Créditos ECTS Créditos ECTS: 6
Horas ECTS Criterios/Memorias Trabajo del Alumno/a ECTS: 91 Horas de Tutorías: 3 Clase Expositiva: 36 Clase Interactiva: 20 Total: 150
Lenguas de uso Castellano, Gallego
Tipo: Materia Ordinaria Grado 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 principal de esta materia es que el alumnado se familiarice con los conceptos y técnicas básicas de la Estadística Descriptiva, de la Teoría de la Probabilidad y de la Inferencia Estadística.
Se pretende también que el alumnado entienda la necesidad y utilidad de la metodología estadística en la investigación en las Ciencias de la Salud, particularmente en Medicina, haciéndose consciente del alcance y limitaciones de dicha metodología.
Como objetivos más específicos el alumnado ha de:
- conocer el lenguaje estadístico básico: proporcionar a los estudiantes los conocimientos teóricos básicos que le permitan comprender los distintos aspectos estadísticos y probabilísticos involucrados en la investigación médica/sanitaria;
- conocer y aplicar algunos métodos estadísticos básicos para representar y analizar conjuntos de datos simples, y poder sacar conclusiones de dichos análisis;
- conocer, expresar e interpretar correctamente los niveles de precisión, confianza y de error en las conclusiones de un estudio estadístico.
Capítulo 1.- Definición y objetivos de la Estadística. La Estadística en la investigación médica. Diseño de un estudio, población y muestra. Tipos de datos. Presentación de datos: tablas de frecuencias. Medidas de centralización, posición, dispersión y forma. Representaciones gráficas: diagrama de barras y sectores, histograma y diagrama de caja.
Capítulo 2.- Experimento aleatorio. Espacio muestral. Sucesos. Definición axiomática de Probabilidad. Probabilidad condicionada. Sucesos independentes. Regla de Bayes. Pruebas diagnósticas: sensibilidad y especificidad. Prevalencia e incidencia. Medidas del efecto: riesgo relativo (RR) y odds-ratio (OR).
Capítulo 3.- Distribuciones de probabilidad de variables discretas. Función masa de probabilidad. Función de distribución. Valor esperado. Varianza. Distribución Binomial. Distribución de Poisson.
Capítulo 4.- Distribuciones de probabilidad de variables continuas. Función de densidad. Función de distribución. Esperanza. Varianza. La distribución Normal. Intervalos de probabilidad o normalidad. Aproximación de una variable Binomial a la Normal. Puntos de corte para el diagnóstico de enfermedades.
Capítulo 5.- Parámetro. Estadístico. Distribución de diferentes estadísticos. Teorema Central del Límite. Distribuciones asociadas con la Normal: Chi-Cuadrado, T-Student.
Capítulo 6.- Inferencia Estadística. Estimación puntual y por intervalos: definiciones y propiedades de los estimadores puntuales. Estimación de medias y varianzas en poblaciones normales y proporciones.
Capítulo 7.- Introducción a los contrastes de hipótesis. Hipótesis nula y alternativa. Tipos de contraste. Zonas de aceptación y de rechazo. Error de Tipo I, nivel de significación. Error de tipo II, potencia de un contraste.
Capítulo 8.- Contrastes con una muestra: para una media y para una proporción. Contrastes con dos muestras: comparación de dos medias (muestras independentes, muestras apareadas).
Capítulo 9.- Contrastes para datos categóricos: tablas de contingencia. Test Chi-Cuadrado.
Capítulo 10.- Introducción a los métodos de regresión. Conceptos generales. Método de Mínimos Cuadrados. Correlación: coeficiente de correlación lineal. Descomposición de la varianza en la regresión.
- Álvarez Cáceres, R. (2007) “Estadística Aplicada a las Ciencias de la Salud”. Editorial Diaz de Santos.
- Daniel, W.W. (2006) “Bioestadística. Base para el análisis de las ciencias de la salud”. (2ª ed). Editorial LIMUSA. Wiley.
- Douglas G. A. (1997) “Practical Statistics for Medical Research”. Ed. Chapman & Hall.
- Martín Andrés, A. y Luna del Castillo, J. (1994) “Bioestadística para las ciencias de la salud”. (4ª ed). Ediciones Norma.
- Martín Andrés, A. y Luna del Castillo, J. (1995) “50 +/- 10 horas de Bioestadística”. Ediciones Norma.
- Martínez González, M.A; Sánchez, A. y Faulin, J. (2006). “Bioestadística amigable”. 2ª ed. Editorial Diaz de Santos.
- Milton, J.S. (1994) “Estadística para biología y ciencias de la salud”. (2ª ed). Ed. Interamericana, McGraw-Hill.
- Paradis, E. (2003). R para principiantes. R Cran. Disponible en https://cran.r-project.org/doc/contrib/rdebuts_es.pdf
- Quesada, V. y otros (1982) “Curso de ejercicios de estadística”. (2ª ed). Editorial Alambra.
- Rosner, B. (2000) “Fundamentals of Biostatistics”. (5ª ed). Wadsworth Publishing Company. Duxbury Press.
- Venables, W.N., Smith, D.M. y the R Core Team (2020). An Introduction to R. Notes on R: A Programming Environment for Data Analysis and Graphics (Version 3.6.3). Disponible en https://cran.r-project.org/doc/manuals/r-release/R-intro.pdf.
- Verzani, J. (2005). Using R for Introductory Statistics. Chapman and Hall.
Dentro de esta materia se tratará de contribuir a que el alumnado alcance las competencias recogidas en la memoria del título de Grado en Medicina de la USC:
CG28.- Obtener y utilizar datos epidemiológicos y valorar tendencias y riesgos para la toma de decisiones sobre salud
CG31.- Conocer, valorar críticamente y saber utilizar las fuentes de información clínica y biomédica para obtener, organizar, interpretar y comunicar la información científica y sanitaria.
CG33.- Mantener y utilizar los registros con información del paciente para su posterior análisis, preservando la confidencialidad de los datos.
CG34.- Tener, en la actividad profesional, un punto de vista crítico, creativo, con escepticismo constructivo y orientado a la investigación.
CG35.- Comprender la importancia y las limitaciones del pensamiento científico en el estudio, la prevención y el manejo de las enfermedades.
CG36.- Ser capaz de formular hipótesis, recolectar y valorar de forma crítica la información para la resolución de problemas, siguiendo el método científico.
GG37.- Adquirir la formación básica para la actividad investigadora.
CEMII.32.- Conocer los conceptos básicos de bioestadística y su aplicación a las ciencias médicas.
CEMII.33.- Ser capaz de diseñar y realizar estudios estadísticos sencillos utilizando programas informáticos e interpretar los resultados.
CEMII.34.- Entender e interpretar los datos estadísticos en la literatura médica.
La docencia expositiva e interactiva será presencial, ajustándose a la distribución que acuerde la Facultad de Medicina, y se complementará con el Campus Virtual de la materia, en el que el alumnado encontrará materiales bibliográficos, boletines de problemas, vídeos explicativos, etc. Mediante el Campus Virtual el alumnado también podrá realizar tests y entregas de tareas para la evaluación continua, como se describe en el apartado correspondiente.
Docencia expositiva (36 horas): en las sesiones de docencia expositiva, el profesorado explicará los conceptos teórico-prácticos de los contenidos, apoyándose en presentaciones multimedia. También se resolverán algunos problemas tipo, de manera que el alumnado pueda trabajar sobre los boletines de ejercicios que se le facilitarán. Respecto al material para el seguimiento de la materia, a mayores de la bibliografía recomendada, el alumnado dispondrá de material docente complementario a través del Campus Virtual de la materia. En las sesiones de docencia expositiva se trabajarán las competencias generales CG.07, CG.18, CG.19, así como la específica CEMII.32 y CEMII.34.
Docencia interactiva (24 horas): la docencia interactiva se distribuye en seminarios de resolución de ejercicios en aula de clase y prácticas de ordenador. En estas sesiones, se introducirá al alumnado en el manejo del paquete R para el análisis estadístico de datos. También se trabajará sobre los casos prácticos que tendrán que resolver. Para el seguimiento de las sesiones de prácticas con ordenador, se facilitará al alumnado los guiones de las prácticas. En las sesiones de docencia interactiva, se potenciarán las competencias: CG.28, CG.31, CG.33, CG.34, CG.36, CEMII.33 y CEMII.34.
Tutorías: las tutorías están destinadas al seguimiento del aprendizaje del alumnado. Se realizarán tanto de modo presencial como a través del correo electrónico o MS Teams. En estas sesiones se trabajarán fundamentalmente aquellas competencias relacionadas con el razonamiento crítico y la capacidad de comunicación.
Evaluación continua (25%): la evaluación continua se realizará en base a la participación en dos tipos de tareas: las asociadas a las sesiones interactivas de seminario (resolución de problemas de manera individual o en grupo) y las asociadas a sesiones interactivas de laboratorio (resolución de ejercicios prácticos con el programa estadístico R). Estas actividades se podrán realizar tanto de modo presencial como no presencial.
Examen final (75%): el examen final constará de varias cuestiones teórico-prácticas y problemas sobre los contenidos de la materia, dentro de los que se podrá incluir la interpretación de resultados obtenidos con el paquete estadístico utilizado en la docencia interactiva.
El peso de la evaluación continua en la oportunidad de recuperación será el mismo que en la convocatoria ordinaria del cuatrimestre.
Nótese que, para los casos de realización fraudulenta de ejercicios o pruebas, será de aplicación lo recogido en la “Normativa de evaluación del rendimiento académico de los estudiantes y de la revisión de las calificaciones”.
En esta materia, el alumnado cuenta con 60 horas de docencia presencial (36 horas de docencia expositiva y 24 horas de docencia interactiva). Por cada hora de docencia expositiva, se considera necesario dedicar al estudio alrededor de 1.5 horas de trabajo del alumnado (revisión de conceptos y consulta de bibliografía).
En relación con la docencia interactiva, por cada hora se considera necesaria una hora para la preparación y posterior revisión de los ejercicios y tareas realizados en clase. A mayores, el alumnado debe tener en cuenta que es necesario practicar la resolución de problemas (de los boletines o de la bibliografía recomendada).
Se recomienda el seguimiento de las sesiones expositivas e interactivas, así como de las actividades propuestas como medios fundamentales para el aprovechamiento de la materia.
Para superar con éxito la materia también es aconsejable el seguimiento de los planes de trabajo propuestos. También es recomendable que el/la alumno/a practique la utilización del paquete estadístico R para explorar las posibilidades de las diversas técnicas explicadas a lo largo del curso.
El material del curso se pondrá a disposición del alumnado a través del Campus Virtual de la USC. Pretendemos que esta plataforma sea la principal vía de comunicación con el alumnado, reforzada con MS Teams y el correo electrónico.
Plan de contingencia:
ESCENARIO 2 (distanciamiento)
Metodología de enseñanza: docencia parcialmente virtual de forma síncrona, de acuerdo con la distribución organizada por la Facultad de Medicina. Se utilizará el Campus Virtual del curso, con materiales proporcionados por el profesorado, así como la plataforma MS Teams. Las tutorías serán atendidas por correo electrónico o a través de MS Teams.
Sistema de evaluación: la evaluación continua consistirá en la resolución de problemas, de forma individual, y en la realización de tareas prácticas empleando la herramienta estadística R, que podrán ser individuales, tanto presenciales como no presenciales. El examen final será presencial siempre que las condiciones sanitarias lo permitan. El peso de la evaluación continua y del examen final en la nota final de la materia será el mismo que se ha descrito en el apartado “Sistema de Evaluación” de esta guía, tanto en primera como en segunda oportunidad.
ESCENARIO 3 (cierre de las instalaciones)
Metodología de enseñanza: docencia totalmente en remoto apoyada en la plataforma del curso virtual y en la herramienta MS Teams, con la sustitución de algunas actividades presenciales por material asíncrono. Tutorías por correo electrónico o MS Teams.
Sistema de evaluación: La evaluación continua consistirá en la resolución de problemas, de forma individual, y en la realización de tareas prácticas empleando la herramienta estadística R. Las actividades presenciales de los escenarios 1 y 2 serán realizadas de forma no presencial mediante la herramienta corporativa MS Teams. El peso de la evaluación continua y del examen final en la nota final de la materia será el mismo que se ha descrito en el apartado “Sistema de Evaluación” de esta guía, tanto en primera como en segunda oportunidad.
Esta guía y los criterios y metodologías descritos en ella están sujetos a las modificaciones que se deriven de normativas y directrices de la USC.
Carmen Maria Cadarso Suarez
- Departamento
- Estadística, Análisis Matemático y Optimización
- Área
- Estadística e Investigación Operativa
- Teléfono
- 881812282
- Categoría
- Profesor/a: Catedrático/a de Universidad
Maria Isabel Borrajo Garcia
- Departamento
- Estadística, Análisis Matemático y Optimización
- Área
- Estadística e Investigación Operativa
- Correo electrónico
- mariaisabel.borrajo [at] usc.es
- Categoría
- Profesor/a: Profesor Ayudante Doctor LOU
Jose Ameijeiras Alonso
- Departamento
- Estadística, Análisis Matemático y Optimización
- Área
- Estadística e Investigación Operativa
- Teléfono
- 881813165
- Correo electrónico
- jose.ameijeiras [at] usc.es
- Categoría
- Profesor/a: Profesor Ayudante Doctor LOU
Alejandro Saavedra Nieves
- Departamento
- Estadística, Análisis Matemático y Optimización
- Área
- Estadística e Investigación Operativa
- Correo electrónico
- alejandro.saavedra.nieves [at] usc.es
- Categoría
- Profesor/a: Profesor Interino/a sustitución reducción docencia
Maria Alonso Pena
- Departamento
- Estadística, Análisis Matemático y Optimización
- Área
- Estadística e Investigación Operativa
- Correo electrónico
- mariaalonso.pena [at] usc.es
- Categoría
- Predoutoral Xunta
| Lunes | |||
|---|---|---|---|
| 08:30-09:30 | Grupo /CLE_02 | Gallego | Aula 5 |
| 10:30-11:30 | Grupo /CLE_02 | Gallego | Aula 5 |
| 11:30-12:30 | Grupo /CLE_01 | Gallego | Aula 4 |
| 15:30-16:30 | Grupo /CLE_04 | Gallego | Aula 5 |
| 17:30-18:30 | Grupo /CLE_04 | Gallego | Aula 5 |
| 18:30-19:30 | Grupo /CLE_03 | Castellano | Aula 4 |
| Martes | |||
| 08:30-09:30 | Grupo /CLE_01 | Gallego | Aula 4 |
| 10:30-11:30 | Grupo /CLE_02 | Gallego | Aula 5 |
| 11:30-12:30 | Grupo /CLE_01 | Gallego | Aula 4 |
| 15:30-16:30 | Grupo /CLE_03 | Castellano | Aula 4 |
| 17:30-18:30 | Grupo /CLE_04 | Gallego | Aula 5 |
| 18:30-19:30 | Grupo /CLE_03 | Castellano | Aula 4 |
| 19:30-20:30 | Grupo /CLIS_08 | Gallego | Aula 2 |
| Miércoles | |||
| 08:30-09:30 | Grupo /CLE_02 | Gallego | Aula 5 |
| 10:30-11:30 | Grupo /CLE_02 | Gallego | Aula 5 |
| 11:30-12:30 | Grupo /CLE_01 | Gallego | Aula 4 |
| 15:30-16:30 | Grupo /CLE_04 | Gallego | Aula 5 |
| 17:30-18:30 | Grupo /CLE_04 | Gallego | Aula 5 |
| 18:30-19:30 | Grupo /CLE_03 | Castellano | Aula 4 |
| Jueves | |||
| 08:30-09:30 | Grupo /CLE_01 | Gallego | Aula 4 |
| 10:30-11:30 | Grupo /CLE_02 | Gallego | Aula 5 |
| 11:30-12:30 | Grupo /CLE_01 | Gallego | Aula 4 |
| 15:30-16:30 | Grupo /CLE_03 | Castellano | Aula 4 |
| 17:30-18:30 | Grupo /CLE_04 | Gallego | Aula 5 |
| 18:30-19:30 | Grupo /CLE_03 | Castellano | Aula 4 |
| Viernes | |||
| 08:30-09:30 | Grupo /CLE_02 | Gallego | Aula 5 |
| 10:30-11:30 | Grupo /CLE_02 | Gallego | Aula 5 |
| 11:30-12:30 | Grupo /CLE_01 | Gallego | Aula 4 |
| 15:30-16:30 | Grupo /CLE_04 | Gallego | Aula 5 |
| 17:30-18:30 | Grupo /CLE_04 | Gallego | Aula 5 |
| 18:30-19:30 | Grupo /CLE_03 | Castellano | Aula 4 |
| 18.12.2021 09:00-12:00 | Grupo /CLE_01 | Aula 3 |
| 18.12.2021 09:00-12:00 | Grupo /CLE_01 | Aula 4 |
| 18.12.2021 09:00-12:00 | Grupo /CLE_01 | Aula 5 |
| 18.12.2021 09:00-12:00 | Grupo /CLE_01 | Aula 6 |
| 18.12.2021 09:00-12:00 | Grupo /CLE_01 | Aula 7 |
| 18.12.2021 09:00-12:00 | Grupo /CLE_01 | Aula 8 |
| 08.07.2022 16:30-18:30 | Grupo /CLE_01 | Aula 4 |
| 08.07.2022 16:30-16:30 | Grupo /CLE_01 | Aula 5 |
| 08.07.2022 16:30-18:30 | Grupo /CLE_01 | Aula 7 |
| 08.07.2022 16:30-18:30 | Grupo /CLE_01 | Aula 8 |