Bioestadística

Requisitos previos

Resultados de aprendizaje

A. Competencias básicas y generales

• CG.7: Promover el aprendizaje de manera autónoma de nuevos conocimientos y técnicas, así como la motivación por la calidad.
• CG.18: Comprender y reconocer los principios de ergonomía y seguridad en el trabajo (incluyendo control de infecciones cruzadas, protección radiológica y enfermedades ocupacionales biológicas).                 
• CG.19: Conocer, valorar críticamente y saber utilizar las fuentes de información clínica y biomédica para obtener, organizar, interpretar y comunicar la información científica sanitaria.                
• CG.20: Conocer del método científico y tener capacidad crítica para valorar los conocimientos establecidos y la información novedosa. Ser capaz de formular una hipótesis, recolectar y valorar de forma crítica la información para la resolución de problemas, siguiendo el método científico.
• CB1: 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

B. Competencias transversales

• CT.6. Que los estudiantes puedan elaborar y defender argumentos.
• CT.7. Que los estudiantes puedan resolver problemas dentro de su área de estudio.
• CT.8. Que los estudiantes puedan emitir juicios críticos y establecer conclusiones basadas en los datos.

C. Las Competencias específicas

• CE.5. Conocer el método científico y tener capacidad crítica para valorar los conocimientos establecidos la información novedosa.

Resultados de aprendizaje

• Calcular estadísticas y distinguirlas de parámetros; caracterizar debidamente conjuntos de datos (muestra o población) y hacer su correcta interpretación (ser crítico).
• Utilizar herramientas de inferencia estadística: intervalos de confianza y exámenes de hipótesis; conocer y comprender los términos.

Otros Objetivos específicos de la asignatura (expresados como resultados esperables de la enseñanza)

• Comprender (y saber justificar) la necesidad y utilidad de la Metodología Estadística en la investigación científica en Ciencias de la Salud (en particular en la Odontología), así´ como conocer el alcance y limitaciones de dicha metodología.
• Conocer el lenguaje estadístico básico.
• Poder diseñar estudios de investigación muy simples en el ámbito de la Investigación en Ciencias de la Salud (en particular en la Odontología).
• Conocer (y aplicar) algunos métodos estadísticos básicos para representar y analizar conjuntos de datos simples, y para poder sacar conclusiones de dichos análisis.
• Conocer, expresar e interpretar correctamente los niveles de precisión, confianza y niveles de error en las conclusiones de un estudio estadístico.
• Poder leer de manera crítica, desde un punto de vista estadístico, la literatura científica (artículos en revistas científicas) en el área de la Odontología.
• Conocer el manejo básico de un paquete estadístico y, haciendo uso de él, construir ficheros de datos y realizar análisis estadísticos elementales en el ordenador

Contenidos

BLOQUE I: ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA

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   Variables: clasificación y notación

1.5   Medición y escalas de medidas

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/dispersión y asimetría

3.1 Introducción

3.2 Medidas de variabilidad/dispersión

                 3.2.1 Amplitud total o rango

                   3.2.2 Amplitud semi-intercuartil

                 3.2.3 Varianza y Desviación típica

                 3.2.4 Coeficiente de variación

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

4.4 Correlación entre dos variables cuantitativas

4.5 Regresión lineal.

4.6 Resumen.

BLOQUE II: ESTADÍSTICA INFERENCIAL

Tema 5.-Nociones básicas de probabilidad

5.1 Introducción

5.2 Conceptos básicos

5.3 Definición 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

8.2 Conceptos 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.

8.9 Resumen

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

9.4 Diseño de más de dos grupos con muestras relacionadas

Criterios de evaluación

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:

1.  Dos exámenes teórico práctico (65%). El primer examen se evaluarán los contenidos del Bloque I, del tema 1 al 4. teniendo un peso en la evaluación continua del 30%. El segundo examen, que pondera un 35%, se evaluarán los contenidos del Bloque II, tema 5 al 9 del temario. En este segundo examen se podrá exigir contenidos importantes impartidos y ya examinado en el Bloque I ya que la estadística, como muchas otras ciencias, es acumulativa en cuanto a conceptos se refiere. Mediante este sistema se evaluarán las competencias CE.3 y CT.3.

2.    Informe de trabajo individual (10%), El alumno tendrán que bien desarrollar determinados ejercicios prácticos que se les pueda proponer o bien tareas concretas como los resultados obtenidos en los Kahoot, Socrative, Nearpod o cualquier otra actividad práctica que a lo largo del semestre sirva para aplicar los conceptos teóricos a la práctica. En este sistema también se incluirá las prácticas realizadas con algún paquete estadístico de tratamiento de datos. La nota de este sistema de evaluación resultará de la media aritmética de los ejercicios realizados.  Este sistema nos servirá para evaluar las competencias CE.3 y CT.3.

3.   Informe de trabajo grupal (10%), que consistirá en la realización de varias tareas de resolución y diseño de contenido que sirva para conocer, asentar o repasar conceptos de la asignatura. En este sistema también se incluirá las prácticas con algún paquete estadístico de tratamiento de datos realizadas en grupos. La nota de este sistema de evaluación resultará de la media aritmética de los ejercicios realizados. Este sistema nos servirá para evaluar las competencias CG.6, CG.14, CG.28, CT.1, CT.3, CT.4, CT.6 y CE.7.

4.     Participación activa (15%), Se medirá a través de cuestionarios que se realizarán al finalizar cada tema o bloque de contenidos. Serán realizados en clase vía plataforma o en formato físico. La nota de la participación se calculará con la media aritmética de las notas obtenidas en los cuestionarios. Este sistema nos servirá para evaluar las competencias CG.6 y CT.3.

La nota final de la asignatura se calculará con el sumatorio de las notas ponderadas de los 4 sistemas de evaluación. El alumno superará la asignatura en evaluación continua si obtiene una nota mínima de 5 puntos sobre 10, teniendo en cuenta las ponderaciones de los descriptores de evaluación detallados anteriormente. Si el alumno obtuviera una nota inferior a 5, el alumno podrá ser evaluado en examen final sobre los contenidos impartidos en la oportunidad de examen fin de semestre y/o en la de final de curso. Para este examen final no se tendrán en cuenta los parámetros de evaluación continua de participación, trabajos o cuestionarios de clase.

Es requisito indispensable tener una asistencia obligatoria a las clases de un 75%. El no cumplimiento del porcentaje de asistencia mínimo obligatorio por parte del alumnado implica que el alumnado perderá el derecho a ser evaluado en cualquier oportunidad del presente curso (evaluación continua, examen fin de semestre y examen fin de curso) salvo si ha cumplido el 60% de asistencia, en cuyo caso tendrá la opción de ser evaluado en la última oportunidad de examen fin de curso. En relación a las justificaciones de faltas, se tendrá en cuenta lo indicado al respecto en la normativa de evaluación.

Metodología

Clases expositivas: horas lectivas presenciales que se destinan a la presentación y explicación de contenidos teóricos por parte del docente en el aula.

Clases prácticas: horas lectivas presenciales que se destinan a la presentación y explicación de contenidos prácticos por parte del docente en el aula. Asimismo se incluye en este apartado el manejo de algún paquete estadístico para el tratamiento de datos.

Estudios de caso: horas lectivas presenciales que se destinan a la resolución de casos prácticos aplicados estadísticos.

Tutorías: El docente estará en los despachos de profesores en las horas indicadas al alumnado y que también pueden encontrarse en la plataforma. Las tutorías son a petición del alumnado, pero también pueden ser solicitadas por parte del docente a un alumno o un grupo de alumnos para realizar un seguimiento de la evolución en la asignatura. El alumnado deberá solicitar la tutoría con anterioridad, especificando el motivo de la atención para de esta manera el docente prepare recursos siendo la atención tutorial sea más eficiente.

Evaluación: horas realizadas en el aula por escrito o vía plataforma que se dedican a exámenes y actividades de evaluación teóricas y/o prácticas. También se pueden destinar estas horas para realizar en casa, es decir, fuera del aula, algún test online o prueba de evaluación vía plataforma.

En base a esta metodología, se desglosan las actividades formativas siguientes:

ACTIVIDADES FORMATIVAS

• Clases expositivas:44 horas
• Trabajo en grupo: 4 horas
• Actividades para el manejo de la asignatura: 14 horas
• Evaluación: 4 horas
• Trabajo autónomo del alumnado: 90 horas

Trabajo en grupo: horas lectivas presenciales destinadas al trabajo en grupo en el aula. El tiempo fuera del aula que dedique el alumno a la preparación de dichos trabajos se computa en trabajo autónomo.

Actividades para el manejo de la asignatura: horas lectivas presenciales destinadas al trabajo de la asignatura en el aula, que contribuyan a la comprensión de los contenidos, y a la adquisición de las competencias. Estas actividades pueden ser vía plataforma o bien por escrito, pero siempre realizadas en tiempo de clase. También incluirán aquellas destinadas al manejo básico de algún paquete estadístico de tratamiento de datos.

Bibliografía

BIBLIOGRAFÍA OBLIGATORIA:

Martínez-González, M. Á., Sánchez-Villegas, A., Atucha, T. E., & Faulín, F. J. (2020). Bioestadística amigable. Elsevier. 

Navarro, D.J. & Foxcroft, D.R. (2022). Learning Statistics with Jamovi: a tutorial for psychology students and other beginners (https://www.learnstatswithjamovi.com/)

BIBLIOGRAFÍA COMPLEMENTARIA:

Suárez Falcón, J.C., Recio Saboya, P., San Luis Costas, M.C., y Pozo Cabanillas, P. (2017). Introducción al análisis de datos: Aplicaciones en psicología y ciencias de la salud. Madrid: Sanz y Torres.

Suárez Falcón, J.C., Recio Saboya, P., San Luis Costas, M.C., y Pozo Cabanillas, P. (2017). Formulario y tablas estadísticas de introducción al análisis de datos en psicología y ciencias de la salud. Madrid: Sanz y Torres.

Equipo docente

Objetivos y metas de desarrollo sostenible