Créditos ECTS Créditos ECTS: 3
Horas ECTS Criterios/Memorias Trabajo del Alumno/a ECTS: 51 Horas de Tutorías: 3 Clase Expositiva: 9 Clase Interactiva: 12 Total: 75
Lenguas de uso Gallego
Tipo: Materia Ordinaria Máster RD 1393/2007 - 822/2021
Departamentos: Estadística, Análisis Matemático y Optimización
Áreas: Estadística e Investigación Operativa
Centro Facultad de Medicina y Odontología
Convocatoria: Primer semestre
Docencia: Con docencia
Matrícula: Matriculable | 1ro curso (Si)
El objetivo general de esta asignatura es que el alumno maneje con fluidez conceptos y técnicas de Estadística Descriptiva e Inferencia Estadística. Además, se pretende que los alumnos comprendan la necesidad y utilidad de la metodología estadística en la investigación biomédica, tomando conciencia de sus alcances y limitaciones.
Más concretamente, los objetivos específicos de la asignatura son:
- Adquirir conocimientos sobre diferentes métodos de presentación numérica y representación gráfica de los datos recogidos en un estudio.
- Realizar comparaciones entre datos de diferentes grupos de estudio.
- Analizar las relaciones entre las diferentes variables observadas en el experimento.
Tema 0.- Introducción a R.
Tema 1.- Estadística Descriptiva.
Tema 2.- Estimación y contrastes de hipótesis.
Tema 3.- Análisis de Varianza (ANOVA).
Tema 4.- Modelos de regresión.
Todo el contenido teórico irá acompañado de la correspondiente resolución de ejemplos y ejercicios mediante el paquete estadístico R.
BÁSICA
- Altman D.G. (1999) "Practical Statistics for Medical Research". Ed. Chapman & Hall.
- Borrajo, M. I. y otros (2020): Estatística Descritiva. Colección Esenciais USC.
https://www.usc.gal/libros/gl/categorias/948-estatistica-descritiva-334…
- Borrajo, M. I. y otros (2021): Fundamentos da Teoría da Probabilidade. Colección Esenciais USC.
https://www.usc.gal/libros/gl/categorias/1025-fundamentos-da-teoria-da-…
- Borrajo, M. I. y otros (2021): O programa estatístico R. Colección Esenciais USC.
https://www.usc.gal/libros/gl/categorias/1024-o-programa-estatistico-r-…
- Borrajo, M. I. y otros (2023): Inferencia Estatística Paramétrica I. Colección Esenciais USC.
https://www.usc.gal/libros/gl/categorias/1183-inferencia-estatistica-pa…
- Borrajo, M. I. y otros (2023): Inferencia Estatística Paramétrica II. Colección Esenciais USC.
https://www.usc.gal/libros/gl/categorias/1182-inferencia-estatistica-pa…
- Faraway, J.J. (2015). Linear models with R (2nd edition). Chapman and Hall.
- Kleinbaum D.G., Kupper L.L. y Muller K.E. (1988) "Applied Regression Analysis and Other Multivariable Methods". PWS-KENT Publishing Company. Boston.
- Milton, J.S. (2007): “Estadística para Biología y Ciencias de la Salud”, McGraw-Hill-Interamericana.
- Rosner B. (1995) "Fundamentals of Biostatistics". Wadsworth Publishing Company. Duxbury Press.
- Verzani, J. (2005). Using R for Introductory Statistics. Chapman and Hall.
COMPLEMENTARIA
- Cao, R. e outros (1998). Estadística básica aplicada. Tórculo Edicións.
- Martin Andrés A., Luna del Castillo J. (1994) "Bioestadística para las Ciencias de la Salud". 4ª ed. Ediciones Norma S.A.
- Faraway, J.J. (2006). Extending the Linear Model with R: Generalized Linear, Mixed Effects and Nonparametric Regression Models. Chapman and Hall.
- Hosmer D.W. y Lemeshow S. (1989). "Applied Logistic Regression" J.Wiley & Sons.
Una vez finalizado este curso, se espera que los alumnos trabajen las competencias enumeradas en el máster en Investigación Biomédica de la Universidade de Santiago de Compostela. Así, el alumnado deberá adquirir las siguientes competencias básicas, generales y transversales:
CG1 - Saber aplicar las técnicas adecuadas para resolver un problema específico en Biomedicina, y ser capaz de realizar un proyecto de investigación sobre el tema bajo supervisión, no sólo en las materias que abarcan las asignaturas, sino en contextos más amplios o incluso multidisciplinares.
CG2 - Ser capaz de emitir juicios sobre hipótesis, propuestas experimentales o experimentos ya realizados en el ámbito de la investigación biomédica, tanto en la validez científica como en los aspectos éticos y sociales del ensayo.
CG3 - Ser capaz de trabajar en equipo en un entorno multidisciplinar para alcanzar objetivos comunes desde diferentes perspectivas.
CG4 - Ser capaz de comunicar sus propuestas, experimentos, resultados, conclusiones y críticas a públicos especializados y no especializados.
CG5 - Poseer las habilidades de aprendizaje necesarias para mantenerse al día en el campo de la investigación biomédica y sus técnicas de forma autónoma.
Además, también se trabajará la competencia específica:
CE5 - Ser capaz de diseñar experiencias en el campo de la Biomedicina, aplicando las técnicas adecuadas para dar respuesta a la cuestión planteada.
Docencia expositiva (9 horas): en las sesiones de docencia expositiva, el profesorado explicará los conceptos teórico-prácticos de los contenidos, ayudándose de presentaciones. En cuanto al material para el seguimiento de la asignatura, además de la bibliografía recomendada, los alumnos dispondrán de material didáctico complementario a través del Campus Virtual de la materia.
Enseñanza interactiva (12 horas): la enseñanza interactiva se distribuye en seminarios de resolución de casos en el aula con el ordenador. En estas sesiones se introducirá a los alumnos en el manejo del paquete R para el análisis estadístico de datos. También se trabajará en los casos prácticos que tendrán que resolver.
Tutoría: la tutoría tiene como finalidad el seguimiento del aprendizaje del alumndo. Se realizarán tanto de forma presencial como vía correo electrónico o MS Teams. Se trabajarán fundamentalmente aquellas habilidades relacionadas con el razonamiento crítico y las habilidades comunicativas.
La evaluación de la asignatura se desglosa de la siguiente manera:
- Realización de un informe estadístico en grupo o individualmente (40%)
- Presentación de dicho informe a compañeros incluyendo ronda de preguntas e intervenciones (25%)
- Revisión por pares del informe (15%)
- Prueba de evaluación del paquete estadístico R (20%)
Cabe señalar que, para los casos de realización fraudulenta de ejercicios o pruebas, se estará a lo dispuesto en las "Normas para la evaluación del rendimiento académico de los estudiantes y la revisión de calificaciones".
En esta asignatura, el alumnado dispone de 21 horas de docencia presencial (9 horas de docencia expositiva y 12 horas de docencia interactiva). Para la docencia expositiva, se considera necesario dedicar al estudio unas 49 horas de trabajo personal del alumando (revisión de conceptos y consulta de bibliografía). El alumnado debe tener en cuenta que también es necesario practicar la resolución de problemas y casos prácticos de forma autónoma.
La asistencia a las sesiones presenciales es imprescindible para el seguimiento y superación de la asignatura. El alumnado deberá realizar todas las actividades recomendadas por el profesorado (revisión de bibliografía y casos prácticos) para superar con éxito la asignatura.
El material del curso se pondrá a disposición del alumnado a través del Campus Virtual de la USC. Se pretende que esta plataforma sea la principal vía de comunicación con el alumnado.
Maria Isabel Borrajo Garcia
Coordinador/a- Departamento
- Estadística, Análisis Matemático y Optimización
- Área
- Estadística e Investigación Operativa
- Correo electrónico
- mariaisabel.borrajo [at] usc.es
- Categoría
- Profesor/a: Profesor Contratado/a Doctor
| Viernes | |||
|---|---|---|---|
| 08:30-11:30 | Grupo /CLE_01 | Gallego | Aula 10 - Roberto Novoa Santos |