| Competencias del título |
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Código
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Competencias del título
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| A2 |
CE2 Ser capaz de diseñar proyectos de investigación en el ámbito de la discapacidad y dependencia |
| A5 |
CE5 Ser capaz de utilizar eficientemente los recursos tecnológicos en la comprensión e investigación de la discapacidad y la dependencia |
| B1 |
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 |
| B2 |
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 |
| B4 |
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 |
| B5 |
CB10 Que los estudiantes posean las habilidades de aprendizaje que les permitan continuar estudiando de un modo que habrá de ser en gran medida autodirigido o autónomo. |
| B6 |
CG1 Ser capaz de seleccionar y desarrollar las estrategias investigadoras para estudiar la problemática relacionada con la discapacidad y la dependencia |
| B10 |
CG5 Capacidad para integrar conocimientos científicos de carácter avanzado ligados al ámbito de la discapacidad y la dependencia |
| B11 |
CG6 Ser capaz de acceder a la información relacionada con la discapacidad y la dependencia |
| C3 |
CT3 Utilizar las herramientas tecnológicas básicas necesarias para el ejercicio de su profesión y para el aprendizaje a lo largo de su vida |
| C6 |
CT6 Valorar críticamente el conocimiento, la tecnología y la información disponible para resolver los problemas a los que deben enfrentarse |
| C7 |
CT7 Ser capaz de valorar la importancia que tiene la investigación, la innovación y el desarrollo tecnológico en el avance socioeconómico y cultural de la sociedad |
| Resultados de aprendizaje |
| Resultados de aprendizaje |
Competencias del título |
| Al terminar con éxito la asignatura, los alumnos serán capaces de reconocer la estructura de los diferentes trabajos de investigación. |
AI2
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BI11
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| Al terminar con éxito la asignatura, los alumnos serán capaces de identificar las diferentes fases y tareas que requiere la actividad investigadora. |
AI2
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| Al terminar con éxito la asignatura, los alumnos serán capaces de programar diferentes diseños metodológicos. |
AI2
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BI1
BI2
BI5
BI6
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| Al terminar con éxito la asignatura, los alumnos serán capaces de identificar las ventajas e inconvenientes de los diferentes diseños metodológicos. |
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BI6
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CI7
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| Al terminar con éxito la asignatura, los alumnos serán capaces de calcular los indicadores epidemiológicos más empleados, el tamaño muestral y los principales estadísticos descriptivos. |
AI5
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CI3
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| Al terminar con éxito la asignatura, los alumnos serán capaces de elegir las pruebas estadísticas adecuadas en cada caso. |
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BI6
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CI3
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| Al terminar con éxito la asignatura, los alumnos serán capaces de interpretar los indicadores epidemiológicos más empleados, los estadísticos descriptivos y los resultados de las principales pruebas estadísticas. |
AI5
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BI4
BI10
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CI3
CI6
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| Contenidos |
| Tema |
Subtema |
| TEMA 1. PLAN GENERAL DE UNA INVESTIGACIÓN. |
Estructura de un trabajo de investigación. Actividades a realizar en un trabajo de investigación: medición, comparación e interpretación). |
| TEMA 2. TIPOS DE ESTUDIOS EPIDEMIOLÓGICOS. |
Estudios descriptivos vs. estudios analíticos. Estudios transversales vs. estudios longitudinales. Estudios experimentales vs. estudios observacionales. Estudios prospectivos vs. estudios retrospectivos. Cuestiones de validez, precisión y fiabilidad en los estudios epidemiológicos. |
| TEMA 3. FUNDAMENTOS DE EPIDEMIOLOGÍA CLÍNICA. |
La decisión clínica. Significación estadística vs. relevancia clínica. Inferencia causal. |
| TEMA 4. MEDIDAS DE FRECUENCIA DE ENFERMEDAD. |
Incidencia. Prevalencia. Ajuste de tasas. Medidas de efecto. Riesgo. Medición del riesgo. Detección precoz de enfermedades. |
| TEMA 5. FUNDAMENTOS DE ESTADÍSTICA. |
Concepto de estadística. Variables. Tabulación y representación gráfica de las variables. |
| TEMA 6. ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA. |
Análisis estadístico descriptivo. Medidas de tendencia central. Medidas de dispersión. Medidas de distribución de las frecuencias. La curva normal. Características y aplicaciones de la curva normal. Cálculo de probabilidades. |
| TEMA 7. MUESTREO. |
Concepto de muestreo. Aplicaciones. Tipos de muestreo. Cálculo del tamaño muestral y de los errores de muestreo. |
| TEMA 8. ESTADÍSTICA INFERENCIAL. |
Introducción a la estadística inferencial. Estimación de parámetros y pruebas de hipótesis. Diferencia de medias. Diferencia de proporciones. Intervalos de confianza. |
| TEMA 9. OPERACIONES BÁSICAS EN SPSS. |
Ventanas de SPSS. Creación de variables en SPSS. Operaciones previas con los datos. Transformación de variables. |
| TEMA 10. ANÁLISIS BIVARIANTE. |
Análisis de la varianza. Análisis de tablas de contingencia. Análisis de correlaciones. Aplicaciones en SPSS. |
| TEMA 11. ANÁLISIS DE LA SUPERVIVENCIA Y LA CONCORDANCIA. |
Análisis de la supervivencia. Curvas ROC. Estudio de la concordancia. Aplicaciones en SPSS. Presentación e interpretación de resultados. |
| TEMA 12. ANÁLISIS EXPLORATORIO DE DATOS. |
Análisis gráfico/exploratorio de las variables. Aplicaciones en SPSS. |
| TEMA 13. ANÁLISIS DE REGRESIÓN MÚLTIPLE. |
Concepto de análisis de regresión múltiple. Objetivos de la regresión múltiple. Diseño en la investigación del análisis de regresión múltiple. Supuestos en el análisis de regresión múltiple. Estimación y valoración del modelo de regresión. Interpretación del valor teórico de la regresión. Validación de los resultados. Ejemplos de aplicación del análisis de regresión múltiple en SPSS. |
| TEMA 14. ANÁLISIS DE REGRESIÓN LOGÍSTICA. |
Concepto de análisis de regresión logística. Regresión logística binomial y multinomial. Objetivos de la regresión logística. Diseño en la investigación del análisis de regresión logística. Supuestos en el análisis de regresión logística. Estimación y valoración del modelo de regresión logística. Interpretación del valor teórico de la regresión. Validación de los resultados. Ejemplos de aplicación del análisis de regresión logística binomial y multinomial en SPSS. |
| TEMA 15. ANÁLISIS MULTIVARIANTE DE LA VARIANZA. |
Concepto de análisis multivariante de la varianza (MANOVA). Aplicaciones del MANOVA. Objetivos del MANOVA. Diseño de investigación mediante MANOVA. Supuestos básicos del MANOVA. Estimación del modelo MANOVA y valoración del ajuste global. Interpretación de los resultados del MANOVA. Validación de los resultados. Ejemplos de aplicación del MANOVA en SPSS. |
| Planificación |
| Metodologías / pruebas |
Competéncias |
Horas presenciales |
Horas no presenciales / trabajo autónomo |
Horas totales |
| Prácticas a través de TIC |
A5 B2 B4 B10 C3 |
45 |
0 |
45 |
| Investigación (Proyecto de investigación) |
A2 B1 B2 B5 B6 B10 B11 C7 |
15 |
60 |
75 |
| Trabajos tutelados |
A2 A5 B2 B4 B6 B10 B11 C3 |
9 |
21 |
30 |
| Prueba objetiva |
A5 B4 B10 B11 |
5 |
0 |
5 |
| Lecturas |
B1 B5 B10 B11 C6 C7 |
0 |
40 |
40 |
| Sesión magistral |
B5 B6 B10 B11 C6 C7 |
25 |
0 |
25 |
| |
| Atención personalizada |
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5 |
0 |
5 |
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| (*)Los datos que aparecen en la tabla de planificación són de carácter orientativo, considerando la heterogeneidad de los alumnos |
| Metodologías |
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Metodologías |
Descripción |
| Prácticas a través de TIC |
A lo largo del curso, los alumnos deberán desarrollar prácticas tuteladas en el aula, muchas de las cuales implicarán el uso de TIC, en particular, el manejo del paquete estadístico SPSS. |
| Investigación (Proyecto de investigación) |
En la segunda mitad del curso, los alumnos deberán exponer en clase borradores de sus trabajos de fin de Máster para ser debatidos con el profesor y con el resto de sus compañeros. |
| Trabajos tutelados |
En la primera mitad del curso, los alumnos deberán desarrollar un proyecto de investigación en todas sus fases y que tome como temática la propia de su trabajo de fin de Máster. |
| Prueba objetiva |
A lo largo de la primera parte del curso, los alumnos realizarán en clase diversas pruebas objetivas de diverso tipo para demostrar su dominio de las lecturas obligatorias de la asignatura. |
| Lecturas |
Para el desarrollo de cada una de las sesiones de la primera parte del curso, los alumnos deberán realizar las lecturas básicas de la asignatura que el profesor vaya indicando en cada momento. |
| Sesión magistral |
Los alumnos, con la ayuda del profesor, irán exponiendo en clase el contenido de las lecturas básicas que en cada momento se vayan indicando. |
| Atención personalizada |
|
Metodologías
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| Prácticas a través de TIC |
| Investigación (Proyecto de investigación) |
| Trabajos tutelados |
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| Descripción |
| Para el desarrollo de las prácticas en clase, los alumnos contarán con la atención personalizada del profesor en el aula. Además, los alumnos deberán asistir, al menos, a dos tutorías a lo largo de la elaboración de su trabajo tutelado. |
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| Evaluación |
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Metodologías
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Competéncias |
Descripción
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Calificación
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| Prácticas a través de TIC |
A5 B2 B4 B10 C3 |
Consistirá en la resolución de problemas, el desarrollo de fases concretas del proceso de investigación o el manejo de bases de datos a partir de ejemplos reales de investigación. |
30 |
| Trabajos tutelados |
A2 A5 B2 B4 B6 B10 B11 C3 |
Consistirá en desarrollar un proyecto de investigación en todas sus fases y que tome como temática la propia de su trabajo de fin de Máster. |
20 |
| Prueba objetiva |
A5 B4 B10 B11 |
Consistirá en la realización en clase de diversas pruebas objetivas de diverso tipo para demostrar el dominio que los alumnos tienen de las lecturas obligatorias de la asignatura. |
20 |
| Lecturas |
B1 B5 B10 B11 C6 C7 |
Consistirá en la exposición en clase de las lecturas básicas de la asignatura que en cada momento se vayan señalando. |
30 |
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Observaciones evaluación |
Al principio del curso los alumnos deberán optar por una de dos vías: o bien la evaluación continua o bien la evaluación a través del examen en la convocatoria oficial. Los que opten por esta última vía solo tendrán que presentarse a un examen teórico y práctico en la fecha oficial. Los alumnos que opten por la vía de la evaluación continua no podrán presentarse al examen de la fecha oficial en la oportunidad de junio, aunque sí a la oportunidad extraordinaria de julio. Se entenderá que optaron por la evaluación no continua todos aquellos alumnos que no comunicaran al profesor por correo electrónico su opción por la evaluación continua antes del 15 de octubre de 2015. La evaluación del esfuerzo de los alumnos que opten por la evaluación continua se basará en un sistema de puntos que tendrán que ir acumulando a lo largo del cuatrimestre. El número máximo de puntos que los alumnos pueden obtener será 100 en la evaluación continua y 80 en la evaluación no continua. Su calificación final dependerá directamente del número de puntos que acumulen. En algunas de las clases el profesor pasará una hoja de firmas para controlar la asistencia de los alumnos. Los alumnos en la evaluación continua, superarían satisfactoriamente la asignatura cuando cumplan todas y cada una de las siguientes tres condiciones: (1) asistir a, por lo menos, el 75% de las clases en las que se controle la asistencia; (2) acumular 50 o más puntos y (3) obtener en cada una de las pruebas, por lo menos, un tercio de los puntos en juego (10 en las prácticas y las lecturas y 7 en el trabajo tutelado y las pruebas objetivas). Los alumnos en la evaluación no continua deberán obtener, por lo menos, 50 puntos para aprobar, toda vez que la parte teórica otorgará como máximo 50 puntos y la parte práctica otorgará como máximo 30 puntos. Esto último también se aplicará a todos los alumnos que se presenten en la oportunidad oficial de Julio. El profesor se reserva el derecho a introducir modificaciones a lo largo del curso, siempre que no entren en contradicción con alguna de las indicaciones que aquí se contienen. |
| Fuentes de información |
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Básica
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Hair, J.F., Anderson, R.E., Tathan, R.L. & Black, W.C. (1995). Análisis multivariante. Madrid: Prentice-Hall
Sentís, J., Pardell, H., Cobo, E. & Canela, J. (2001). Bioestadística. Barcelona: Masson
Norell, S. (1994). Diseño de estudios epidemiológicos. Madrid: Siglo XXI
Hulley, S.B., Cummings, S.R.,Browner, W.S., Grady, D.G. & (2014). Diseño de investigaciones clínicas. Buenos Aires: Wolters Kluwer Health
Irala-Eatévez, J. de, Martínez-González, M.A. & Seguí-Gómez, M. (2004). Epidemiología aplicada. Barcelona: Ariel
Moreno Altamirano, L., Cano Valle, F. & García Romero, H. (1994). Epidemiología clínica. México: Interamericana-McGraw-Hill
Ruiz Morales, A. & Morillo Zárate, L.E. (2004). Epidemiología clínica. Investigación clínica aplicada. Bogota: Editorial Médica Panamericana
Rothman, K.J. (1987). Epidemiología moderna. Madrid: Ediciones Díaz de Santos
León, O.G. & Montero, I. (2000). Métodos de investigación en Psicología y Educación. Madrid: McGraw-Hill
Cubo Delgado, S., Martín Marín, B. & Ramos Sánchez, J.L. (Coords.) (2011). Métodos de investigación y análisis de datos en ciencias sociales y de la salud. Madrid: Ediciones Pirámide
Pardo Merino, A. & Ruiz Díaz, M.A. (2002). SPSS 11. Guía para el análisis de datos. Madrid: McGraw-Hill
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Complementária
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| Recomendaciones |
| Asignaturas que se recomienda haber cursado previamente |
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| Asignaturas que se recomienda cursar simultáneamente |
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| Asignaturas que continúan el temario |
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