Modelos de Regresión Multivariante en Ciencias de la Salud (Modular)

1. Introducir los conceptos fundamentales del Análisis Multivariante
   
2. Capacitar a los asistentes para aplicar los modelos de regresión multivariante utilizados con mayor frecuencia en la investigación sanitaria
   
3. Adquirir los conocimientos necesarios para el análisis estadístico de datos y la lectura crítica de publicaciones científicas basadas en métodos de regresión multivariante

·Introducción al Análisis Multivariante
·Análisis de respuestas continuas mediante modelos de Regresión Lineal
-Asunciones del modelo de regresión lineal
-Estimación e interpretación de parámetros
-Análisis de la confusión, modificación de efectos e interacción entre variables
-Medidas de bondad de ajuste
-Diagnóstico del modelo mediante el análisis de residuos
·Análisis de respuestas categóricas mediante modelos de Regresión Logística
-Análisis de datos categóricos
- Regresión logística binaria y multinomial
-Estimación e interpretación de parámetros
-Análisis de la confusión, modificación de efectos e interacción entre variables
-Bondad de ajuste y diagnóstico del modelo mediante el análisis de residuos
·Análisis de Supervivencia y Regresión de Cox
-Observaciones censuradas en estudios de cohortes
-Curvas de supervivencia: El método de Kaplan-Meier
-El modelo de regresión de Cox
-Análisis de la confusión, modificación de efectos e interacción entre variables
-Bondad de ajuste y diagnóstico del modelo mediante el análisis de residuos
-Modelos de riesgos no proporcionales y variables cambiantes en el tiempo

Software para la estimación de modelos multivariantes: SPSS para Windows

El curso se desarrollará en tres módulos presenciales en los que se llevarán a cabo clases teórico-prácticas, análisis estadístico de datos y discusión de casos reales. Al comienzo del curso los asistentes dispondrán de la documentación necesaria para el seguimiento del mismo.
Durante las clases prácticas todos los asistentes dispondrán de un ordenador personal para la gestión de bases de datos, análisis estadísticos y elaboración de informes. El software utilizado para el análisis de datos será SPSS para Windows.