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Bioestadistica

http://www.unav.es/asignatura/bioestadisticamed/ 1 de 15

Bioestadstica (Gr.Medicina-08) (2011-2012)

Datos generalesObjetivosDescripcinActividades formativasEvaluacinProgramaBibliografaHorarios de clase y de atencin

Bioestadistica


Datos generalesAsignatura:BioestadsticaMdulo: Medicina social, habilidades de comunicacin e iniciacin a la investigacinMateria: Investigacin en biomedicina

: , Facultad de Medicina.Departamento Departamento de Medicina y Salud PblicaPreventiva

Titulacin: Mdico (grado)Facultad: Facultad de Medicina. Universidad de NavarraCurso: 1Organizacin temporal: SemestralCrditos: 6 ECTSProfesores que la imparten:

Profesor responsable: Prof. Dr. Miguel Angel Martinez GonzalezProfesores Ayudantes:

Dra. Estefana Toledo Atucha ([email protected])Dr. Jorge M. Nez-Crdoba ([email protected])Dr. Javier Basterra-Gortari ([email protected])D. Eduardo del Pozo ([email protected])D. Alfredo Gea ([email protected])

Departamento de Medicina Preventiva y Salud Pblica, Facultad de Medicina.Plan de estudios: Medicina 08 (grado)Tipo de asignatura: bsica

Idioma en que se imparte: Espaol /Ingls. Aproximadamente un 10% de las clases tericas sedarn en ingls.

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ObjetivosCONOCIMIENTOS

1. Proporcionar los conocimientos necesarios para que resulten asequibles los mtodos estadsticos msutilizados y consolidados actualmente en la investigacin biomdica.

2. Comprender los conceptos elementales y las reglas fundamentales de la probabilidad

3. Comprender crticamente y saber aplicar las sutilezas del contraste de hiptesis cientficas y de laestimacin de parmetros, ser capaz de advertir los principales riesgos de cometer errores aleatorios ysistemticos en la conduccin de un proyecto de investigacin.

4. Conocer, saber aplicar e interpretar las bases de los principales mtodos de contraste de hiptesisutilizados en investigacin biomdica y su relacin con los procedimientos de estimacin de parmetros.

5. Conocer y saber aplicar e interpretar las principales pruebas estadsticas de comparacin de medias yproporciones, incluyendo procedimientos paramtricos y no paramtricos, diseos emparejados oindependientes, con dos o ms muestras o con medidas repetidas, as como el clculo del tamao muestraladecuado.

6. Conocer y saber interpretar los resultados de los procedimientos de descripcin de la supervivencia(curvas de Kaplan-Meier) y tener una visin general de los principales modelos de regresin multivarianteutilizados en medicina (regresin mltiple, logstica y de Cox).

7. Adquirir destreza profesional en el manejo de programas estadsticos para finalidades de anlisis de datosy presentacin de resultados en investigacin biomdica.

HABILIDADES Y ACTITUDES

1. Desarrollar capacidades para describir y sintetizar los datos recogidos en las diversas escalas de medida,tanto mediante ndices estadsticos univariantes como mediante procedimientos grficos.

2. Adquirir una comprensin profunda y detallada de los fundamentos comunes a todas las pruebas decontraste de hiptesis, as como su relacin con los procedimientos de estimacin de parmetros medianteintervalos de confianza.

3. Aprender a seleccionar el mtodo estadstico ms adecuado para resolver los principales problemas que seplantean en la investigacin clnica, epidemiolgica y experimental.

4. Conocer y saber aplicar e interpretar los procedimientos de regresin lineal simple y de correlacin tantoparamtrica como no paramtrica.

5. Saber desarrollar procedimientos descriptivos de anlisis de supervivencia.

6. Alcanzar una visin general, slo introductoria, de los principales modelos lineales generalizados que seutilizan en el anlisis multivariable (regresin mltiple, logstica y de riesgos proporcionales).

7. Saber desarrollar, aplicar e interpretar todos estos procedimientos con los paquetes informticos EXCELy SPSS para Windows.

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DescripcinLa estadstica es una parte de la ciencia la matemtica que trabaja con grandes conjuntos de datos numricospara extraer conclusiones (inferencias) basadas en el clculo de probabilidades. La estBioestadstica comprendida dentro de la estadstica aplicada. Podra definirse como la aplicacin de mtodos estadsticosen problemas mdicos y biolgicos. Esta asignatura contiene una primera parte ms breve que estudia losprocedimientos descriptivos. A continuacin se presentan, tambin brevemente los conceptos bsicos delclculo de probabilidades. La ltima parte, que es la ms extensa, versa sobre los procedimientos analticoso inferenciales que sirven para extraer conclusiones sobre la poblacin a partir del estudio de una muestra.Estos procedimientos se basan en el contraste de hiptesis y la estimacin de intervalos de confianza. Seincluye el estudio de variables numricas o cuantitativas (comparaciones de medias) y el estudio deproporciones. Tambin se valoran diseos de investigacin emparejados o independientes y diseos demedidas repetidas. Finalmente se estudian, con una ptica introductoria y slo panormica los principalesprocedimientos multivariantes que se usan con ms frecuencia en medicina.

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Actividades formativas1.- Clases magistrales. 4 semanales

Metodologa: La clase magistral se adapta al programa del curso. En ella se exponen de forma clara ysencilla, procurando ir de lo simple a lo complejo, los principales contenidos de la asignatura. Se buscan enprimer lugar los ejemplos y comparaciones que puedan resultar ms prximas y familiares al alumno.Al comienzo de la exposicin se realiza un breve resumen de clases anteriores y una indicacin de losobjetivos y principales materias de la clase actual. Se procura dar un cierto carcter interactivo a las clasespara que los alumnos sean parte activa en el proceso de aprendizaje. Se incentiva tambin la participacin yla atencin mediante la realizacin de preguntas o llevando a cabo pequeos tests al final de la clase.

Competencias u objetivos concretos que se alcanza:1. Desarrollar capacidades para describir y sintetizar los datos recogidos en las diversas escalas de medida,tanto mediante ndices estadsticos univariantes como mediante procedimientos grficos.



2. CLASES PRCTICAS-SEMINARIOS: 6 SESIONES DE 2 HORASMetodologa:

A) Se proporcionar a los alumnos un listado de preguntas tipo test con antelacin.El alumno deber traerlasresueltas al seminario.

B) Sesiones con ordenadores para manejar el programa SPSS.Se proporciona a los alumnos con antelacinun manual de prcticas con ejercicios resueltos. Se distribuyen en pequeos grupos (~40) cada alumnodelante de un ordenador donde estn cargadas las bases de datos y el programa. Cada alumno va realizandolos ejercicios con el ordenador al ritmo que marca un profesor que va explicando cmo debe usarse elordenador para resolver cada problema. Hay al menos un par de alumnos de cursos superiores que siguen laasignatura "Tcnicas instrumentales en bioestadstica" que van supervisando las pantallas de ordenador decada alumno para comprobar que estn hacendo bien los ejercicios.Esta metodologa tiene por principio estimular la participacin activa del alumno mediante la discusin. Elseminario pretende la participacin activa de un grupo de alumnos, armonizada por la planificacin previa yrealizada bajo la direccin de una persona competente, cuyo fin es lograr un correcto aprendizaje por partedel alumno, sobre la base de una adecuada identificacin del problema objeto de estudio. Esta tcnicapermite la profundizacin en temas especficos, as como la solucin de problemas planteados en la prctica.Dentro de sus ventajas destaca la de permitir el dilogo docente-discente, estimular al alumno, aumentar surendimiento y facilitar la evaluacin, aunque se considera que conlleva un gran gasto de tiempo y personal.

Competencias u objetivos concretos que se alcanza:1. Aprender a seleccionar el mtodo estadstico ms adecuado para resolver los principales problemas que seplantean en la investigacin clnica, epidemiolgica y experimental.

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6. Ser capaz de programar una hoja de clculo en Excel que pueda resolver alguno de los tests estadsticos oestimar el tamao muestral.

7. El alumno debe ser capaz de reparar la hoja de clculo (n anterior) cuando un profesor la someta a estrso borre algn contenido. As se har en el examen prctico.

3.- ESTUDIO PERSONAL DEL ALUMNO: 90 horas

Metodologa: Se ha desarrollado un manual de 919 pginas ( ) queBIOESTADSTICA AMIGABLE, 2 ed.se adapta especficamente al contenido del programa. En cada tema se incluyen 30 cuestiones de eleccinmltiple y 10 problemas, cuya resolucin detallada viene incluida en el mismo manual. Parte del contenidode las prcticas (desarrollado en el manual de prcticas) lo completarn los alumnos en horas de trabajopersonal.

Competencias u objetivos concretos que se alcanza:

1. Desarrollar capacidades para describir y sintetizar los datos recogidos en las diversas escalas de medida,tanto mediante ndices estadsticos univariantes como mediante procedimientos grficos.







4.- EVALUACINMetodologa:

Examen parcial: 100 preguntas de eleccin mltiple (duracin: 2.30 horas)- PESO RELATIVO = 10%

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Tests de clase (pequeos exmenes de sorpresa de 5-10 preguntas de eleccin mltiple durante la clase)(duracin: 5-10 minutos). PESO RELATIVO=15%

Examen de prcticas: evaluacin de las competencias en resolucin de problemas con SPSS y Excel. PESORELATIVO=25%

Examen final: 100 preguntas de eleccin mltiple (duracin: 2.30 horas. PESO RELATIVO=50%

Convocatoria extraordinaria: slo habr un examen final similar al de la convocatoria ordinaria, con 100preguntas tipo test que tendr un valor del 100%.

Competencias u objetivos concretos que se alcanza:1. Desarrollar capacidades para describir y sintetizar los datos recogidos en las diversas escalas de medida,tanto mediante ndices estadsticos univariantes como mediante procedimientos grficos.







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EvaluacinEl porcentaje de la nota de las distintas actividades realizadas durante el curso ser:

- 10%: Examen parcial.- 15%: Evaluacin continua (tests de clase).- 25%: Examen de prcticas (SPSS y EXCEL).- 50%: Examen final (100 preguntas tipo test de eleccin mltiple).

Convocatoria Extraordinaria:

100%: Examen final (100 preguntas tipo test de eleccin mltiple).

(duracin: 2,30 horas)

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ProgramaPROGRAMA PRCTICO DE LA ASIGNATURA BIOESTADISTICACorresponde al libro (750 primeras pginas).Bioestadstica Amigable, 2 edicin

1. SEMINARIOS PRCTICOS EN PEQUEOS GRUPOS.

- Tabulacin y representacin grfica de variables.

- Estadsticas descriptivas.

- Clculo de percentiles.

- Condiciones y pruebas de normalidad.

- Resolucin de problemas usando las diferentes distribuciones de probabilidad.

- Probabildiad condicionada, teorema de Bayes, odds previa y odds posterior.

- Construccin de curvas de Kaplan-Meier.

- Interpretacin de contrastes de hiptesis.

- Test a una cola y tests a dos colas.

- Valoracin de la significacin estadstica y la significacin clnica.

- Riesgos alfa y beta, concepto de potencia estadstica.

- Clculo e interpretacin de intervalos de confianza.

- Resolucin de problemas usando los tests de Ji-cuadrado, Fisher y McNemar.

- Interpretacin de resultados de artculos publicados que usan tests de Ji cuadrado o similares.

- Resolucin de problemas usando los tests t, de Mann-Whitney y de Wilcoxon.

- Clculo del tamao muestral y de la potencia estadstica.

- Problemas de ANOVA de una va.

- Problemas de ANOVA de 2 vas.

- Interpretacin de resultados de artculos publicados que comparan medias.

- Regresin y correlacin.

- Anlisis multivariante: regresin mltiple, logstica y de Cox.

- Interpretacin de resultados de artculos publicados que usan modelos multivariantes.

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- Interpretacin de listados de SPSS.

2. CLASES PRCTICAS CON APLICACIONES INFORMTICAS: SPSS Y EXCEL.

Se seguir el manual de . Pamplona: Ulzama, 2010."Aprendiendo SPSS" Nez-Crdoba et al

- Nociones bsicas sobre el manejo de SPSS y Excel- Estadstica descriptiva y estimacin de parmetros con SPSS

- Procedimientos grficos en SPSS: histogramas, diagramas de barras, grficos de sectores, grficos decajas, grficos de dispersin, grficos de tallo y hojas- Anlisis de supervivencia: mtodo de Kaplan-Meier con SPSS

- Comparacin de parmetros y test de hiptesis con SPSS: ji cuadrado para una proporcin, ji cuadrado dePearson, ji cuadrado de tendencia lineal, ji cuadrado de McNemar- Tests de normalidad con SPSS

- Comparacin de parmetros y test de hiptesis con SPSS: comparacin de una media con respecto a unvalor de referencia, comparacin de dos medias con t de Student para muestras independientes yemparejadas, tests no paramtricos (U de Mann-Whitney, test de Wilcoxon)- Intervalos de confianza con SPSS y Excel para medias, proporciones, diferencias de medias y diferenciasde proporciones

- Clculo de tamao muestral y de la potencia estadstica con Excel

- ANOVA de una va con SPSS y Excel

- Contrastes a priori ortogonales y no ortogonales con SPSS

- Contrastes post hoc: Scheff, Bonferroni con SPSS

- Test de Kruskal-Wallis con SPSS

- Anova de dos vas y modelos lineales generales con SPSS

- Anova de medidas repetidas con SPSS

- Test de Friedman con SPSS

- Regresin y correlacin con SPSS y Excel. Coeficientes de Pearson y Spearman. Coeficiente dedeterminacin. Ajustes del modelo. ANOVA de la regresin. Estudio de residuales. Grficos en la regresin- Regresin lineal mltiple: interpretacin de la salida de SPSS

- Regresin lineal mltiple: interpretacin de la salida de SPSS

- Regresin de Cox: interpretacin de la salida de SPSS.

PROGRAMA TERICO DE LA ASIGNATURA DE BIOESTADSTICA:

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TEMA 1. INTRODUCCIN A LOS MTODOS DE LA EPIDEMIOLOGA Y LABIOESTADSTICA.TEMA 2. PROCEDIMIENTOS DESCRIPTIVOS

2.1. Tipos de variables

2.2. Representaciones grficas. Diagramas de sectores, de barras, e histogramas. Grficos de tallo y hojas,grficos de cajas. Grficos de dispersin.2.3. Medidas de tendencia central

2.4. Medidas de dispersin

2.5. Medidas de forma

2.6. Medidas de posicin: cuantiles, percentiles

TEMA 3. PROBABILIDAD. DISTRIBUCIONES DE PROBABILIDAD

3.1. Conceptos generales de probabilidad

3.2. Distribuciones de probabilidad

3.3. Distribucin Normal tipificada

3.4. Distribucin Binomial

3.5. Distribucin de Poisson

3.6. Probabilidad condicionada, teorema de Bayes

3.7. Condiciones y pruebas de normalidad

3.8. Visin general de los mtodos de anlisis de supervivencia

3.9. Mtodo de Kaplan-Meier

TEMA 4. CONTRASTE DE HIPTESIS E INTERVALOS DE CONFIANZA4.1. Error sistemtico y error aleatorio

4.2. Hiptesis nula y alternativa.

4.3. Riesgos alfa y beta, potencia estadstica

4.4. Grado de significacin: valor p

4.5. Test a una cola y dos colas

4.6. Test de hiptesis versus intervalos de confianza

4.7. Significacin estadstica y significacin clnica

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4.8. Estimacin de una media

4.9. Estimacin de una mediana

4.10. Estimacin de una proporcin

4.11. Ensayos de equivalencia

TEMA 5. DATOS CATEGRICOS Y PORCENTAJES. COMPARACIN DE PROPORCIONES5.1. Tests de Chi-cuadrado

5.2. Prueba z

5.3. Test exacto de Fisher

5.4. Test de McNemar para datos emparejados5.5. Test de tendencia lineal

TEMA 6. COMPARACIONES DE MEDIAS ENTRE DOS GRUPOS

6.1. Test de la t de Student

6.2. Test de la U de Mann-Whitney

6.3. Test de la t para datos emparejados6.4. Test de Wilcoxon para datos emparejados

TEMA 7. ESTIMACIN DEL TAMAO MUESTRAL7.1. Estimacin de una media

7.2. Estimacin de una proporcin

7.3. Comparacin de medias

7.4. Comparacin de proporciones

7.5. Clculo de la potencia estadstica

TEMA 8. COMPARACIONES DE MEDIAS: 3 O MAS GRUPOS, ANOVA DE 1 VA8.1. ANOVA de 1 va

8.2. Contrastes a priori: contrastes ortogonales

8.3. Contrastes a posteriori: comparaciones mltiples

8.4. Mtodo de Benjamini-Hochberg8.5. Test de Kruskal-Wallis

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TEMA 9. ANOVA FACTORIAL Y MTODOS AVANZADOS DE ANOVA9.1. ANOVA de 2 vas y ANOVA factorial

9.2. Modelos lineales generalizados

9.3. ANOVA con medidas repetidas

9.4. Test de Friedman

TEMA 10. REGRESIN Y CORRELACIN10.1. Modelo de regresin lineal simple

10.2. Coeficiente de determinacin

10.3. Coeficiente de correlacin de Pearson

10.4. Coeficiente de correlacin no paramtrico de Spearman

10.5. Ajuste de una recta por mnimos cuadrados10.6. Estudio de residuales

TEMA 11. ANLISIS DE SUPERVIVENCIA11.1 Mtodo de Kaplan-Meier

11.2. Mediana de supervivencia

11.3. Intervalos de confianza para curvas de supervivencia

TEMA 12. INTRODUCCIN A LOS MTODOS MULTIVARIABLES12.1. Regresin Lineal Mltiple

12.2. Regresin Logstica

12.3. Regresin de Cox

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BibliografaMANUAL DE LA ASIGNATURA:

Martnez Gonzlez MA, Fauln Fajardo FJ, Snchez-Villegas A. 2 Ed. ,Bioestadstica AmigableMadrid: Daz de Santos, 2006. (Primera reimpresin revisada, 2009)

Fe de erratas (REIMPRESION 2009)

MANUAL DE PRCTICAS:Nez-Cordoba J, Cabello E, Bes-Rastrollo M. . Pamplona: Ulzama Digital, 2010.Aprendiendo SPSS

OTRA BIBLIOGRAFA RECOMENDADA:

1. Altman DG. "Practical statistics for medical research". Londres: Chapman and Hall/CRC, 1991. Reprint:1999.

2. Motulsky H. "Intuitive Biostatistics". Oxford University Press, USA; 2nd Revised & enlarged edition(January 20, 2010).

3. Bailar JC, Hoaglin DC. Medical Uses of Statistics, 3rd Ed. N Engl J Med Books, 2009.

4. Katz MH: "Multivariable Analysis: A Practical Guide for Clinicians". 2nd ed. Cambridge: Cambridge University Press, 2006.

5. Martn Andrs A, Luna del Castillo JD. Bioestadstica para las ciencias de la salud. Madrid: CapitelEdiciones S.L, 2004.

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Horarios de clase y de atencinCLASES TERICASGrupo A: Lunes, Martes, Jueves y Viernes 9.00 (Clase 3A02) Grupo B: Lunes y Viernes: 8.00 (Clase 3E02) Martes y Jueves: 10.00

CLASES PRCTICASGrupo 1: 29/9 16-18 h // 6/10 16-18 h // 3/11 18-20 h // 11/11 16-18 h // 18/11 16-18 h // 25/11 18-20 h

Grupo 2: 26/9 18-20 h // 4/10 16-18 h // 25/10 18-20 h // 8/11 18-20 h // 15/11 16-18 h // 22/11 18-20 h

Grupo 3: 28/9 18-20 h // 5/10 16-18 h // 28/10 18-20 h // 10/11 18-20 h // 17/11 18-20 h // 24/11 18-20 h

Grupo 4: 26/9 16-18 h // 3/10 16-18 h // 24/10 18-20 h // 7/11 18-20 h // 14/11 18-20 h // 21/11 18-20 h

Grupo 5: 27/9 18-20 h // 7/10 16-18 h // 26/10 18-20 h // 9/11 18-20 h // 16/11 18-20 h // 23/11 18-20 h

Ordenadores reservados para trabajo personal:10-14 Octubre, 21-25 Octubre y 30 Noviembre a 2 Diciembre, de15-16 h en aula 0C04

ATENCINPersona de Contacto: Dr. Miguel ngel Martnez -GonzlezE-mail: [email protected]

FACULTAD DE MEDICINA, Universidad de NavarraEdificio Investigacin, 2 planta, despacho 2520.C/ Irunlarrea, n 1E-31080 Pamplona (Navarra) Tel.: +34 948 425 600, ext. 6463Fax: +34 948 425 649

Departamento de Medicina y Salud PblicaPreventiva Universidad de Navarra

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