Curso de Bioestadística

La estadística es una de las herramientas de mayor uso en la investigación de cualquier área de conocimiento, su importancia no radica sólo en el cálculo de sus estadísticos y la estimación de sus parámetros, ni en la exigencia de las revistas científicas para la publicación de artículos, la importancia está en sus métodos técnicas e instrumentos que nos permiten inferir con alto grado de certeza lo que ocurre en las poblaciones bajo estudio, probar hipótesis y con ello tomar decisiones sobre lo que se está investigando. Este curso está dirigido a profesionales de las áreas químico-biológicas, de la salud y áreas afines. Desde 2012 que aparece la primera edición la demanda ha sido contante para médicos, biólogos y nutriólogos, psicólogos y enfermeros. Siendo los profesionales médicos de diferentes especialidades los que demanda más el curso.
En cada edición el curso ha ido modificando sus materiales y tiempos con relación a las evaluaciones recibidas. Desde la mitad de la 10a edición en 2019 el curso se ha impartido completamente a distancia, ante esta nueva experiencia y valorando las últimas tres ediciones es necesario modificar nuevamente los tiempos o reducir los temas del curso, por ello en esta edición se propone quitar el tema de diseño de experimentos, que desde hace ya varios años se ha impartido como introducción para el curso de Estadística en la Investigación que también se imparte en la Secretaría de Educación Abierta y Continua.

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Este curso fue diseño para aportar bases teóricas y prácticas necesarios para el proceso de la información, el curso está montado en la plataforma educativa Moodle, la cual permite la interacción profesor-alumno, alumno-alumno, contar con los contenidos en diferentes formatos, textos, imágenes, videos, tutoriales ejercicios, necesarios y complementarios para el curso.
A través de esta interfase el asistente puede tomar las lecciones en línea, realizar las actividades (tareas y ejercicios evaluaciones), contar con retroalimentación, también la plataforma a través de diferentes herramientas permite la discusión y aportaciones de los asistentes y con ellos tener un aprendizaje colaborativo. Las lecciones están apoyadas con software educativo, propio y libre que brinda elementos teóricos y prácticos, del proceso de información.
En las sesiones sincrónicas se revisan los temas de mayor complejidad y se hace la aclaración de dudas de los contenidos y materiales en línea

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I. INTRODUCCIÓN A LA ESTADÍSTICA
I.1. Concepto e importancia de Estadística y Bioestadística.
I.2. Error, precisión y exactitud. Poblaciones y muestras.
I.3. Criterios de inclusión, exclusión y eliminación.
I.4. Conceptos de población y muestra. Parámetros y estadísticos.
I.5. Tipos de variables y escalas de medición.

II. ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA
II.1 Representaciones gráficas de un conjunto de datos: Diagramas de barras. Pictogramas, Gráficas circulares, Diagrama tallo y hoja. Diagrama de tallo hoja y espejo, Diagrama de caja. Histograma. Polígono de frecuencias. Diagramas x, y
II.2. Descripción de variables numéricas: Medidas de tendencia central. Medidas de dispersión
II.3. Regla empírica y teorema de Tchebyshev
II.4. Descripción de variables categóricas: tasas, razones, proporciones y porcentajes.

III. PROBABILIDAD
III.1. Conceptos: Fenómenos deterministas y estocásticos. Espacio muestral, experimentos, eventos
III.2. Métodos de conteo Combinación y permutaciones
III.3. Conceptos de probabilidad clásica y frecuentista
III.4. Leyes de probabilidad: Ley de la adición, Ley del producto
III.5. Cálculo de probabilidades

IV. INFERENCIA ESTADÍSTICA
IV.1. Concepto de inferencia estadística
IV.2. Clasificación de la estadística: según tipo de variable
IV.3. Clasificación de la estadística: según número de variables
IV.4. Estimación puntual y de intervalo
IV.5. Intervalos de confianza
IV.6. Pruebas de hipótesis
IV.8. Procedimiento para la realización de pruebas de hipótesis
IV.9. Procedimiento para la realización de pruebas paramétricas

V. INTRODUCCIÓN A LOS MODELOS ESTADÍSTICOS LINEALES
V.1. Introducción a los modelos estadísticos lineales
V.2. Modelos de regresión. Conceptos básicos. Supuestos. Aplicaciones



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