Datos Identificativos 2021/22
Asignatura (*) Estatística Aplicada a Ciencias da Saúde Código 653862305d
Titulación
Máster Universitario en Asistencia e Investigación Sanitaria (a distancia)
Descriptores Ciclo Periodo Curso Tipo Créditos
Máster Oficial 1º cuatrimestre
Primero Optativa 3
Idioma
Castellano
Modalidad docente No presencial
Prerrequisitos
Departamento Matemáticas
Coordinador/a
Vilar Fernandez, Juan Manuel
Correo electrónico
juan.vilar@udc.es
Profesorado
Vilar Fernandez, Jose Antonio
Correo electrónico
jose.vilarf@udc.es
Web http://www.mastermais.udc.es/
Descripción general Coñecer as técnicas estatísticas básicas para a análise de datos
procedentes das ciencias da saúde, identificar o ámbito de aplicación de cada unha,
comprender as hipóteses estruturais requiridas polos distintos modelos e diagnosticar o
posible incumprimento destas.
Plan de contingencia 1. Modificacións nos contidos. Non se realizarán cambios

2. Metodoloxías. Se manteñen as metodoloxías docentes propostas.
- Sesión maxistral
– Traballos tutelados (computa na avaliación)
– Atención personalizada a través de Teams.

3. Mecanismos de atención personalizada ao alumnado
- Teams: Unha sesión semanal (dúas horas e media) en grupo para o avance dos contidos teóricos, a resolución de problemas, a realización de prácticas con ordenador e manexo dos programas R e Rcmdr.
Esto se fará na franxa horaria que ten asignada a materia no calendario de aulas da facultade.
Unha sesión semanal (ou mais segundo o demande o alumnado) en grupo para resolver dúbidas e a realización de problemas e prácticas de análisis de datos.
o seguimento e apoio na realización dos “traballos tutelados”.
- Correo electrónico: Segundo a necesidade do alumando. De uso pra facer consultas ou solicitar encontros virtuais para
resolver dúbidas.
– Moodle: Segundo a necesidade do alumando. Dispoñen de un foro xeral para plantear dúbidas da materia e para formular as consultas necesarias.

4. Modificacións na avaliación. Mantéñense as mesmas que figuran na guía docente.

Observacións de avaliación:
En caso de non poder facerse a proba final de xeito presencial se fará en modalidade online utilizando Teams e Moodle. Pero será unha proba das mismas características que a proposta de xeito presencial.
A oportunidade de xaneiro estará sometida aos mesmos criterios que a de xuño.

5. Modificacións da bibliografía ou webgrafía. Non se realizarán cambios. Xa dispoñen de todos os materiais de traballo da maneira dixitalizada en Moodle.

Competencias del título
Código Competencias del título
A1 Adquirir la capacidad para elegir y aplicar las metodologías de investigación más adecuadas a la investigación planteada
A2 Desarrollar la capacidad para el diseño experimental y el completo desarrollo de proyectos de investigación en el ámbito sanitario, desde la formulación de la hipótesis de investigación hasta la comunicación de los resultados
A5 Adquirir el conocimiento de la realidad investigadora en un ámbito concreto de las ciencias de la salud
B1 Ser capaz de aplicar el método científico en la planificación y el desarrollo de la investigación sanitaria
B2 Tener fluidez y propiedad en la comunicación científica oral y escrita
B3 Adquirir el compromiso por la calidad del desarrollo de la actividad investigadora
B4 Desarrollar la capacidad de análisis y de síntesis
B5 Obtener la habilidad para manejar distintas fuentes de información
B6 Ser capaz de trabajar de forma colaborativa en equipos multi e interdisciplinar
B8 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
B9 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
B11 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
B12 CB10 Que los estudiantes posean las habillidades de aprendizaje que les permitan continuar estudiando de un modo que habrá de ser en gran medida autodirigido o autónomo
C1 Expresarme correctamente, tanto de forma oral como escrita, en las lenguas oficiales de la comunidad autónoma
C2 Dominar la expresión y la comprensión de forma oral y escrita en un idioma extranjero
C3 Utilizar las herramientas básicas de las tecnologías de la información y las comunicaciones (TIC) necesarias para el ejercicio de su profesión y para el aprendizaje a lo largo de su vida
C7 Desarrollar la capacidad de trabajar en equipos interdisciplinares o transdisciplinares, para ofrecer propuestas que contribuyan a un desarrollo sostenible ambiental, económico, político y social
C8 Valorar la importancia que tiene la investigacion, la innovación y el desarrollo tecnológico en el avance socioeconómico y cultural de la sociedad
C9 Tener la capacidad de gestionar tiempos y recursos: desarrollar planes, priorizar actividades, identificar las críticas, establecer plazos y cumplirlos

Resultados de aprendizaje
Resultados de aprendizaje Competencias del título
AI1
AI2
AI5
BI1
BI2
BI3
BI4
BI5
BI6
BI8
BI9
BI11
BI12
CI1
CI2
CI3
CI7
CI8
CI9

Contenidos
Tema Subtema
Tema 1. Exploración de datos 1. Conceptos preliminares
2. Descrición de variables cuantitativas
3. Descrición de variables cualitativas
4. Táboas de frecuencia
5. Representacións gráficas
6. Medidas características
7. Exploración conxunta de dúas ou máis variables
8. Medidas de asociación
9. Coeficiente de correlación
10. Introdución ao R commander
Tema 2. Modelos de probabilidade 1. Concepto de probabilidade. Cálculo de probabilidades.
2. Teorema das probabilidades totais e de Bayes.
3. Concepto de variable aleatoria
4. Principais distribucións de probabilidade discretas
5. Principais distribucións de probabilidade continuas: a distribución normal
6. Exemplos con datos simulados
Tema 3. Introducción á inferencia estadística 1. Elección de mostras aleatorias
2. Concepto de distribución na mostraxe
3. Definición de estimador. Propiedades dun estimador.
4. Estimación puntual. Algúns estimadores importantes.
Tema 4. Intervalos de confianza 1. Intervalos de confianza para a media. Cálculo do
tamaño muestral
2. Intervalos de confianza para a varianza
3. Intervalos de confianza para unha proporción
4. Intervalos de confianza para a diferenza de medias
5. Intervalos de confianza para o cociente de varianzas
6. Intervalos de confianza para a diferenza de proporcións.
Tema 5. Contrastes de hipótesis 1. Hipótese nula e alternativa
2. Concepto de p-valor
3. Contrastes de hipóteses para unha poboación: sobre a media, a varianza e para unha proporción
4. Contrastes de normalidade
5. Contrastes de hipóteses para dúas poboacións: sobre a diferenza de medias, o cociente de varianzas e para a diferenza de proporcións

Planificación
Metodologías / pruebas Competéncias Horas presenciales Horas no presenciales / trabajo autónomo Horas totales
Estudio de casos A1 A2 A5 B1 B8 B2 B4 B5 B6 B11 B12 C2 C3 C8 C9 2 20 22
Prueba mixta A1 B1 B11 B12 C3 2 3 5
Aprendizaje colaborativo A2 A1 B1 B3 B4 C3 C8 3 21 24
Prácticas a través de TIC A2 A1 B1 B4 B5 B9 B11 B12 C1 C7 C8 2 22 24
 
Atención personalizada 0 0
 
(*)Los datos que aparecen en la tabla de planificación són de carácter orientativo, considerando la heterogeneidad de los alumnos

Metodologías
Metodologías Descripción
Estudio de casos Metodoloxía onde o suxeito enfróntase a descrición
dunha situación específica que expón un problema que ha de ser comprendido,
valorado e resolvido por un grupo de persoas, a través dun proceso de discusión.
O alumno sitúase ante un problema concreto (caso), que lle describe unha situación
real da vida profesional, e debe ser capaz de analizar unha serie de feitos,
referentes a un campo particular do coñecemento ou da acción, para chegar a unha
decisión razoada a través dun proceso de discusión en pequenos grupos de traballo.
Supostos prácticos. Analises de datos. Apoio a través de Teams.
Prueba mixta Proba que integra preguntas tipo de probas de ensaio e
preguntas tipo de probas obxectivas. En canto a preguntas de ensaio, recolle
preguntas abertas de desenvolvemento. Ademais, en canto preguntas obxectivas, pode
combinar preguntas de resposta múltiple, de ordenación, de resposta breve, de discriminación,
de completar e/ou de asociación.
Proba na que se avalían os coñecementos teóricos e aplicados adquiridos polo alumno. Consta de preguntas sobre conceptos da materia e aplicacións destes a conxuntos de datos.
Apoio a través de Teams.
Aprendizaje colaborativo Conxunto de procedementos de ensino / aprendizaxe
guiados de forma presencial e/ou apoiados con tecnoloxías da
información e as comunicacións, que se basean na organización da clase en pequenos
grupos nos que o alumnado traballa conxuntamente na resolución de tarefas
asignadas polo profesorado para optimizar a súa propia aprendizaxe e o dos
outros membros do grupo.
Apoio a través de Teams.
Prácticas a través de TIC Metodoloxía que permite ao alumnado aprender de forma
efectiva, a través de actividades de carácter práctico (demostracións,
simulacións, etc.) a teoría dun ámbito de coñecemento, mediante a utilización das
tecnoloxías da información e as comunicacións. As TIC supoñen un
excelente soporte e canle para o tratamento da información e aplicación práctica
de coñecementos, facilitando a aprendizaxe e o desenvolvemento de habilidades por parte
do alumnado.
Prácticas en computador con software estatístico ( R e RCommander).

Atención personalizada
Metodologías
Prácticas a través de TIC
Prueba mixta
Estudio de casos
Descripción
Suposto práctico a realizar polo alumno.
Exame escrito de análise de datos utilizando software estadístico.
Participación nas tutorías a través de Teams.
Participación en prácticas e seminarios.


Evaluación
Metodologías Competéncias Descripción Calificación
Prueba mixta A1 B1 B11 B12 C3 Proba na que se evalúan os coñecementos teóricos e aplicados adquiridos polo alumno. Consta de preguntas sobre conceptos e aplicación dos mesmos a conxuntos de datos.
Esta proba é PRESENCIAL para todos os alumnos, tanto para os da modalidade presencial como os da modalidade on-line. a proba realizarase no lugar e hora fixada pola dirección do Máster.
Para aprobar a asignatura é obligatorio obter polo menos un CATRO nesta proba.
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Estudio de casos A1 A2 A5 B1 B8 B2 B4 B5 B6 B11 B12 C2 C3 C8 C9 Suposto práctico. Análise de datos. A entrega da práctica é VOLUNTARIA. Si entrégase e obtense unha cualificación inferior a seis, non repercute na cualificación final da asignatura. Si na práctica voluntaria obtense unha cualificación superior a seis, si inflúe positivamente na cualificación final da asignatura. 30
 
Observaciones evaluación
Cualificación da asignatura • Para aprobar a asignatura hai que obter polo menos un CATRO no exame. Si a nota do exame é menor que CATRO, a cualificación da asignatura é a cualificación do exame. • A Práctica é VOLUNTARIA. • Si non se presenta práctica ou si a cualificación da práctica é inferior a SEIS, a cualificación da práctica non inflúe na cualificación final. Neste caso, a cualificación da asignatura é a cualificación do exame. • Si preséntase práctica e obtense unha cualificación superior a SEIS, si se tierne en conta na cualificación final da asignatura. • Cálculo da cualificación da asignatura. Denotemos P á nota da práctica, E á nota do exame, C á cualificación da asignatura. o Si non se presenta práctica ou se presenta con P<6. Entón C=E o Si preséntase práctica e P>=6. Entón C=(P-6)*0.75 + (10 - (P-6)*0.75)*E*0.1

Fuentes de información
Básica (). .
Ricardo Cao, Mario Francisco, Salvador Naya, Manuel Presedo, Margarita Vázquez, José A. Vilar e Juan (2001). Introducción a la Estadística y sus Aplicaciones. Ediciones Pirámide
Juan M. Vilar Fernández (2021). Material da asignatura en Moodle e Teams. Moodle e Teams
Juan M. Vilar Fernández (2006). Modelos Estadísticos Aplicados. Publicacións da UDC
Woolson, R. F.; Clarke, W. R (2002). Statistical Methods for the Analysis of Biomedical Data. Wiley
Dupont, W. D. (2002). Statistical Modeling for Biomedical Researchers. Cambridge University Press
En el Moodle y Teams de la asignatura habrá material audiovisual para el estudio de la asignatura. Las transparencias de todos los temas de la asignatura con comentarios de audio. Vídeos de las clases en los que se explican todos los temas de la asignatura, se hacen problemas y se desarrollan ejercicios con RCommander. Archivos pdf donde se indica como descargar e instalar el R y el RCommander. Vídeos en los que se desarrolla de manera completa una práctica de análisis de datos utilizando RCommander.
Complementária


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