Escuela Andaluza de Salud Pública

Modelos de Regresión Multivariante

Fechas previstas 12 de septiembre a 9 de noviembre de 2018
Coordinación Ricardo Ocaña Riola
Horas Totales 75 horas Modalidad Semipresencial
Código 312302
Fecha límite de inscripción 13 de julio de 2018 Matrícula 740,00 €
 
 

Introducción

Los modelos de regresión multivariante son técnicas estadísticas que permiten predecir el comportamiento de una variable en función de los valores que tomen otras variables o factores. Esta actividad formativa es un curso de nivel medio que pretende capacitar a los asistentes para el análisis multivariante de la información y la lectura crítica de publicaciones científicas, siendo de especial interés para aquellos profesionales que, tras haber realizado alguna actividad formativa de iniciación a la Estadística, deseen ampliar sus conocimientos en este campo. El curso está dirigido a profesionales con formación básica en Estadística interesados en conocer y aplicar los modelos de regresión multivariante más utilizados en Ciencias de la Salud. Es la continuación de un itinerario formativo en Estadística aplicada que comienza con el curso “Estadística básica para el análisis de datos biosanitarios"

Dirigido a

Profesionales con formación previa en Estadística y conocimientos equivalentes a los impartidos en el curso “Estadística básica para el análisis de datos biosanitarios” de la EASP Plazas financiadas por el SAS para sus profesionales (consultar procedimiento en ESTE ENLACE)

Requisitos

1. Tener conocimientos previos de Estadística equivalentes a los impartidos en el curso “Estadística básica para el análisis de datos biosanitarios” de la EASP 2. Poseer conocimientos de informática básica a nivel usuario: Windows, Microsoft Office (Word, Excel, Power Point) e Internet

Objetivo General

Objetivo general: Capacitar a los asistentes para el análisis multivariante de la información, la lectura crítica de publicaciones especializadas y el seguimiento de acciones formativas más avanzadas

Objetivos Específicos

1. Conocer los principios fundamentales del Análisis Multivariante 2. Conocer los principales modelos de regresión multivariante 3. Adquirir los conocimientos necesarios para el análisis estadístico de datos y la lectura crítica de publicaciones científicas basadas en métodos de regresión multivariante.

Contenidos

1. Análisis de respuestas continuas mediante modelos de Regresión Lineal 2. Análisis de respuestas categóricas mediante modelos de Regresión Logística 3. Análisis de Supervivencia y Regresión de Cox 4. Bondad de ajuste y diagnóstico de modelos de regresión multivariante 5. Software estadístico para la estimación de modelos multivariantes: R-Commander

Metodología

El curso se desarrollará en dos fases que comprenden una parte presencial y otra virtual. Durante la parte presencial se llevarán a cabo sesiones teórico-prácticas, análisis estadístico de datos y discusión de casos reales. Los asistentes dispondrán de la documentación necesaria para el seguimiento de estas sesiones y un ordenador personal para la gestión de bases de datos, análisis estadístico de la información y elaboración de informes. El programa informático utilizado para el análisis estadístico de datos será R-Commander, software libre de carácter gratuito. Adicionalmente, cada asistente realizará diferentes lecturas y casos prácticos durante la fase no presencial del curso. El tiempo de trabajo estimado para la realización de estas actividades individuales se incluye en el cómputo global de horas lectivas del curso.

Más información

Competencias profesionales: Conocimientos • Análisis multivariante de la información y presentación de resultados • Programas informáticos habituales para el análisis estadístico de datos • Procedimientos estadísticos avanzados Habilidades • Manejo de software estadístico para el análisis multivariante de la información • El/la profesional reconoce los procedimientos adecuados para el diseño del estudio, análisis estadístico de la información, interpretación de resultados y comunicación de conclusiones • Gestión de la información y del conocimiento basado en evidencias Actitudes • Autonomía: El/la profesional no necesita tutorización ni supervisión permanentemente. Es capaz de adquirir la responsabilidad de un análisis de datos desde la confianza de que saldrá adelante de forma óptima • Generador de valor añadido a su trabajo: El/la profesional aporta algo más en lo que hace. No le satisface la tarea por la tarea, sino que busca la mejora. • Evaluación crítica y mejora continua El sistema de evaluación se compone de: - Evaluación de la satisfacción: se llevará a cabo a través del Cuestionario de Evaluación de la Calidad Docente de la Escuela Andaluza de Salud Pública. - Evaluación de la asistencia: se llevará a cabo a través de control de la misma, en horario de mañana y tarde. Es requisito indispensable la efectiva asistencia a un mínimo del 90% de las sesiones programadas. - Evaluación del aprendizaje: Revisión de las actividades propuestas para la fase no presencial del curso que cada asistente entregará obligatoriamente en la fecha acordada.