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Organizado por la Fundación del Ilustre Colegio Oficial de Médicos de Madrid para la educación y Formación Sanitarias |
Información General
Fechas: Consultar
Horario: de 16:30 a 20:30 horas
Lugar: Colegio de Médicos de Madrid; C/ Santa Isabel, 51; 28012 Madrid
Nº máximo asistentes: 22
Total de horas lectivas: 24
Información por E-mail: cursos@icomem.es; infofmc@icomem.es
Información por Teléfono: 915385118 / 915385305
Matrícula: Consultar
Asistencia obligatoria – Diploma acreditativo
Profesorado
Salvador Resino García
Investigador Titular de OPIs; Centro Nacional de Microbiología; Instituto de Salud Carlos III.
Mª Asunción Díaz Franco
Médico Especialista en Medicina Preventiva y Salud Pública. Centro Nacional de Epidemiologia. Área de Vigilancia VIH/SIDA. Instituto de Salud Carlos III.
José Mª Bellón Cano
Estadístico de la Fundación para la Investigación Biomédica Gregorio Marañón; Hospital General Universitario Gregorio Marañón
Coordinación
Salvador Resino García
Investigador Titular de OPIs; Centro Nacional de Microbiología; Instituto de Salud Carlos III.
José Mª Bellón Cano
Bioestadístico; Fundación para la Investigación Biomédica Gregorio Marañón
Objetivos
Diseño y creación de bases en SPSS. Exportación de los datos con el SPSS.
Aplicación de conceptos estadísticos básicos con el programa SPSS.
Elección de la técnica estadística más adecuada en función de la naturaleza de los datos.
Resolución mediante el SPSS de las técnicas estadísticas más frecuentemente empleadas en Investigación en las Ciencias de la Salud.
Interpretación correcta de los resultados estadísticos.
Extracción de los resultados más importantes y su presentación en el documento científico.
Creación de graficas y tablas con SPSS, Excel y Word.
Metodología
El curso es esencialmente práctico, disponiendo el alumno de un ordenador desde el primer momento para realizar los ejercicios propuestos por el profesor con el programa SPSS. Previamente se explicarán en clase los fundamentos estadísticos de cada una de las técnicas estadísticas a utilizar. Posteriormente, con la resolución de los ejercicios, se explicarán detalladamente los resultados para su correcta interpretación.
Las clases practicas se realizaran se realizaran con ordenador para que el alumno identifique claramente todas las opciones útiles de los paquetes informáticos SPSS, Excel, Access y Word.
Las 4 primeras clases serán teóricas y practicas a la vez. En ellas se describen las técnicas estadísticas utilizadas más frecuentemente y su aplicación con SPSS.
Las 2 últimas clases serán fundamentalmente prácticas. En ellas se analizaran los datos de 8 estudios estadísticos correspondientes a 8 artículos publicados ó enviados. Se analizaran y extraerán los datos más importantes que serán plasmados en graficas con SPSS y Excel, y tablas en Word.
Programa
1. Introducción al SPSS
- Visión general del SPSS.
- Ventanas del sistema, barra de menús, cuadros de diálogo, estructura de sintaxis, comandos, etc.
- Creación de una base de datos con SPSS, tipo de variables, etiquetas.
- Importación y exportación de ficheros de datos.
- Fusión de archivos SPSS. Datos perdidos por el sistema y por el usuario.
- Selección de datos y segmentación de ficheros.
- Transformación de datos y recodificación de variables.
- Representaciones gráficas: Diagrama de caja ("Boxplot"), scatterplot, etc.
2. Estadística básica
- Comandos SPSS: Frecuencias, Descriptives, Explore.
- Tablas de contingencia: Prueba ji-cuadrado de Pearson, prueba exacta de Fisher.
- Pruebas de normalidad.
- Correlación paramétrica y no paramétrica.
- T de Student de una muestra, dos muestras independientes, medidas repetidas.
- Pruebas no paramétricas: U de Mann-Whitney; Wilcoxon, Kruskal-Wallis.
3. Estadística avanzada (I): Pruebas para comparar dos o más grupos.
- Análisis de la varianza de un factor (ANOVA).
- Regresión lineal simple y múltiple.
4. Estadística avanzada (II): Pruebas para comparar dos o más grupos. Evaluación de una prueba diagnóstica
- Modelo lineal general (GLM).
- Sensibilidad y Especificidad de una prueba diagnóstica. Estudio de la validez global mediante curvas ROC.
5. Estadística avanzada (III): Regresión logística. Análisis de Supervivencia.
- Análisis de Regresión Logística: Características de la regresión logística. Construcción de un modelo predictivo.
- Función de supervivencia. Curvas Kaplan-Meier.
- Regresión de Cox: Características de la regresión de Cox. Construcción de un modelo predictivo.
6. Prácticas: Análisis de estudios estadísticos correspondientes artículos publicados.
- Organización de datos según diseño de estudio y test estadísticos más apropiados en cada caso.
- Análisis e interpretación de resultados.
- Diseño de tablas y gráficos en SPSS y Excel.
