Escuela Andaluza de Salud Pública

Modelos de Regresión Multivariante

Matrícula 690,00 € Coordinación Ricardo Ocaña Riola
Horas Totales 75 Fechas previstas Granada, 11 de septiembre a 8 de noviembre de 2019. Sesiones presenciales: 11 a 13 de septiembre / 2 a 4 de octubre / 23 a 25 de octubre
Plazo de inscripción 05/07/2019 Modalidad Semipresencial
Código 312302

Preinscripción ONLINE.

Introducción

Los modelos de regresión multivariante son técnicas estadísticas que permiten estudiar la relación entre un efecto y varios factores, controlando la confusión y las posibles interacciones entre ellos. Además, pueden utilizarse para predecir el comportamiento de la variable dependiente en función de los valores que tomen las variables independientes, siendo uno de los métodos estadísticos más utilizados en el ámbito de la salud. 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 que utilicen modelos de regresión multivariante, siendo de especial interés para aquellas personas que, tras haber realizado una actividad formativa de iniciación a la Estadística, deseen ampliar sus conocimientos en esta área de conocimiento. El curso 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 básica en Estadística interesados en conocer y aplicar los modelos de regresión multivariante más utilizados en Ciencias de la Salud.

 

Nota: A las personas que siendo seleccionadas opten por la autofinanciación del curso se les aplicará un 20% de bonificación en la matrícula, no siendo acumulable a otras bonificaciones.

 

Requisitos

• Haber realizado el curso “Estadística básica para el análisis de datos biosanitarios” de la EASP o acreditar en la solicitud haber realizado otra formación con contenidos de Estadística equivalentes a los impartidos en aquel curso. • Poseer conocimientos de informática básica a nivel usuario: Windows, Microsoft Office (Word, Excel, Power Point) e Internet.

 

Objetivo General

Objetivo general: 

Capacitar para el análisis multivariante de la información, la lectura crítica de publicaciones científicas que utilicen modelos de regresión multivariante y el seguimiento de acciones formativas más avanzadas en esta área de conocimiento.

 

Objetivos Específicos

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

 

Contenidos

• Análisis de variables dependientes continuas mediante modelos de Regresión Lineal
• Análisis de variables dependientes categóricas mediante modelos de Regresión Logística
• Análisis de Supervivencia: Observaciones censuradas, curvas de Kaplan-Meier y test logrank para la comparación de curvas de supervivencia
• Análisis de riesgos mediante modelos de Regresión de Cox
• Bondad de ajuste y diagnóstico de modelos de regresión multivariante
• Software estadístico para la estimación de modelos de regresión multivariante: 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 está compuesto por las siguientes dimensiones:
 
Evaluación de la fase presencial: Se llevará a cabo a través del control de firmas, siendo requisito indispensable la asistencia a un mínimo del 90% de las horas programadas.
 
Evaluación de la fase no presencial: Se realizará a través del seguimiento y la revisión de las actividades propuestas en el Campus Virtual de la EASP que cada asistente deberá haber realizado obligatoriamente antes de la finalización del curso.
 
Evaluación del curso por parte del alumnado: Se realizará a través de un cuestionario estandarizado que se administrará al finalizar el curso.
 
Para optar al certificado de participación del curso será necesario:
 
Asistir al 90% de las horas presenciales
Entregar en la fecha acordada las actividades propuestas durante la fase no presencial