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Curso de Posgrado - Estadística para Ciencias de la Salud con R-Commander

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Analisis de educaedu

Agustin González

Agustin González

Curso de Posgrado - Estadística para Ciencias de la Salud con R-Commander

  • Modalidad de impartición
    La modalidad de estudio es presencial.
  • Número de horas
    Consultar.
  • Titulación oficial
    Se entregará a los graduados un Certificado de Estudios.
  • Valoración del programa
    El Curso de Estadística para Ciencias de la Salud con R-Commander, enseña al alumno a manejar las técnicas estadísticas más usadas en el ámbito de la salud. Aprende a utilizar el programa por computadoras R-Commander, con el cual aprende a realiza tests estadísticos para analizar datos clínicos-biológicos y para tomar decisiones, a partir de un sustento matemático que lo avala.
  • Dirigido a
    Este curso se dirige a Médicos, Licenciados en Biotecnología, Enfermeros y Técnicos, preferentemente con conocimientos básicos de computación y estadística.
  • Empleabilidad
    Le ayudará en su desempeño laboral dentro del área de salud, tanto a quienes realicen tareas de enfermería, de laboratorio o bien de medicina en sus distintas ramas.

Comentarios sobre Curso de Posgrado - Estadística para Ciencias de la Salud con R-Commander - Presencial - Almagro - Buenos Aires

  • Contenido
    Curso de Posgrado: Estadísticas para Ciencias de la Salud con R - Commander

    Carga horaria
    : 25hs
    Fecha de inicio cursada: 30/10/2017

    DESTINATARIOS:

    Dirigido a profesionales del área de la salud (Médicos, Bioquímicos, Lic. en Biotecnología, Ing. Biomédicos, Lic. en Enfermería etc.) que deseen ampliar su conocimiento teórico-prácticos sobre los análisis y test estadísticos más utilizados en ciencias de la salud utilizando un software especializado.

    Es necesario que los concurrentes al curso posean conocimientos previos básicos sobre informática y estadística, una certificación de cursos sobre dichas áreas será solicitada. Además es recomendable que los concurrentes demuestren un buen nivel de lecto-comprensión del idioma inglés.

    DIRECTOR/ES: Bioing. Lucas Damián Costa

    La aplicación de la estadística a las ciencias de la salud ha aumentando rápidamente en los  últimas  décadas. Pocos  artículos se publican sin que incluyan estudios estadísticos, al menos  descriptivos. Como  todos  sabemos  la estadística es una herramienta muy útil y poderosa para describir y analizar datos, pero también sirve como apoyo a la toma de decisiones. 
    El análisis estadístico es, en sus fundamentos teóricos y en sus aplicaciones prácticas, una disciplina matemática, pero está al servicio de profesionales no matemáticos y puede ser entendida y usada con eficiencia sin entrar en las razones matemáticas que la sustentan. Los razonamientos lógicos del análisis estadistico son los mismos que utiliza el hombre de la calle en la actividad cotidiana. No hay ningún proceso mental sofisticado que sea propio del análisis  estadístico. Por ello pueden entenderlo todas las personas que se lo propongan, cualquiera que sea su formación previa. Ronald  Fisher,  una de las figuras más destacada de la estadística teórica y aplicada de todos los tiempos dice:

    “Las conclusiones lógicas que siguen a los cálculos  estadísticos... son una cuestión exclusiva de la capacidad pensante de los humanos. Todas las personas inteligentes están igualmente capacitadas para ello y los estadísticos no tienen especial autoridad en ese aspecto” (Fisher, R. The design of experiments.)

    En los últimos años una herramienta computacional llamada R ha cobrado mucha popularidad y aceptación a la hora de realizar estadísticas de todo tipo y complejidad. R es un lenguaje de programación y un entorno para análisis estadístico y la realización de gráficos. Debido a su naturaleza es fácilmente adaptable a una gran variedad de tareas. R abarca una amplia gama de técnicas estadísticas que van desde los modelos lineales a las más modernas técnicas de clasificación pasando por los test clásicos y el análisis de series temporales. Proporciona una amplia gama de gráficos que además son fácilmente adaptables y extensibles. La calidad de los gráficos producidos y la posibilidad de incluir en ellos símbolos y fórmulas matemáticas, posibilitan su inclusión en publicaciones que suelen requerir gráficos de alta calidad.

    Sin embargo, más allá de todas las ventajas de R no deja de ser un lenguaje de programación, lo cual conlleva a que no sea amigable a la hora de ser usado por personas que no tienen conocimiento de programación. Para estas personas existe R-Commander; una Interfaz Gráfica de Usuario (GUI) que permite acceder a muchas capacidades del entorno estadístico R sin que el usuario tenga que conocer el lenguaje de comandos propio de este entorno. R-Commander  es una interfaz tipo ventana que cubre la mayor parte de los análisis estadísticos más habituales en unos menús desplegables a los que estamos bastante acostumbrados, ya que la mayoría de los programas que utilizamos en cualquier sistema operativo son de este tipo. Podemos decir que es una manera de manejar R sin necesidad de aprender su código o casi nada de él, lo cual lo hace bastante práctico cuando se está aprendiendo a usarlo.

    ¿Cuáles son los grandes atractivos de R-cmdr?
    • Los gráficos de alta calidad.
    • La capacidad de combinar, análisis específicos para cada situación.
    • La capacidad de manipular y modificar datos y funciones.
    • Las actualizaciones son frecuentes (cada 3 meses aproximadamente)
    • Es uno de los mejores y más poderosos paquetes estadísticos.
    • ES UN SOFTWARE TOTALMENTE GRATUITO!

    Todo lo expuesto nos deja entender que aprender a utilizar R-Commander representa un muy interesante instrumento para que cada uno de nosotros podamos llevar a cabo de una forma rápida, segura y confiable los análisis estadísticos que necesitamos realizar con nuestros propios set de datos.

    En este curso buscaremos capacitar a los alumnos, a través de una metodología teórico-práctica, sobre el uso de las que consideramos son las opciones más útiles de R-Commander para la realización de los análisis estadísticos más demandados en las ciencias de la salud.

    Cronograma:
    • Lunes 30 y Martes 31 de Octubre.
    • Lunes 13 y Martes 14 de Noviembre.
    • Lunes 27 y Martes 28 de Noviembre.
    • Finalización: 28 de noviembre 
    Días de cursada: Lunes y Martes de 16 a 20 horas

    Metodología

    Clases de naturaleza teórico-práctica. Será remarcada la importancia de la interacción profesor-alumno durante este tiempo para despejar dudas y enriquecer así el proceso de aprendizaje.
    La estructura fundamental de las clases será la siguiente: 

    Se presentará el título del tema en forma verbal y en pizarrón, se justificará el porqué fue incluido en el temario del curso. 
    Se procederá a desplegar  brevemente los contenidos teóricos del tema del día, utilizando como herramienta visual de apoyo una presentación de diapositivas digitales (.ppt).
    Se llevaran a cabo ejercicios prácticos utilizando el software RCommander, se analizarán todas las opciones que el programa ofrece en los análisis de turno, buscando siempre la correcta aplicación de los conceptos teóricos antes explicados. 
    Se abrirá el debate sobre los temas expuestos.
    Se presentará y entregará un problema práctico, relacionado a la clase recién finalizada, el mismo deberá ser resuelto y entregado por los alumnos en los tiempos estipulados.
     
    El método de estudio consistirá en trabajar, tanto en el horario del curso como en los domicilios particulares de los concurrentes, con los materiales didácticos otorgados. Los cuales incluirán, cada uno, el enunciado de un problema práctico que se deberá poder resolver al finalizar cada tema y tienen como fin reafirmar los conceptos presentados.

    Este método de estudio permite compaginar, de una forma muy flexible, las obligaciones personales de cada uno de los participantes del curso con el seguimiento del mismo.

    Los materiales didácticos incluyen una serie de capítulos, secciones de libros y documentos en forma digital, junto con varios apuntes preparados por el profesorado del curso y presentaciones en PowerPoint para cada tema. El estudio se orientará mediante una guía didáctica que contiene todas las indicaciones precisas para el desarrollo del trabajo individual. Estos materiales serán enviados directamente a los participantes cuando confirmen su asistencia. 
     
    Los canales de comunicación, que permitirán una constante interacción entre los participantes del curso y el equipo docente, están integrados por toda la serie de medios disponibles actualmente: correo postal, teléfono, fax, correo electrónico, etc. Asimismo, quienes lo deseen podrán solicitar entrevistas personales, en horarios fuera de los correspondientes al curso, con los miembros del equipo docente con el fin de despejar dudas y realizar consultas.

    Evaluación: Al finalizar cada modulo se enunciará y entregará un problema práctico sobre los contenidos expuestos durante el mismo.

    Para cada módulo, el alumno deberá resolver el problema correspondiente y enviarlo para su evaluación, utilizando para ello el medio que le resulte más conveniente. En todo momento podrá acudir a la asistencia tutorial del responsable docente. Cada trabajo recibirá la correspondiente evaluación de la cual se recibirá la oportuna información de los resultados. 

    Para considerar aprobado el curso de deberá tener aprobados el 80% de los trabajos prácticos con una calificación igual o mayor a setenta y cinco sobre cien (75/100).
    También es condición necesaria para aprobar el curso una asistencia mínima del 80%.
     
    Objetivos:
     
    El objetivo general del curso es instruir al alumnado, mediante la utilización de la herramienta estadística computacional R-Commander, sobre los aspectos teóricosprácticos de las técnicas estadísticas más utilizadas en las ciencias de la salud. De manera más específica, los principales objetivos de este curso son los siguientes:
    • Conocer los principios generales de los test estadísticos más utilizados actualmente para el tratamiento de datos clínico-biológicos.
    • Comprender y aprender a integrar técnicas conocidas para aprovechar su potencial en el análisis de datos.
    • Estudiar algunos métodos y algoritmos novedosos en el área de interés.
    • Entender las aplicaciones de la herramienta estadístico-computacional (RCommander) mediante ejemplos útiles relacionados al campo de la medicina.

    Contenidos:

    Módulo 1: Introducción a R y R-Commander:
    Introducción a R (R Proyect). Introducción a R-Commander.  Instalación de R y R–Commander. Objetos en R. Funciones más  comunes en R. Uso de R como calculadora. Looping. Ejercicios y aplicaciones.

    Módulo 2: Manejo de datos en R y R-Commander.
    Introducción. Introducir y almacenar un nuevo conjunto de datos. Importar datos ya almacenados en distintos formatos. Exportar datos en algún formato estándar. Recodificar variables. Calcular nuevas variables a partir de otras ya existentes. Filtrar casos. Ejercicios y aplicaciones.

    Módulo 3: Estadística descriptiva en R-Commander.
    Introducción. Estadísticos descriptivos básicos con R-Commander. Obtener medidas de posición, dispersión y forma  de un conjunto de datos. Distribuciones de frecuencias. Representaciones gráficas: Diagrama de barras y diagrama de sectores. Histograma. Valores atípicos: Diagrama de caja. Ejercicios y aplicaciones.

    Módulo 4: Distribuciones de Probabilidad en R-Commander.
    Distribuciones discretas. Distribuciones continuas. Calcular probabilidades asociadas a las distribuciones de probabilidad más habituales. Representaciones gráficas de las distribuciones de probabilidad más habituales. Ejercicios y aplicaciones.

    Módulo 5: Inferencia paramétrica en R-Commander.
    Introducción. Contraste sobre la media de una población. Contraste para la diferencia de medias de poblaciones independientes. Contraste para la diferencia de medias de poblaciones pareadas. ANOVA de una vía. ANOVA Factorial. Ejercicios y aplicaciones.

    Módulo 6: Inferencia no-paramétrica en R-Commander.
    Introducción. Prueba de Kolmogorov-Smirnov. Prueba de Shapiro-Wilk. Contrastes de bondad de ajuste. Contraste χ2 de bondad de ajuste. Test de Wilcoxon de dos muestras  independientes. Test de Wilcoxon de dos muestras pareadas.  Test de Kruskal-Wallis. Ejercicios y aplicaciones

    Módulo 7: Correlación y regresión en R- Commander.
    Introducción. Correlación. Regresión lineal simple. Regresión lineal múltiple. Regresión polinomial. Regresión no lineal. Regresión logística. Ejercicios y aplicaciones.

    Módulo 8: Manejo de gráficos en R-Commander.
    Introducción. Gráficos vectorizados (alta resolución).  Grafico secuencial. Gráfico de tallos y hojas. Gráficos de interacción. Diagrama de dispersión. Matriz de diagrama de dispersión. Diagrama de dispersión en 3D. Ejercicios y aplicaciones.

    Módulo 9: Análisis dimensional en R-Commander.
    Introducción. Análisis de componentes principales. Agrupación por k-medias. Agrupación jerárquica. Tema extra: Cálculo de tamaño muestral (Power and Sample Size Calculation). Ejercicios y aplicaciones.

    Forma de pago:

    En un pago:

    - Tarjeta de crédito - Tarjeta de débito - Transferencia bancaria.

    En cuotas:

    -Tarjeta de crédito: Visa, Mastercard, American Express

    * Bajo ninguna circunstancia el Instituto Universitario procederá a realizar devoluciones de importes abonados por los profesionales en relación a la actividad académica, ya fuere que hayan sufrido inconvenientes personales, malinterpretado los contenidos académicos de la cursada, de agenda, por razones de salud, ni por ninguna otra causa.

    Habiéndose abonado el programa académico, el profesional no estará facultado para requerir modificación alguna en relación a las fechas de cursada ni para solicitar el traspaso de saldo a favor de otra actividad o persona. Así mismo, les recordamos que la vacante queda reservada sólo contra pago realizado SIN EXCEPCION.

    Inscripción:

    Online
    • Fotocopia del título de grado o constancia de alumno regular
    • DNI

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