Estudia investigación científica y análisis de datos

Análisis de Datos Aplicado a la Investigación Científica

BIOESTADISTICO
Online

US$ 147 - (137 )
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Información importante

  • Curso
  • Nivel básico
  • Online
  • 30 horas de estudio
  • Duración:
    6 Semanas
  • Clases virtuales
Descripción

Con este curso online podrás aprender en 6 semanas estadística aplicada a la investigación científica y análisis de datos. Curso para investigadores, psicólogos, médicos, odontólogos, biólogos o enfermeras. Un curso con metodología online que te ayudará a una correcta investigación científica basada en un correcto conocimiento y aplicación de la estadística.

Información importante

Preguntas Frecuentes

· Requisitos

Interés por aprender Análisis de Datos Aplicado a la Investigación Científica

· Titulación

Certificado de asistencia otorgado por BIOESTADISTICO

Opiniones

J

01/01/2015
Lo mejor Las bases del análisis estadístico aplicado a la investigación científica de nivel básico intermedio. Un programa indispensable para investigadores, docentes y asesores de tesis de las ciencias de la salud que desean iniciarse en el manejo estadístico de los datos a nivel profesional y científico.

A mejorar Nada.

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¿Qué aprendes en este curso?

Estadística
Estadistica aplicada ciencias salud
1

Profesores

José Supo
José Supo
Bioestadistico

Temario

Módulo I: Manejo de Software estadístico

01 – Creación de una matriz de datos en Excel
02 – Trasladar la matriz de datos al software estadístico
03 – Creación de una matriz de datos a partir de una ficha
04 – Calcular y Recodificar variables
05 – Selección de una muestra aleatoria de casos

Módulo II: Análisis descriptivo de una variable

06 – Descripción de una variable categórica
07 – Principales gráficas para variables categóricas
08 – Descripción de una variable numérica
09 – Principales gráficas para variables numéricas
10 – Análisis mediante tablas de contingencia

Módulo III: Análisis de datos categóricos

11 – Comparar grupos: Chi Cuadrado
12 – Comparar antes-después: McNemar
13 – Asociar categorías: Test de independencia
14 – Concordar: Índice Kappa de Cohen
15 – Correcciones de Yates y Fisher

Módulo IV: Análisis de datos numéricos

16 – Comparar grupos: t para muestras independientes
17 – Comparar antes-después: t de Student
18 – Correlacionar unidades: Correlación de Pearson
19 – Correlacionar como valor predictivo: R de Pearson
20 – Análisis de la varianza y pruebas posthoc

Módulo V: Estadística No Paramétrica

21 – Normalidad: Prueba de Kolmogorov-Smirnov
22 – Homocedasticidad: Test de Levene
23 – Comparar grupos: U de Mann-Whitney
24 – Comparar antes-después: Rangos de Wilcoxon
25 – Correlación No paramétrica: Rho de Spearman

Módulo VI: Cálculo del tamaño muestral

26 – Para estimar la prevalencia en una población
27 – Para estimar el promedio en una población
28 – Estimación rápida por Arkin y Colton
29 – Para comparar proporciones en dos grupos
30 – Para comparar promedios en dos grupos


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