Créditos ECTS Créditos ECTS: 2
Horas ECTS Criterios/Memorias Trabajo del Alumno/a ECTS: 34 Horas de Tutorías: 2 Clase Expositiva: 6 Clase Interactiva: 8 Total: 50
Lenguas de uso Castellano, Gallego
Tipo: Materia Ordinaria Máster RD 1393/2007 - 822/2021
Departamentos: Estadística, Análisis Matemático y Optimización
Áreas: Estadística e Investigación Operativa
Centro Facultad de Enfermería
Convocatoria: Primer semestre
Docencia: Con docencia
Matrícula: Matriculable | 1ro curso (Si)
- Familiarizar al alumnado con las técnicas básicas de estadística, tanto descriptivas como inferenciales, y su aplicación en Ciencias de la Salud en general y en Enfermería en particular.
- Evaluar la importancia de las estadísticas como herramienta para acceder al conocimiento científico y aprender a valorar criticamente la información de los informes de investigación en función de su rigor en la aplicación de las estadísticas y de las conclusiones extraídas de los análisis realizados.
- Emplear paquetes estadísticos que permita el análisis de datos obtenidos en una investigación biomédica
1. El Método Estadístico en Atención Sanitaria, Gestión y Cuidados
2. Obtención de datos. Diseño de una muestra
3. Introducción a los paquetes estadísticos SPSS y Epidat 4.2
4. Estadística descriptiva y representaciones gráficas
5. Correlación y regresión en variables cuantitativas
6. Distribuciones de probabilidad típicas en Biomedicina
7. Inferencia Estadística. Aplicaciones en Atención Sanitaria, Gestión y Cuidados
PRÁCTICAS DE AULA DE INFORMÁTICA
Práctica 1.- Introducción al SPSS. Estadística descriptiva
Práctica 2.- Regresión y dependencia de variables
Práctica 3.- Inferencia Estadística
Práctica 4.- Introducción al EPIDAT 4.2
Los materiales de estudio de la asignatura estarán disponibles en el campus virtual, en el que se desarrollarán los contenidos teóricos, ejemplos ilustrativos, boletines de ejercicios para los seminarios y guiones de prácticas informáticas.
BÁSICA
Crujeiras, R.M. y Faraldo, P. (2010): "Manual de estadística básica para ciencias de la salud", Unidixital
Rius Díaz, F. e Wärnerberg Wärnerberg, Julia (2014): Bioestadística. Paraninfo.
COMPLEMENTARIA
Glover, T.; Mitchell, K. (2015): "An Introduction to Biostatistics using R", Waveland Press. Available at:
https://waveland.com/Glover-Mitchell/r-guide.pdf [Accessed May 12, 2024]
Martínez González, M.A.; Sánchez Villegas, A.; Toledo Atucha , E.; Faulin Fajardo, J. (2020): "Bioestadística amigable", Elsevier.
Montanero Fernández, J.; Minuesa Abril, C. (2018): "Estadística básica para Ciencias de la salud". Available at:
http://matematicas.unex.es/~jmf/Archivos/Manual%20de%20Bioestadística.p… [Accessed May 12, 2024]
Milton J.S. (2007) Estatística para Bioloxía e Ciencias da Saúde. Interamericana- McGraw- Hill (3ª edición).
Rosner, B. (2011) “ Fundamentals of Bioestatistics”. Wadsworth Publishing Company. Duxbury Press (5ª edición).
1.Básicas y Generales
CG02 - Capacidad para recoger datos de interés sanitario, analizarlos y transmitirlos de manera eficaz
CG03 - Capacidad para utilizar los nuevos sistemas de información en los ámbitos de desempeño de la profesión
CB6 - Poseer y comprender conocimientos que aporten una base u oportunidad de ser originales en el desarrollo y/o aplicación de ideas, a menudo en un contexto de investigación
CB7 - Que los estudiantes sepan aplicar los conocimientos adquiridos y su capacidad de resolución de problemas en entornos nuevos o poco conocidos dentro de contextos más amplios (o multidisciplinares) relacionados con su área de estudio
CB8 - Que los estudiantes sean capaces de integrar conocimientos y enfrentarse a la complejidad de formular juicios a partir de una información que, siendo incompleta o limitada, incluya reflexiones sobre las responsabilidades sociales y éticas vinculadas a la aplicación de sus conocimientos y juicios
CB9 - Que los estudiantes sepan comunicar sus conclusiones y los conocimientos y razones últimas que las sustentan a públicos especializados y no especializados de un modo claro y sin ambigüedades
CB10 - Que los estudiantes posean las habilidades de aprendizaje que les permitan continuar estudiando de un modo que habrá de ser en gran medida autodirigido o autónomo
2. Transversales
CT01 - Capacidad de emprender acciones con espíritu de equipo
CT02 - Compromiso ético e intelectual.
3. Especificas
CE37 - Desarrollar capacidades para describir y sintetizar la información de los datos recogidos en diversas escalas de medida, utilizando estadísticos descriptivos y procedimientos gráficos.
CE38 - Comprender los fundamentos de los contrastes de hipótesis, así como su relación con los procedimientos de estimación de parámetros mediante intervalos de confianza
CE39 - Conocer y saber aplicar e interpretar las principales pruebas estadísticas de comparación de medias
CE40 - Conocer e interpretar tablas de datos categóricos y saber aplicar pruebas ji-cuadrado
En las sesiones de docencia expositiva en el aula se explicará los conceptos teórico-prácticos de los contenidos, apoyándose en presentaciones multimedia. Respeto al material para lo seguimiento de la materia, la mayores de la bibliografía recomendada, el alumnado dispondrá del material docente complementario. Las clases interactivas de laboratorio se llevaran a cabo en el aula de informática donde se introducirá al alumnado en el manejo del SPSS y EPIDAT 4.2 para el análisis estadístico de datos. En esta sesión también se trabajará sobre los casos clínicos compartidos con otras materias del curso. Para el seguimiento de las clases prácticas, se facilitará al alumnado el guion de las mismas.
Las tutorías están destinadas al seguimiento del aprendizaje del alumnado.
La cualificación final será o resultado de una prueba final teórico-práctico, que corresponderá al 50% de la cualificación final, y de la evaluación de las actividades interactivas, que será el 50% restante en la cualificación final
El examen tendrá carácter presencial.
Para los casos de realización fraudulenta de ejercicios o pruebas será de aplicación el recogido en la "Normativa de evaluación de rendimiento académico de los estudiantes y de revisión de cualificaciones".
El tiempo de trabajo necesario para superar esta materia depende de los conocimientos previos del alumnado. Por cada hora de docencia expositiva, se consideran necesarias alrededor de 1.5 horas. Respecto de la docencia interactiva, por cada hora se estima una hora de trabajo personal del alumnado.
La asistencia a las sesiones expositivas e interactivas es fundamental para el seguimiento y superación de la materia. El alumnado deberá realizar todas las actividades recomendadas por el profesorado (resolución de problemas, revisión de bibliografía y ejercicios prácticos, en una parte importante, de interpretación de resultados) para superar con éxito a materia.
El alumnado dispondrá de los materiales de la asignatura en el Campus Virtual (Moodle). En estos materiales están los contenidos (teóricos y prácticos) de la materia.
Pedro Faraldo Roca
Coordinador/a- Departamento
- Estadística, Análisis Matemático y Optimización
- Área
- Estadística e Investigación Operativa
- Teléfono
- 881813216
- Correo electrónico
- pedro.faraldo [at] usc.es
- Categoría
- Profesor/a: Titular de Universidad
| Martes | |||
|---|---|---|---|
| 16:00-18:00 | Grupo /CLE_01 | Castellano | Aula 5.01 |
| 18:00-20:30 | Grupo /CLIL_01 | Castellano | Aula 5.01 |
| 24.01.2025 16:00-18:00 | Grupo /CLE_01 | Aula 2.03 |
| 11.07.2025 16:00-18:00 | Grupo /CLE_01 | Aula 2.03 |