Créditos ECTS Créditos ECTS: 2
Horas ECTS Criterios/Memorias Trabajo del Alumno/a ECTS: 34 Horas de Tutorías: 2 Clase Expositiva: 6 Clase Interactiva: 8 Total: 50
Lenguas de uso Castellano, Gallego
Tipo: Materia Ordinaria Máster RD 1393/2007 - 822/2021
Departamentos: Estadística, Análisis Matemático y Optimización
Áreas: Estadística e Investigación Operativa
Centro Facultad de Enfermería
Convocatoria: Primer semestre
Docencia: Con docencia
Matrícula: Matriculable | 1ro curso (Si)
Dotar al alumnado de las técnicas estadísticas indispensables en la experimentación en Ciencias de la Salud en general, y en Enfermería en particular. Capacitándolo para el análisis de datos e para o razonamiento estadístico. Aprender el manejo de software estadístico para la resolución de problemas estadísticos
1. El Método Estadístico en Atención Sanitaria, Gestión y Cuidados
2. Obtención de datos. Diseño de una muestra
3. Introducción a los paquetes estadísticos SPSS y Epidat 4.2
4. Estadística descriptiva y representaciones gráficas
5. Correlación y regresión en variables cuantitativas
6. Distribuciones de probabilidad típicas en Biomedicina
7. Inferencia Estadística. Aplicaciones en Atención Sanitaria, Gestión y Cuidados
PRÁCTICAS DE AULA DE INFORMÁTICA
Práctica 1.- Introducción al SPSS. Estadística descriptiva
Práctica 2.- Regresión y dependencia de variables
Práctica 3.- Inferencia Estadística
Práctica 4.- Introducción al EPIDAT 4.2
El profesor distribuirá, a través do curso virtual, materiales adaptados al contenido del programa. Son suficientes para seguir la materia en cualquier escenario.
BÁSICA
Crujeiras Casais, R.M. y Faraldo Roca, P. (2010) Manual de Estadística Básica para Ciencias de la Salud. Unidixital.
Martínez González, Sánchez Villegas, Toledo Atucha & Faulin Fajardo (2019) Bioestadística amigable, Edición 4. Elsevier.
Rius Díaz, F. y Wärnerberg Wärnerberg, julia (2014): Bioestadística. Paraninfo
COMPLEMENTARIA
Cao, R. e outros. (2001): “Introducción a la Estadística y sus aplicaciones”, Ed. Pirámide.
Daniel, W.W. (2002): “Bioestadística. Base para el análisis de las ciencias de la salud”, Limusa Wiley.
Milton, J.S. (2007): “Estadística para Biología y Ciencias de la Salud”, McGraw-Hill-Interamericana.
Rosner, B. (2005): “Fundamentals of Biostatistics”, Duxbury Press.
Recursos en Red
1.-Portel Fisterra : Metodología de la investigación
http://www.fisterra.com/formacion/metodologia-investigacion/
2.-Electronic Statistics Textbook. Tulsa, OK: StatSoft.
http://www.statsoft.com/textbook/stathome.html
3.-Unidad de Bioestadística Clínica del Hospital Ramón y Cajal http://www.hrc.es/investigacion/inves unidadbio.htm
1.Básicas y Generales
CG02 - Capacidad para recoger datos de interés sanitario, analizarlos y transmitirlos de manera eficaz
CG03 - Capacidad para utilizar los nuevos sistemas de información en los ámbitos de desempeño de la profesión
CB6 - Poseer y comprender conocimientos que aporten una base u oportunidad de ser originales en el desarrollo y/o aplicación de ideas, a menudo en un contexto de investigación
CB7 - Que los estudiantes sepan aplicar los conocimientos adquiridos y su capacidad de resolución de problemas en entornos nuevos o poco conocidos dentro de contextos más amplios (o multidisciplinares) relacionados con su área de estudio
CB8 - Que los estudiantes sean capaces de integrar conocimientos y enfrentarse a la complejidad de formular juicios a partir de una información que, siendo incompleta o limitada, incluya reflexiones sobre las responsabilidades sociales y éticas vinculadas a la aplicación de sus conocimientos y juicios
CB9 - Que los estudiantes sepan comunicar sus conclusiones y los conocimientos y razones últimas que las sustentan a públicos especializados y no especializados de un modo claro y sin ambigüedades
CB10 - Que los estudiantes posean las habilidades de aprendizaje que les permitan continuar estudiando de un modo que habrá de ser en gran medida autodirigido o autónomo
2.Transversales
CT01 - Capacidad de emprender acciones con espíritu de equipo
CT02 - Compromiso ético e intelectual.
3.Especificas
CE37 - Desarrollar capacidades para describir y sintetizar la información de los datos recogidos en diversas escalas de medida, utilizando estadísticos descriptivos y procedimientos gráficos.
CE38 - Comprender los fundamentos de los contrastes de hipótesis, así como su relación con los procedimientos de estimación de parámetros mediante intervalos de confianza
CE39 - Conocer y saber aplicar e interpretar las principales pruebas estadísticas de comparación de medias CE40 - Conocer e interpretar tablas de datos categóricos y saber aplicar pruebas ji-cuadrado
Escenario 1 (normalidad adaptada)
En las sesiones de docencia expositiva en el aula se explicará los conceptos teórico-prácticos de los contenidos, apoyándose en presentaciones multimedia. Respecto al material para el seguimiento de la materia, a mayores de la bibliografía recomendada, el alumnado dispondrá del material docente complementario. Las clases interactivas de laboratorio se llevaran a cabo en el aula de informática donde se introducirá al alumnado en el manejo del SPSS y EPIDAT 4.2 para el análisis estadístico de datos. En esta sesión también se trabajará sobre los casos clínicos compartidos con otras materias del curso. Para el seguimiento de las clases prácticas, se facilitará al alumnado el guion de las mismas.
Las tutorías están destinadas al seguimiento del aprendizaje del alumnado.
Escenarios 2 (distanciamiento) y 3 (cierre de las instalaciones)
Se modifica lo anterior para cuando no sea posible impartir docencia presencial, será sustituida por docencia síncrona a través de la plataforma TEAMS complementada con orientaciones y materiales en el curso virtual
A cualificación final será o resultado de una prueba final teórico-práctico, que corresponderá al 50% de la calificación final, ey de la evaluación de las actividades interactivas, que será el 50% restante en la cualificación final
El examen tendrá carácter presencial o telemático dependiendo del escenario.
Para los casos de realización fraudulenta de ejercicios o pruebas será de aplicación lo recogido en la "Normativa de evaluación de rendimiento académico de los estudiantes y de revisión de calificaciones".
El tiempo de trabajo necesario para superar esta materia depende de los conocimientos previos del alumnado. Por cada hora de docencia expositiva, se consideran necesarias alrededor de 1.5 horas. Respecto a la docencia interactiva, por cada hora se estima una hora de trabajo personal del alumnado.
La asistencia a las sesiones expositivas e interactivas es fundamental para el seguimiento y superación de la materia. El alumnado deberá realizar todas las actividades recomendadas por el profesorado (resolución de problemas, revisión de bibliografía y ejercicios prácticos, en una parte importante, de interpretación de resultados) para superar con éxito la materia.
Plan de Contingencia
1. En el caso de que no resulte posible la docencia presencial, será sustituida por docencia síncrona a través da plataforma TEAMS, complementada con orientaciones y materiales en el curso virtual.
2. O examen final tendrá carácter presencial o telemático dependiendo do escenario.
El material se pondrá a disposición del alumnado a través del Campus Virtual de la USC.
Se pretende que esta plataforma sea el principal canal de comunicación con el alumnado
Esta guía y los criterios y metodologías en ella descritos están sujetos a las modificaciones que se deriven de normativas y directrices de la USC.
Pedro Faraldo Roca
Coordinador/a- Departamento
- Estadística, Análisis Matemático y Optimización
- Área
- Estadística e Investigación Operativa
- Teléfono
- 881813216
- Correo electrónico
- pedro.faraldo [at] usc.es
- Categoría
- Profesor/a: Titular de Universidad
| Martes | |||
|---|---|---|---|
| 16:00-18:30 | Grupo /CLE_01 | Castellano | Aula 5.01 |
| 18:30-20:30 | Grupo /CLIL_01 | Castellano | Aula 5.01 |
| 22.01.2021 16:00-20:00 | Grupo /CLE_01 | Aula 2.03 |
| 09.07.2021 16:00-20:00 | Grupo /CLE_01 | Aula 2.03 |