Guías Docentes Electrónicas
1. DATOS GENERALES
Asignatura:
MÉTODOS DE ANÁLISIS ESTADÍSTICO AVANZADO
Código:
310386
Tipología:
OPTATIVA
Créditos ECTS:
6
Grado:
2309 - MASTER UNIVERSITARIO EN INVESTIGACION SOCIOSANITARIA
Curso académico:
2019-20
Centro:
302 - FACULTAD DE ENFERMERÍA DE CUENCA
Grupo(s):
30 
Curso:
Sin asignar
Duración:
C2
Lengua principal de impartición:
Español
Segunda lengua:
Inglés
Uso docente de otras lenguas:
English Friendly:
S
Página web:
Bilingüe:
N
Profesor: VICENTE J.ANASTASIO MARTINEZ VIZCAINO - Grupo(s): 30 
Edificio/Despacho
Departamento
Teléfono
Correo electrónico
Horario de tutoría
Edifico Melchor Cano
ENFERMERÍA, FISIOTERAPIA Y TERAPIA OCUP.
4683
vicente.martinez@uclm.es
Martes: 12:00-15:00 Jueves: 12:00-15:00

2. REQUISITOS PREVIOS
No se han establecido.
3. JUSTIFICACIÓN EN EL PLAN DE ESTUDIOS, RELACIÓN CON OTRAS ASIGNATURAS Y CON LA PROFESIÓN
Se trata de una asignatura optativa destinada a complementar la asingatura introductoria al análisis de datos. Necesaria para alumnos procedentes de la rama de salud que necesitan del análisis multivariable.

4. COMPETENCIAS DE LA TITULACIÓN QUE LA ASIGNATURA CONTRIBUYE A ALCANZAR
Competencias propias de la asignatura
Código Descripción
E02 Conocer los paradigmas vigentes de aproximación a la realidad social y sanitaria.
E09 Ser capaz de analizar, utilizando los métodos apropiados, los resultados de un estudio, discutirlos a la luz de la evidencia científica y elaborar conclusiones fundamentadas en todo el proceso de investigación, señalando limitaciones y hallazgos más importantes de los datos.
E10 Comunicar estructuradamente y de acuerdo a las normas de publicación del área los resultados del análisis y discusión de los datos de un estudio.
E11 Presentar y discutir (de forma oral o de forma escrita) con rigor los resultados de una investigación o una revisión, tanto en foros científicos como en foros divulgativos.
E14 Saber aplicar el procedimiento estadístico multivariante más adecuado a datos complejos del ámbito sociosanitario.
E15 Saber redactar los resultados de estudios que requieren análisis estadísticos complejos, y saber discutir las ventajas y limitaciones de cada uno de los métodos.
G01 Saber aplicar los conocimientos adquiridos, y su capacidad para la resolución de problemas nuevos o ámbitos distintos.
G04 Desarrollar habilidades de aprendizaje continuado, autodidacta y autónomo (aprendizaje a lo largo de la vida).
G05 Saber revisar la información científica sobre un tema, analizarla críticamente, sintetizarla, redactar un informe-resumen y generar ideas nuevas y complejas.
G06 Aplicar métodos científicos para dar respuesta a preguntas complejas de investigación, en el diseño de los estudios apropiados y en el análisis de los datos.
G08 Trabajar en equipo en entornos virtuales.
5. OBJETIVOS O RESULTADOS DE APRENDIZAJE ESPERADOS
Resultados de aprendizaje propios de la asignatura
Descripción
Capacitar para el análisis de datos complejos con SPSS.
Conocer los diferentes procedimientos estadísticos multivariantes más frecuentes en las publicaciones sociosanitarias.
Discutir sobre los pasos más importantes en la toma de decisiones para la construcción de modelos predictivos en ciencias biomédicas.
Introducir al alumno en el análisis de datos complejos.
Analizar críticamente los posibles sesgos de un articulo científico y las formas de controlarlos.
Resultados adicionales
No se han establecido.
6. TEMARIO
  • Tema 1: Sesgos: clasificación, control, análisis multivariable como herramienta de control de sesgos
  • Tema 2: Análisis de varianza. Analisis de varianza con medidas repetidas. Regresión lineal múltiple
  • Tema 3: Regresión logística
  • Tema 4: Análisis de supervivencia
COMENTARIOS ADICIONALES SOBRE EL TEMARIO

El alumno, con una base de datos de un estudio que proporcionará el profesor, realizará trabajando en grupo la planificación del análisis de los
datos y redactará el borrador del apartado resultados de las publicaciones con los gráficos y las tablas correspondientes.

7. ACTIVIDADES O BLOQUES DE ACTIVIDAD Y METODOLOGÍA
Actividad formativa Metodología Competencias relacionadas ECTS Horas Ev Ob Rec Descripción *
Enseñanza presencial (Teoría) [PRESENCIAL] Método expositivo/Lección magistral E02 E09 E10 E11 E14 E15 G06 0.8 20 S S N
Talleres o seminarios [PRESENCIAL] Aprendizaje basado en problemas (ABP) E09 E10 E14 E15 G01 G06 G08 0.8 20 S N S
Resolución de problemas o casos [PRESENCIAL] Estudio de casos E09 E10 E14 E15 G01 G04 0.7 17.5 S N N
Tutorías individuales [PRESENCIAL] Trabajo dirigido o tutorizado E10 E14 E15 G04 0.1 2.5 S N N
Estudio o preparación de pruebas [AUTÓNOMA] Autoaprendizaje E09 E10 E14 E15 G01 G04 3.6 90 S N S
Total: 6 150
Créditos totales de trabajo presencial: 2.4 Horas totales de trabajo presencial: 60
Créditos totales de trabajo autónomo: 3.6 Horas totales de trabajo autónomo: 90

Ev: Actividad formativa evaluable
Ob: Actividad formativa de superación obligatoria
Rec: Actividad formativa recuperable

8. CRITERIOS DE EVALUACIÓN Y VALORACIONES
  Valoraciones  
Sistema de evaluación Estudiante presencial Estud. semipres. Descripción
No se ha introducido ningún criterio de evaluación
Total: 0.00% 0.00%  

Criterios de evaluación de la convocatoria ordinaria:
La evaluacion continua de todos los procesos formativos se ponderara para obtener una calificacion final numerica entre 0 y 10 segun la legislacion vigente. Es necesaria la participacion del alumno al menos en el 80% de las sesiones para poder superar la asignatura.
La evaluacion individualizada de la participacion en los trabajos y discusiones de grupo en los seminarios supondra un 40% de la calificacion, y un 60% la puntuacion obtenida en una prueba con preguntas de opcion múltiple.
Particularidades de la convocatoria extraordinaria:
Examen final que cuenta el 100% de la calificación
Particularidades de la convocatoria especial de finalización:
No se ha introducido ningún criterio de evaluación
9. SECUENCIA DE TRABAJO, CALENDARIO, HITOS IMPORTANTES E INVERSIÓN TEMPORAL
No asignables a temas
Horas Suma horas
Enseñanza presencial (Teoría) [PRESENCIAL][Método expositivo/Lección magistral] 20
Talleres o seminarios [PRESENCIAL][Aprendizaje basado en problemas (ABP)] 20
Resolución de problemas o casos [PRESENCIAL][Estudio de casos] 17.5
Tutorías individuales [PRESENCIAL][Trabajo dirigido o tutorizado] 2.5
Estudio o preparación de pruebas [AUTÓNOMA][Autoaprendizaje] 90

Actividad global
Actividades formativas Suma horas
Comentarios generales sobre la planificación: del 16 al 26 de marzo de 2020
10. BIBLIOGRAFÍA, RECURSOS
Autor/es Título Libro/Revista Población Editorial ISBN Año Descripción Enlace Web Catálogo biblioteca
Field, Andy P. Discovering statistics using SPSS: (and sex and drugs and rock and roll) Sage 978-1-84787-907-3 2012 Ficha de la biblioteca
Geoffrey ,G. R.; Streiner, D. L. Biostatistics: the bare essentials McGraw-Hill Medical 978-1550093476 2008 Ficha de la biblioteca
Martínez González, M. A.; Sánchez Villegas, A.; Toledo Atucha, E.; Faulin Fajardo, J Bioestadística amigable Elsevier 978-8490225004 2014  



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