Es recomendable haber realizado alguna opción de bachiller en las que se hayan cursado asignaturas de matemáticas, que aseguren conocimientos elementales de cálculo y razonamiento lógico.
En la actualidad , la estadística se aplica en casi todas las áreas del saber y de una forma muy importante en la ciencias sociales y naturales. Sirva como ejemplo su utilización en estudios epidemiológicos en ( Medicina ) , también en estudios toxicológicos ( Farmacia ) y en estudios genéticos y de impacto ambiental en Geología, así como en estudios demográficos en (Sociología ) y en estudios de optimización como ocurre en Economía.
Se puede hacer , por tanto una distinción entre estadística teórica y aplicada ; la primera se ocupa de los aspectos formales y normativos , y la segunda constituye la aplicación a un campo concreto , como los ejemplos que acabamos de ver.
A. Competencias básicas y generales
- G.3. Obtener y utilizar datos epidemiológicos y valorar tendencias y riesgos para fundar la toma de decisiones sobre salud.
- G.5. Conocer, valorar críticamente y saber utilizar las fuentes de información para obtener, organizar, interpretar y comunicar la información científica, sanitaria, sociosanitaria y social, preservando la confidencialidad de los datos.
- G.B1. Que los estudiantes hayan demostrado poseer y comprender conocimientos en un área de estudio que parte de la base de la educación secundaria general, y se suele encontrar a un nivel que, si bien se apoya en libros de texto avanzados, incluye también algunos aspectos que implican conocimientos procedentes de la vanguardia de su campo de estudio.
- G.B2. Que los estudiantes sepan aplicar sus conocimientos a su trabajo o vocación de una forma profesional y posean las competencias que suelen demostrarse por medio de la elaboración y defensa de argumentos y la resolución de problemas dentro de su área de estudio.
- CB3. Que los estudiantes tengan la capacidad de reunir e interpretar datos relevantes (normalmente dentro de su área de estudio) para emitir juicios que incluyan una reflexión sobre temas relevantes de índole social, científica o ética.
- CB4. Que los estudiantes puedan transmitir información, ideas, problemas y soluciones a un público tanto especializado como no especializado.
- CB5. Que los estudiantes hayan desarrollado aquellas habilidades de aprendizaje necesarias para emprender estudios posteriores con un alto grado de autonomía.
B. Competencias transversales
- CT1. Ser capaz de realizar un autoaprendizaje, específicamente en la recogida y tratamiento de la información.
- CT2. Ser capaz de comunicarse escrita/oralmente, de forma estructurada, organizada y completa a varios públicos.
- CT3. Saber usar y aplicar las TIC en el ámbito académico y profesional.
- CT4. Saber aplicar los conocimientos y comprensión en la elaboración de un trabajo científico.
- CT5. Ser capaz de integrarse en equipos, tanto en función de directivos o coordinadores como en funciones específicas acotadas y en funciones de apoyo al propio equipo o a otros.
C. Competencias específicas
- E.23. Realizar y defender argumentos lógicos y razonados relacionados con la ocupación humana y la Terapia Ocupacional.
- E.37. Ser capaz de argumentar los principios científicos que sustentan la intervención en terapia ocupacional, adecuándola a la evidencia científica disponible.
Objetivos específicos de la asignatura
- Conocer la necesidad y utilidad de la Metodología Estadística en la Investigación en Terapia Ocupacional.
- Conocer el lenguaje estadístico básico.
- Conocer algunos métodos estadísticos básicos para representar y analizar conjuntos de datos simples.
- Conocer el manejo básico del paquete estadístico SPSS.
Tema 1 .- Conceptos básicos y organización de datos:
1.1 Introducción
1.2 La investigación de psicología
1.3 Conceptos y funciones de la estadística : descripción e inferencia
1.4 Medición y escalas de medidas
1.5 Variables : clasificación y notación
1.6 Distribución de frecuencias
1.7 Representaciones graficas
1.8 Propiedades de una distribución de frecuencias
1.9 Resumen
Tema 2.-Medidas de tendencia central y de posición
2.1 Introducción
2.2 Medidas de tendencias central
2.2. 1 La media aritmética
2.2.2 La mediana
2.2.3 La moda
2.2.4 La elección de una medida de tendencia central
2.3 Medidas de posición
2.3. 1 Percentiles
2.3. 2 Cuartiles y deciles
2.4 Resumen.
Tema 3 .- Medidas de variabilidad y asimetría.
3.1Introduccion
3.2 Medidas de variabilidad
3.2.1 Amplitud total o rango
3.2.2 varianza y desviación típica
3.2.3 Coeficiente de variación
3.2.4 Amplitud semi-intercuartil
3.3 Índice de asimetría de Pearson
3.4 Puntuaciones típicas
3.5 Resumen.
Tema 4. Análisis conjunto de dos variables.
4.1 Introducción
4.2 Conceptos previos
4.3 Asociación entre dos variables cualitativas
4.4Correlacion entre dos variables cuantitativas
4.5 Regresión lineal.
4.6 Resumen.
Tema 5.-Nociones básicas de probabilidad.-
5.1 Introducción
5.2 Conceptos básicos
5.3 Definicion de probabilidad
5.4 Probabilidad condicionada
5.5 La regla del producto y el teorema de Bayes.
5.6 Resumen .
Tema 6 .- Distribuciones discretas de probabilidad.
6.1 Introducción
6.2 Variable aleatoria : definición y tipos
6.3 Variables aleatorias discretas
6.3.1 Función de probabilidad
6.3.2 Función de distribución
6.3.3 Media y varianza de una variable aleatoria
6.4 Distribuciones discretas de probabilidad
6.4.1 La distribución binomial
6.4.2 Otras distribuciones
6.5 Resumen.
Tema 7. Distribuciones continuas de probabilidad
7.1 Introducción
7.2 La distribución normal
7.2.1 Características y propiedades
7.2.2 Utilización de la tablas.
7.2.3 Histograma y distribución normal
7.2.4 Aproximación de la binomial a la normal.
7.3 Distribución Chi-cuadrado de Pearson
7.4 Distribución t de Student
7.5 Distribución F de Snedecor
7.6 Resumen.
Tema 8.- Estimación
8.1 Introducción
8.2Conceptos previos
8.2.1 Población y muestra
8.2.2 Muestreo
8.3 Inferencia estadística
8.4 Estimación de la media
8.4.1 Distribución muestral de la media
8.4.2 La media como estimador
8.5 Estimación de la proporción
8.5.1 Distribución muestral de la proporción
8.5.2 La proporción como estimador
8.6 Intervalos de confianza
8.7 Tamaño muestral
8.8 Aplicaciones .Intervalo de confianza para la media. Intervalo de confianza para proporción.
Tema 9.- Contraste de hipótesis
9.1 Contrastes e hipótesis en los diseños de una muestra
9.2 Análisis de datos para diseños de dos grupos(muestras independientes y relacionadas)
9.3 Diseño de más de dos grupos independientes
Utilizaremos una evaluación continua, para que el alumno adquiera las competencias como consecuencia del desarrollo de la actividad docente planificada.
Esta evaluación continua con sus respectivas ponderaciones constará de:
En las sesiones de clase teóricas y de problemas, el profesor desarrollará los contenidos del programa utilizando los recursos que considere adecuados en cada momento (presentaciones, powerpoint, desarrollos en la pizarra, resolución de problemas, discusión de problemas resueltos).
A partir de datos reales, en las sesiones de clases prácticas, el profesor desarrollará algunos contenidos del programa, o completará alguna de las explicaciones teóricas, mediante hoja de cálculo o del paquete estadístico- Martín, A. y Luna, J.D. (2013). “40 ±10 horas de Bioestadística”. Ediciones Norma-Capitel.
- Milton, J.S. (2007) “Estadística para Biología y
Ciencias de la Salud”. Ed. Interamericana-McGraw-Hill.
- R. Álvarez: Estadística aplicada a las Ciencias de
la Salud. Díaz de los Santos, Madrid (2007).
- Requena, F. (2013). “Introducción a la Estadística:
Aplicación a la Odontología” (2ª Edición). Editorial Técnica AVICAM.
- S. J. Álvarez: Estadística Aplicada: Teoría y
problemas. Clag, Madrid (2000).
MARÍA EUGENIA SUÁREZ GUILLÉN |
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Departamento: |
METODOLOGÍA E INVESTIGACIÓN |
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