STATISTICS

  1. Multivariate analysis. Two-way analysis of the variance. ANCOVA.

  2. Multiple linear regression. Logistic regression.

  3. Survival analysis.

  4. The statistical method in scientific publications. Meta-analysis.


1.13.Referencias de consulta / Course bibliography


Teoría

CARRASCO DE LA PEÑA J. El método estadístico en la investigación médica. Ciencia 3. 1995.

LE C.T., BOEN J.R. Health and Numbers. Basic Biostatistical Methods. Willey-Liss. 1995.

MARTÍN ANDRÉS A., LUNA DEL CASTILLO J.D. Bioestadística para las ciencias de la salud. Norma. 2004.

MARTÍNEZ GONZÁLEZ, M.A., SÁNCHEZ VILLEGAS, A., FAULÍN FAJARDO, J. Bioestadística amigable. Díaz de Santos.2006.

MILTON J.S. Estadística para Biología y Ciencias de la salud. McGraw-Hill Interamericana. 2001.

ROSNER B. Fundamentals of Biostatistics. Duxbury Press. 1995.

SENTÍS J., PARDELL H., COBO E., CANELA J. Bioestadística. Masson. 2003.



Ejercicios y Problemas

CARRASCO J.L., LÓPEZ M.R.,CASANOVA J.F., GARCÍA J.J., PUEYO A., HORTELANO M. Ejercicios y problemas de Estadística Médica. Ciencia 3. 1994.

ROSNER B. Study Guide for Fundamentals of Biostatistics. Duxbury Press. 1995.

SPIEGEL, M.R. Estadística. McGraw-Hill. 1970.


2.Métodos docentes


 La docencia reglada en esta materia se basa fundamentalmente en actividades presenciales. Las actividades no presenciales corren a cargo del alumno.

 Las actividades presenciales de docencia se desglosan en



  • Clases magistrales (30 horas)

  • Seminarios y Tutorías (16 horas)

  • Prácticas con ordenador (6 horas)

A su vez, los Seminarios y Tutorías se componen de

  • Resolución de Ejercicios o Cuestiones (12 horas)

  • Asistencia a una conferencia (1 hora)

  • Tutorías (3 horas)



Teaching methodology


 Regular teaching in this matter is based essentially on contact sessions. The non contact activities are at the student’s own.

 Contact teaching sessions are broken down into:



  • Lectures (30 hours)

  • Seminars and Tutorial Sessions (16 hours)

  • Practices with computer (6 hours)

 In turn, the Seminars and Tutorial Sessions are made up of :

  • Resolution of Exercises or Questions (12 hours)

  • Attendance to a conference (1 hour)

  • Tutorial Sessions (3 hours)


3.Tiempo de trabajo del estudiante / Student workload



 

Nº de horas

Porcentaje

Presencial

Clases magistrales

30 h (20%)

6 h (4%)


36 %

Clases prácticas

Tutorías a lo largo del semestre

3 h (2%)

Seminarios

12 h (8%)

Conferencia

1 h (0,7%)

Realización del examen final

2 h (1,3%)

No presencial

Estudio a lo largo del semestre

86 h (57,3%)

64 %

Preparación del examen

10 h (6,7%)

Número total de horas de trabajo: 25 h x 6 ECTS/h

150 h






4.

 

No. of hours

Percentage

Contact hours

Lectures

30 h (20%)

6 h (4%)


36 %

Practical Classes

Tutorial Sessions during the semester

3 h (2%)

Seminars

12 h (8%)

Conference

1 h (0,7%)

Making of the final exam

2 h (1,3%)

Independent study time

Study during the semester

86 h (57,3%)

64 %

Preparation of the exam

10 h (6,7%)

Total number of working hours: 25 h x 6 ECTS/h

150 h



Métodos de evaluación y porcentaje en la calificación final


EVALUACIÓN FINAL (EXAMEN)

a) PARTE GENERAL …………………………………………………..….. 8 Puntos

  • Preguntas tipo test (incluyendo preguntas basadas en el planteamiento de un problema)

  • Preguntas “abiertas”

b) CONFERENCIA ………………………………………………...……….. 1 Punto

  • Se incluirán en el examen preguntas sobre la conferencia

EVALUACIÓN CONTINUA

c) EVALUACIÓN DE LAS PRÁCTICAS CON ORDENADOR …… 1 Punto

  • En la última sesión de prácticas se contestará un cuestionario con ayuda del programa estadístico.

MANTENIMIENTO DE LOS RESULTADOS DE LA EVALUACIÓN

  • Las calificaciones de las prácticas con ordenador y de la conferencia se mantendrán hasta el siguiente año académico. Las calificaciones en la parte general del examen sólo serán válidas para la convocatoria en que se obtengan.



Evaluation procedures and weight of components in the final grade


FINAL ASSESSMENT (EXAM)

a) GENERAL PART …………………………………………………..….. 8 Points

  • Test type questions (including questions based on a raised problem)

  • “Open” questions

b) CONFERENCE ………………………………………………...……….. 1 Point

  • Questions on the conference will be included in the examination

CONTINUOUS ASSESSMENT

c) ASSESSMENT OF PRACTICES WITH COMPUTER …………… 1 Point

  • In the last session of practices a questionnaire with the help of the statistical program will be answered.

MAINTENANCE OF THE RESULTS OF THE EVALUATION

  • The marks of the practices with computer and the conference will be kept until the following academic year. The marks in the general part of the examination will only be valid for the period of exams in that they are obtained.


5.Cronograma




Semana

Contenido

Horas

pr.


Horas

no pr.


1

T1. El Método Estadístico en Medicina

5

8

T2. El muestreo

T3. El diseño de experimentos Ensayos Clínicos

T4. Medidas que definen una distribución de datos

T5. Representaciones gráficas de datos médicos

2

S1. Seminario Obtenc. datos y Estadística Descriptiva

3

5

T6. Teoría de la probabilidad. Teorema de Bayes

T7. Distribuciones de probabilidad

3

T8. Distribuciones típicas en Biomedicina

4

6

S2. Seminario Probabilidad y Distribuciones I

S3. Seminario Probabilidad y Distribuciones II

T9. Introducción a la Inferencia Estadística

4

T10. Estimación de poblaciones a partir de muestras

3

5

Tut1. Tutoría 1

T11. Contraste de Hipótesis y Comparac. de Medias

5

T12. Comparac. dos muestras variables cuantitativas I

2

4

S4. Seminario Inferencia y Estimación

6

T13. Comparac. dos muestras variables cuantitativas II

1

2

7

T14. Comparac. dos muestras mediante interv. conf.

3

5

S5. Seminario C. de Hipótesis y Comparac. Medias I

T15. Predeterminación del tamaño muestral

8

S6. Seminario C. de Hipótesis y Comparac. Medias II

1

2

9

T16. Comparac. varias muestras. Análisis varianza I

6

9

T17. Análisis de la varianza II

S7. Seminario Predeterminación del tamaño muestral

P1. Práctica con ordenador I

T18. Bondad de ajuste de distribuciones teóricas

10

S8. Seminario Análisis de la varianza

2

4

T19. Asociación y Comparac. de caracteres cualitat. I

11

T20. Asociación y Comparac. de caracteres cualitat. II

4

7

T21. Correlación de variables cuantitativas I

S9. Seminario Ajuste distrib. y Análisis caract. cualitat.

T22. Correlación de variables cuantitativas II

12

T23. Leyes biológicas experimentales

5

8

Tut2. Tutoría 2

T24. Ecuaciones de regresión

S10. Seminario Correlación y Regresión

T25. Pruebas no paramétricas I

13

T26. Pruebas no paramétricas II

4

7

S11. Seminario Pruebas no paramétricas

P2. Práctica con ordenador II

14

T27. Análisis multiv. Análisis varianza 2 fact. ANCOVA

6

9

T28. Regresión lineal múltiple Regresión logística

T29. Análisis de la supervivencia

P2. Práctica con ordenador III (Evaluación Prácticas)

T30. El mét. estad. en las public. científ. Meta-análisis

15

S12. Seminario Estadística Avanzada

3

5

Tut3. Tutoría 3

C. Conferencia

16

Examen

2

10

 Todas las actividades presenciales que aparecen son de una hora aproximadamente, a excepción de las prácticas, cuya duración estimada es de 2 horas cada una.

 El número de horas no presenciales es una estimación en promedio. Lógicamente puede variar en función de las características individuales de cada alumno.

 Pueden producirse ligeras variaciones por necesidades de coordinación con el horario conjunto (“damero”) de las asignaturas de primer curso.

Course calendar


Week

Contents

Contact

hours


Indep. study time

1

T1. The Statistical Method in Medicine

5

8

T2. Sampling

T3. Design of experiments. Clinical trials

T4. Measures that define a distribution of data

T5. Graphical representations of medical data

2

S1. Seminar Obtaining Data and Descriptive Statistics

3

5

T6. Probability theory. Bayes’ Theorem

T7. Probability distributions

3

T8. Typical distributions in Biomedicine

4

6

S2. Seminar Probability and Distributions I

S3. Seminar Probability and Distributions II

T9. Introduction to Statistical Inference

4

T10. Estimation of populations from samples

3

5

Tut1. Tutorial Session 1

T11. Hypothesis Testing and Comparison of Means

5

T12. Comparison of two samples in quantitative variables I

2

4

S4. Seminar Inference and Estimation

6

T13. Comparison of two samples in quantitative variables II

1

2

7

T14. Comparison of two samples through conf. intervals

3

5

S5. Seminar Hypothesis testing and Comparison of means I

T15. Sample size predetermination

8

S6. Seminar Hypothesis testing and Comparison of means II

1

2

9

T16. Comparison of several samples. Analysis of variance I

6

9

T17. Analysis of variance II

S7. Seminar Sample size predetermination

P1. Practice with computer I

T18. Goodness of fit to theoretical distributions

10

S8. Seminar Analysis of variance

2

4

T19. Association and comparison of qualitative characters I

11

T20. Association and comparison of qualitative characters II

4

7

T21. Correlation of quantitative variables I

S9. Seminar goodness of fit and anal. with qualit. variables

T22. Correlation of quantitative variables II

12

T23. Experimental biological laws

5

8

Tut2. Tutorial Session 2

T24. Regression equations

S10. Seminar Correlation and Regression

T25. Nonparametric tests I

13

T26. Nonparametric tests II

4

7

S11. Seminario Nonparametric tests

P2. Practice with computer II

14

T27. Multivariate analysis. 2-way ANOVA. ANCOVA

6

9

T28. Multiple linear regression. Logistic regression

T29. Survival analysis

P2. Practice with computer III (Practices Assessment)

T30. The stat. method in sci. publications. Meta-analysis

15

S12. Seminar Advanced Statistics

3

5

Tut3. Tutorial Session 3

C. Conference

16

Exam

2

10

 All the contact activities that appear are of one hour approximately, with the exception of the practices, whose estimated duration is of 2 hours each.

 The number of independent study hours is an estimation in average. Logically, it can vary depending on the individual characteristics of each student.



 Slight variations by needs of coordination with the schedule of the subjects of first course can take place.


de



La base de datos está protegida por derechos de autor ©espanito.com 2016
enviar mensaje