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CURSO
BIOESTADÍSTICA
LUGAR
NEGOCENTER
Paseo de la Castellana, 135, 28046 Madrid
HORARIO
8 horas repartidas entre Teoría (4) y Prácticas (4):
VIERNES, 1 Abril 2016: 16:00-20:00 h (Programa inicial)
21:00 h: Cena
SÁBADO, 2 Abril 2016: 09:00-13:00 h
(Continuación y prácticas con PC portátil propio)
ALUMNOS
Actividad promocional
patrocinada por
ESP/ABG/0022/16 03/2016
15 asistentes (miembros de sendimad)
Con el aval de:
Solicitada la acreditación
Actividad promocional
patrocinada por
PROGRAMA
CONTENIDO
El Curso está enfocado en las bases conceptuales de las diferentes
técnicas estadísticas multivariantes y aspectos prácticos del
manejo de los programas SPSS y G-Stat.
Está dirigido a Endocrinólogos que tengan necesidad de analizar,
evaluar o presentar datos estadísticos multivariantes. Aunque la
formulación matemática se ha reducido al mínimo y el enfoque es
básicamente conceptual, se recuerdan algunos conocimientos de
estadística básica.
1.
3.
Conocer los
principios
generales de las
principales
pruebas
multivariantes
2.
Lectura crítica de
publicaciones y
ensayos clínicos
con metodología
multivariante
OBJETIVOS
Desarrollar y
profundizar en
técnicas
estadísticas
cada vez más
utilizadas
4.
Aplicación
práctica e
interpretación
de resultados
1
2
3
4
(manejo de
programas SPSS
y G-Stat)
PROFESORADO
Alejandro Pedromingo Marino
Licenciado en Ciencias. Máster en Estadística matemática.
Consultor estadístico con amplia experiencia docente. Exmiembro
del panel de revisores estadísticos de la revista Medicina Clínica.
Responsable de departamentos de Estadística y Biometría de
varios Laboratorios farmacéuticos.
5
Introducción:
Herramientas: Manejo de programas y utilidades
Repaso de conceptos estadísticos básicos
Tipos de variables, IC, Modelos y niveles de significación
Técnicas básicas:
Regresión lineal simple
Coeficientes de regresión y correlación
Pearson, Spearman y desviación típica de residuales
Condiciones de aplicación
Regresión lineal múltiple:
Introducción a los modelos multivariantes
Variables respuestas y explicativas
Factores y covariables
Concepto de ajuste
Modelos iniciales y finales
Interpretación de coeficientes
Coeficiente de determinación múltiple
Regresión logística:
Condiciones de aplicación
Interpretación de coeficientes
Función logit
Concepto de OR
Filtros previos y su inutilidad
Selección de variables candidatas
Modelización hacia atrás
Aplicación práctica
Análisis de datos de supervivencia:
Kaplan-Meier y Regresión de Cox
Variable tiempo y datos censurados
Curvas de supervivencia
Modelización multivariante
Coeficientes y Hazard Ratios
Interpretación práctica de HR
Aceleración y ralentización del tiempo
Aplicación práctica
Similitudes y diferencias entre técnicas multivariantes