Datos Identificativos 2020/21
Asignatura (*) Estatística Aplicada a Ciencias da Saúde Código 653862206
Titulación
Mestrado Universitario en Asistencia e Investigación Sanitaria (plan 2012)
Descriptores Ciclo Período Curso Tipo Créditos
Mestrado Oficial 1º cuadrimestre
 Primeiro Optativa 3
Idioma
Castelán
Galego
Modalidade docente Híbrida
Prerrequisitos
Departamento Matemáticas
Coordinación
Vilar Fernandez, Juan Manuel
 Correo electrónico
juan.vilar@udc.es
Profesorado
Vilar Fernandez, Juan Manuel
 Correo electrónico
juan.vilar@udc.es
Web http://www.mastermais.udc.es/
Descrición xeral 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 continxencia 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 do título
Código Competencias do título
A1 Capacidade para elixir e aplicar as metodoloxías de investigación mais adecuadas á investigación proposta.
A2 Capacidade para o deseño experimental e o completo desenvolvemento de proxectos de investigación no ámbito sanitario, desde a formulación da hipótese de investigación ata a comunicación dos resultados.
B1 Capacidade para aplicar o método científico na planificación e o desenvolvemento da investigación sanitaria.
B2 Fluidez e propiedade na comunicación científica oral e escrita.
B3 Compromiso pola calidade do desenvolvemento da actividade investigadora.
B4 Capacidade de análise e de síntese.
B5 Habilidade para manexar distintas fontes de información.
B6 Capacidade para traballar de forma colaborativa en equipos multi e interdisciplinar.
C1 Expresarse correctamente, tanto de forma oral coma escrita, nas linguas oficiais da comunidade autónoma.
C6 Valorar criticamente o coñecemento, a tecnoloxía e a información dispoñible para resolver os problemas cos que deben enfrontarse.
C8 Valorar a importancia que ten a investigación, a innovación e o desenvolvemento tecnolóxico no avance socioeconómico e cultural da sociedade.

Resultados de aprendizaxe
Resultados de aprendizaxe Competencias do título
Deseñar procedementos de recollida de información AI1
AI2
 BM1
BM5
BM6
 CM6
Identificar os distintos tipos de datos e as súas principais características. AI1
AI2
 BM1
BM5
BM6
 CM6
CM8
Identificar os distintos tipos de datos e as súas principais características. AI2
 BM3
BM5
BM6
 CM6
Utilizar correctamente o software estatístico dispoñible para a análise de datos. AI1
 BM5
BM6
 CM6
Identificar o tipo de análise estatístico que haberá de utilizarse para unha investigación concreta a realizar no ámbito das TIC AI1
AI2
 BM1
 CM6
CM8
Utilizar correctamente o software estatístico dispoñible para a análise de datos. AI1
AI2
 BM1
BM5
 CM6
Saber interpretar correctamente os resultados dunha análise estatística. AI1
AI2
 BM1
BM2
BM3
BM4
BM6
 CM1
CM6

Contidos
Temas Subtemas
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
Metodoloxías / probas Competencias Horas presenciais Horas non presenciais / traballo autónomo Horas totais
Sesión maxistral A2 C8 10 20 30
Prácticas de laboratorio A1 A2 A4 B1 B6 C3 10 10 20
Estudo de casos A1 B1 B2 B5 C6 2 18 20
Proba de resposta breve B3 B4 C1 1 2 3
 
Atención personalizada 2 0 2
 
*Os datos que aparecen na táboa de planificación son de carácter orientativo, considerando a heteroxeneidade do alumnado

Metodoloxías
Metodoloxías Descrición
Sesión maxistral Clases teóricas.
Prácticas de laboratorio Prácticas en ordenador con software estatístico.
Estudo de casos Supostos prácticos. Analises de datos.
Proba de resposta breve 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.

Atención personalizada
Metodoloxías
Estudo de casos
Prácticas de laboratorio
Proba de resposta breve
Descrición
Asistencia e participación nas clases teóricas.
Exame escrito de análise de datos con respostas breves.
Participación en prácticas e seminarios.
Suposto práctico a realizar polo alumno.

Avaliación
Metodoloxías Competencias Descrición Cualificación
Estudo de casos A1 B1 B2 B5 C6 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
Proba de resposta breve B3 B4 C1 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. 		70
 
Observacións avaliación

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 


Para alumnos con matrícula a tiempo parcial, debido al contenido muy práctico y aplicado de la materia, tienen la obligación de asistir a un número de clases no inferior a 30 horas, según le indique el profesor de la asignatura.

Fontes de información
Bibliografía 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 (2016). Material da asignatura en Moodle. Moodle da asignatura
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

Bibliografía complementaria


Recomendacións
Materias que se recomenda ter cursado previamente
Preparación dun Proxecto de Investigación I: Busca de Información/653862201

Materias que se recomenda cursar simultaneamente

Materias que continúan o temario
Preparación dun Proxecto de Investigación II: Desenvolvemento e Comunicación/653862202
Xestión da Investigación Sanitaria/653862204
Investigación Clínica I/653862232
Investigación en Ciencias da Saúde I/653862235
Investigación en Ciencias da Saúde II/653862236

Observacións
Programa Green Campus FCS

Para axudar a conseguir un entorno inmediato sustentable e cumprir cos obxectivos estratéxicos 1 e 2 do "III Plan de Acción do Programa Green Campus FCS (2018-2020)", os traballos documentais que se realicen nesta materia:

a. Solicitaranse maioritariamente en formato virtual e soporte informático.&nbsp;

b. De realizarse en papel:&nbsp;

- Non se empregarán plásticos.&nbsp;

- Realizaranse impresións a dobre cara.&nbsp;

- Empregarase papel reciclado.&nbsp;

- Evitarase a realización de borradores.

PLAxio

A detección de fraude, copia ou plaxio na redacción do traballo da materia implicará un suspenso na oportunidade de avaliación afectada (0,0) e a remisión directa á oportunidade seguinte.

Dita circunstancia comunicarase á Comisión Académica e ao resto de profesores do título. En caso de que se reitere a irregularidade nunha 2ª avaliación, a Comisión poderá solicitar ao Reitor a expulsión temporal ou definitiva do/a estudante do título cursado.


(*)A Guía docente é o documento onde se visualiza a proposta académica da UDC. Este documento é público e non se pode modificar, salvo casos excepcionais baixo a revisión do órgano competente dacordo coa normativa vixente que establece o proceso de elaboración de guías