Esta asignatura aborda los contenidos fundamentales de la Estadística que el alumnado de Grado de Medicina ha de aprender para el correcto desarrollo de sus competencias profesionales futuras: Introducción a la bioestadística y a los tipos de variables. La estadística descriptiva y la representación gráfica de datos. La Probabilidad y las distribuciones y modelos teóricos de probabilidad. La Estadística inferencial. Estimación de parámetros poblacionales. Contraste de hipótesis. Análisis de la asociación entre variables. Uso de paquetes estadísticos.

Conocer los conceptos básicos de la bioestadística y su aplicación a las ciencias de la salud.

Ser capaz de diseñar cuestionarios y analizar sus resultados.

Realizar correctamente análisis estadísticos de bases de datos utilizando programas informáticos.

Interpretar correctamente los resultados de los análisis estadísticos y sus limitaciones.

Entender e interpretar los datos estadísticos en la literatura médica.

Manejar con autonomía programas informáticos de análisis de datos.

Realizar los análisis de datos con perspectiva de género.

Conocer, valorar críticamente y saber utilizar las tecnologías y fuentes de información clínica y biomédica, para obtener, organizar, interpretar y comunicar información clínica, científica y sanitaria.

Comunicar de manera clara y eficiente los resultados de análisis de datos.

BIOESTADÍSTICA



1.Introducción a la bioestadística. Concepto de variable. Variabilidad biológica. Descripción e interpretación de la variabilidad. Conceptos de estadística descriptiva e inferencial. Datos biomédicos (tipos y fuentes).

2. Estadística descriptiva. Definición y objetivos. Ordenación y tabulación de datos. Estadísticos de posición. Media, moda, mediana, cuartiles. Medidas de dispersión, rango, recorrido intercuartílico, varianza, desviación típica, coeficiente de variación. Estadísticos de forma: asimetría y kurtosis.

3.Representación gráfica de datos. Introducción. Representación gráfica de variables cualitativas o discretas: diagramas de barras, sectores y pictogramas. Representación gráfica de variables cuantitativas, histograma, polígono de frecuencia, diagrama de cajas, representación de frecuencias acumuladas (ojiva).

4. Probabilidad. Fenómenos aleatorios. Espacio muestral. Probabilidad de un suceso. Probabilidad condicionada. Probabilidad de una unión e intersección de sucesos. Análisis de asociación de sucesos. Teorema de Bayes. Aplicaciones a las pruebas diagnósticas. Conceptos de sensibilidad, especificidad y valores predictivos. Curvas ROC.

5. Distribuciones teóricas de probabilidad. Introducción. Variables aleatorias. Función de densidad y función de distribución con variables discretas y continuas. Esperanza matemática y varianza de una variable aleatoria.

6. Modelos teóricos de probabilidad. Modelos de distribución discreta: Bernouilli, binomial, Poisson. Modelos de distribución continua normal: chi-cuadrado, t de Student, F de Fisher-Snedecor. Formas límite de la distribución binomial y de Poisson.

7. Análisis de asociación entre variables cuantitativas. Modelos de correlación y regresión. Covarianza. Intensidad de la asociación, medida. Modelo de regresión. Predicción mediante modelos lineales.

8. Estadística inferencial. Concepto de inferencia estadística. Muestreo. Errores. Representatividad de la muestra. Modalidades de muestreo. Distribución muestral de un estadístico. Error estándar de un estadístico.

9. Estimación de parámetros poblacionales. Estimación de la media puntual y/o mediante intervalos de confianza. Estimación de una proporción puntual y por intervalos de confianza. Cálculo del Tamaño de la muestra de un estudio.

10. Contraste de hipótesis. Formulación de hipótesis. El modelo clásico (frecuentista): Nivel de significación. Interpretación del valor p. Tipos de errores y Potencia de una prueba. El modelo bayesiano de contraste de hipótesis: el Factor de Bayes, cálculo e interpretación. Elección del test estadístico adecuado para variables numéricas de resultado: verificación de supuestos de normalidad y de igualdad de varianzas; los métodos no paramétricos. Contraste sobre la media. Comparación entre medias muestrales con medidas independientes y con medidas relacionadas. Comparación de medias de más de dos grupos (ANOVA). Contraste sobre la proporción. Comparación entre proporciones.

11. Análisis de asociación entre variables cualitativas. Prueba de independencia. Tablas de contingencia. Utilización del estadístico chi-cuadrado.

12. La perspectiva de género en el análisis de datos y la investigación en salud.

13. Unas pinceladas sobre la minería de datos, el aprendizaje automático y la inteligencia artificial.

Se trabajará el desarrollo de las competencias básicas de aprendizaje por medio de enfoques de "aprender haciendo" y del aprendizaje basado en proyectos.

El alumnado deberá llevar y utilizar sus ordenadores portátiles personales en todas las modalidades docentes de la asignatura.

1. Las sesiones teóricas incluirán explicaciones sobre los aspectos claves del análisis de datos y de la bioestadística, e incluirán diferentes ejercicios prácticos que permitan aclarar y ejemplificar la teoría.

2. En las prácticas de ordenador y de aula y en los seminarios se trabajará por medio de tareas como la resolución de problemas concretos de análisis de datos o realizaciones de cálculos usando programas informáticos, con especial énfasis en la correcta interpretación de los resultados.

3. Durante las prácticas de ordenador, prácticas de aula y seminarios, el alumnado podrán plantear dudas al profesorado sobre la realización de los ejercicios o sobre la realización del trabajo en grupo.

4. El alumnado desarrollará cuestionarios que enviarán a sus redes de contactos. Las respuestas a los cuestionarios serán analizadas dentro de los "trabajos de grupo", que realizarán en grupos de hasta cuatro personas como máximo. Esos grupos tendrán que: depurar datos de las respuestas de una encuesta, analizar los datos usando las distintas herramientas aprendidas a lo largo del curso, y hacer una presentación pública ante la clase. La presentación tendrá una duración limite de 10 minutos y deberá ajustarse a los apartados clásicos usados en la presentación de trabajos científicos en el área de la salud: introducción, objetivos, metodología, resultados, discusión, conclusiones, bibliografía.

5. El alumnado podrá solicitar tutorías individuales con el profesorado de la asignatura.



Las competencias adquiridas, además de en los exámenes parciales, serán evaluadas a través de cuestionarios de respuesta múltiple realizados a lo largo del curso, que incluyan la resolución de diferentes casos, ejercicios o problemas. Los cuestionarios se responderán a través de eGela (Moodle). Estos cuestionarios realizados en sesiones de las distintas modalidades docentes de la asignatura tendrán un peso del 15% de la nota final en la evaluación continua ordinaria.

• Sistema de Evaluación Continua
• Sistema de Evaluación Final
• Herramientas y porcentajes de calificación:
  • Prueba tipo test (%): 60
  • Realización de prácticas (ejercicios, casos o problemas) (%): 15
  • Trabajos en equipo (resolución de problemas, diseño de proyectos) (%): 25

1. Se considerará no presentado en la convocatoria ordinaria quien no realice los dos exámenes parciales individuales, para quienes no renuncien al sistema de evaluación continua.

Los exámenes parciales individuales tienen un peso del 60% de la nota final de la asignatura.



2. Quien desee renunciar al sistema de evaluación continua deberá solicitarlo expresamente al profesorado y será evaluad@ únicamente con un examen final de tipo test.



3. Los dos exámenes parciales individuales (de preguntas test de respuestas múltiples) suponen el 60% de la nota final de la asignatura. Será necesario superar el 50% en la media de las notas de esos exámenes parciales para poder aprobar la asignatura.



4. El trabajo en grupo supondrá el 25% de la nota final de la asignatura, y su calificación será la misma para todas las personas de cada grupo.



5. A lo largo del curso habrá distintas evaluaciones cortas en las sesiones de las prácticas de ordenador, prácticas de aula, seminarios, o sesiones de teoría, por medio de cuestionarios de preguntas de elección múltiple que se responderán a través de eGela (Moodle), para evaluar las competencias y conocimientos adquiridos en ellas. Estos cuestionarios realizados en sesiones de las distintas modalidades docentes de la asignatura tendrán un peso del 15% de la nota final de la asignatura en la modalidad de evaluación continua.

Para quienes no hayan renunciado a la evaluación continua:



1. Realizarán un examen de preguntas test de respuestas múltiples, que supondrá el 60% de la nota final de la asignatura. Será necesario superar el 50% de ese examen.



2. A la nota del examen test, siempre que se haya superado el 50%, se le sumarán las calificaciones de la evaluación continua para obtener la calificación definitiva de la evaluación extraordinaria: 25% por el trabajo en grupo y 15% por las evaluaciones en las sesiones docentes.



Quien haya renunciado al sistema de evaluación continua será evaluad@ únicamente con un examen final de tipo test.

Los distintos materiales de uso obligatorio de las distintas modalidades docentes están disponibles en Egela.

Bibliografía básica

M.A. Goss-Sampson. Análisis estadístico con JASP: una guía para estudiantes. Acceso gratuito en:



https://openaccess.uoc.edu/bitstream/10609/102926/6/An%c3%a1lisis%20estad%c3%adstico%20con%20JASP%20una%20gu%c3%ada%20para%20estudiantes.pdf





Otra guía, pero en inglés:



Learning Statistics with JASP: A Tutorial for Psychology Students and Other Beginners is a free textbook by Danielle J. Navarro, David R. Foxcroft, and Thomas J. Faulkenberry.



Accesible en: https://learnstatswithjasp.com/

Bibliografía de profundización

Miguel Angel Martinez. Biostadística Amigable. ISBN: 978-84-9022-500-4.

J.Susan Milton.Estadística para Biología y Ciencias de la Salud. 3ª Edición. Ed McGraw-Hill.Interamericana. ISBN: 0-07-290148-9

Accesible en: https://www.google.com/url?sa=t&rct=j&q=&esrc=s&source=web&cd=&ved=2ahUKEwi55YbI_Mn_AhUAU6QEHT0-DRYQFnoECAUQAQ&url=https%3A%2F%2Fcssdelasalud.files.wordpress.com%2F2018%2F09%2Fest-5-estadistica-para-biologia-y-ciencias-de-la-salud-3a-ed.pdf&usg=AOvVaw029uqbdiL3A4rny7mwuC7q&opi=89978449


Bayesian Inference in JASP: A Guide for Students. Accesible en:

http://static.jasp-stats.org/Manuals/Bayesian_Guide_v0_12_2_1.pdf

Revistas

Statistics in Medicine
http://www3.interscience.wiley.com/journal/2988/home

http://biostatistics.oxfordjournals.org/

Direcciones web

1. Programas estadísticos para análisis de datos de acceso libre que se usarán en el curso:

- JASP, última versión accesible desde https://jasp-stats.org/

- ORANGE data mining, última versión accesible desde https://orangedatamining.com/

2. Direcciones útiles. En español:
https://www.bioestadistica.uma.es/baron/apuntes/
http://www.hrc.es/bioest/M_docente.html
http://www.fisterra.com/mbe/investiga/index.asp
http://www.seh-lelha.org/stat1.htm
http://ftp.medprev.uma.es/libro/referencia.htm

3. En Inglés:

http://www.bmj.com/collections/statsbk/index.dtl
http://www.statsoft.com/textbook/stathome.html

4. Using Humor in the Introductory Statistics Course:

http://www.amstat.org/publications/jse/v10n3/friedman.html

5. Medicina basada en la evidencia

http://www.cica.es/aliens/samfyc/invest.htm#Anchor-8060
http://infodoctor.org/rafabravo/
http://www.infodoctor.org/rafabravo/mbe.htm
Biblioteca Cochrane: https://www.cochranelibrary.com/


6. DATOS:
http://www.eustat.es/
http://www.ine.es/
http://dxsp.sergas.es/ApliEdatos/Epidat/gal/default.asp
http://www.who.int/research/en/
http://www.cdc.gov/spanish/temas/datos.html