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Guia docente | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
DATOS IDENTIFICATIVOS | 2022_23 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Asignatura | ANÁLISIS ESTADÍSTICO (A3) | Código | 01749003 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Enseñanza |
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Descriptores | Cr.totales | Tipo | Curso | Semestre | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||
6 | Obligatoria | Primer | Segundo |
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Idioma | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Prerrequisitos | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Departamento | CIENCIAS BIOMEDICAS |
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Responsable |
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Correo-e | ajmolt@unileon.es tferv@unileon.es |
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Profesores/as |
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Web | http:// | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Descripción general | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Tribunales de Revisión |
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Competencias |
Tipo A | Código | Competencias Específicas |
A19022 | 1749CE20 Diseñar un muestreo de acuerdo a los requerimientos del estudio. | |
A19023 | 1749CE21 Analizar y sistematizar la información que proporciona la investigación en AP. | |
A19024 | 1749CE22 Seleccionar y llevar a cabo los análisis estadísticos acordes con el objetivo de investigación. | |
A19025 | 1749CE23 Utilizar programas informáticos para realizar los análisis necesarios en la obtención de conclusiones de investigación. | |
A19026 | 1749CE24 Utilizar las herramientas de software estadístico necesarias para ajustar correctamente un modelo multivariable, atendiendo a las condiciones de uso y los requerimientos estadísticos. | |
A19027 | 1749CE25 Realizar e interpretar adecuadamente el análisis descriptivo de una base de datos. | |
A19028 | 1749CE26 Realizar e interpretar adecuadamente el análisis inferencial en una base de datos. | |
Tipo B | Código | Competencias Generales y Transversales |
B5824 | 1749CG1 Tener capacidad para diseñar y participar en proyectos aplicando los principios de la metodología de investigación clínica, así como la adquisición y el análisis de datos, en el ámbito de la Atención Primaria, e incorporando elementos de investigación básica y traslacional cuando sea necesario. | |
B5825 | 1749CG2 Tener capacidad para obtener, interpretar y aplicar evidencias científicas derivadas de la investigación en la práctica profesional en Atención Primaria. | |
B5826 | 1749CG3 Tener capacidad para comunicar tanto los resultados propios obtenidos como la evidencia científica existente en el ámbito de la Atención Primaria a públicos especializados y no especializados tanto de forma oral como escrita. | |
B5828 | 1749CT2 Capacidad de análisis y síntesis. | |
B5829 | 1749CT3 Capacidad de gestión de la información. | |
B5830 | 1749CT4 Capacidad de resolver problemas y dar respuesta a situaciones complejas. | |
B5831 | 1749CT5 Capacidad de razonar críticamente y tomar decisiones. | |
B5832 | 1749CT6 Creatividad y adaptación a nuevas situaciones. | |
B5837 | 1749CT11 Capacidad para el desarrollo y mantenimiento de aprendizaje autónomo. | |
B5838 | 1749CT12 Capacidad de autoevaluación. | |
B5839 | 1749CT13 Desarrollar habilidades de iniciación a la investigación. | |
B5840 | 1749CT14 Conocimientos de informática relativos al ámbito de estudio. | |
B5842 | 1749CT16 Entender el lenguaje y propuestas de otros especialistas. | |
Tipo C | Código | Competencias Básicas |
C1 | 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. | |
C4 | 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. | |
C5 | 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 |
Resultados de aprendizaje |
Resultados | Competencias | ||
Es capaz de definir en un estudio conceptos como: población, unidad y marco de muestreo, unidad de análisis, muestras y diseño del muestreo. | A19022 A19025 |
B5824 B5825 B5828 B5829 B5830 B5831 B5839 B5840 B5842 |
C1 C4 |
Es capaz de definir las necesidades a cubrir para obtener una muestra válida | A19022 A19023 A19024 |
B5824 B5825 B5828 B5829 B5830 B5831 B5837 B5839 B5840 |
C1 C4 |
Caracteriza los diferentes tipos de muestreo, agrupados en probabilísticas y no probabilísticas | A19022 A19023 A19025 |
B5824 B5825 B5828 B5829 B5830 B5831 B5838 B5839 B5840 |
C1 C4 |
Estima el tamaño de una muestra para diferentes tipos de estudio. | A19022 A19023 A19024 A19025 |
B5824 B5825 B5826 B5828 B5829 B5830 B5831 B5837 B5838 B5839 B5840 B5842 |
C1 C4 C5 |
Desarrolla análisis descriptivos a partir de las variables de una base de datos. | A19022 A19023 A19024 A19025 A19027 |
B5824 B5825 B5826 B5828 B5829 B5830 B5831 B5837 B5838 B5839 B5840 B5842 |
C1 C4 C5 |
Desarrolla análisis inferencial bivariante, seleccionando las técnicas estadísticas adecuadas según las variables a analizar. | A19023 A19024 A19025 A19027 A19028 |
B5824 B5825 B5826 B5828 B5829 B5830 B5831 B5837 B5838 B5839 B5840 B5842 |
C1 C4 C5 |
Desarrolla análisis multivariantes mediante regresión lineal, logística y/o análisis estratificados, seleccionando las técnicas más adecuadas según las variables a analizar. | A19024 A19025 A19026 A19028 |
B5824 B5825 B5826 B5828 B5829 B5830 B5831 B5837 B5838 B5839 B5840 B5842 |
C1 C4 C5 |
Es capaz de elegir y desarrollar un modelo explicativo o un modelo predictivo en función de los objetivos del análisis. | A19023 A19024 A19025 A19026 A19028 |
B5824 B5825 B5826 B5828 B5829 B5830 B5831 B5837 B5838 B5839 B5840 B5842 |
C1 C4 C5 |
Es capaz de desarrollar un análisis de supervivencia, elaborando análisis de Kaplan-Meier y regresión de Cox. | A19023 A19024 A19025 A19026 A19028 |
B5824 B5825 B5826 B5828 B5829 B5830 B5831 B5832 B5837 B5838 B5839 B5840 B5842 |
C1 C4 C5 |
Interpreta los resultados estadísticos de una investigación en AP | A19023 A19024 A19026 A19027 A19028 |
B5824 B5825 B5826 B5828 B5829 B5831 B5832 B5837 B5838 B5839 B5840 B5842 |
C1 C4 C5 |
Contenidos |
Bloque | Tema |
Introducción a la estadística | Utilidad de la estadística en AP. Programas informáticos para análisis estadísticos. |
Muestreo | Tipos de muestreo. Cálculo del tamaño muestral. |
Análisis descriptivo | Análisis estadístico descriptivo. |
Análisis inferencial bivariante | Pruebas de X2 Prueba de t-test, ANOVA y pruebas no paramétricas de comparación de variables cuantitativas. Regresión lineal simple. |
Análisis inferencial multivariante | Regresión lineal múltiple. Regresión logística y Análisis estratificado. Modelos predictivos y modelos explicativos. |
Análisis de supervivencia | Análisis de supervivencia. |
Planificación |
Metodologías :: Pruebas | |||||||||
Horas en clase | Horas fuera de clase | Horas totales | |||||||
Tutoría de Grupo | 5 | 0 | 5 | ||||||
Presentaciones/exposiciones | 2 | 0 | 2 | ||||||
Supervisadas | 0 | 4 | 4 | ||||||
Autónomas | 0 | 100 | 100 | ||||||
Resolución de problemas/ejercicios en el aula ordinaria | 20 | 0 | 20 | ||||||
Sesión Magistral | 15 | 0 | 15 | ||||||
Pruebas objetivas de tipo test | 0 | 2 | 2 | ||||||
Pruebas mixtas | 2 | 0 | 2 | ||||||
(*)Los datos que aparecen en la tabla de planificación són de carácter orientativo, considerando la heterogeneidad de los alumnos |
Metodologías |
descripción | |
Tutoría de Grupo | Resolución de dudas surgidas durante el proceso de aprendizaje |
Presentaciones/exposiciones | Presentación de trabajos por escrito. Exposición y defensa de un trabajo por videoconferencia |
Supervisadas | Resolución de dudas y tutorización a través de foros de Moodle |
Autónomas | Lectura o visionado de materiales disponibles en la plataforma Moodle, Elaboración de Trabajos y resolución de ejercicios y problemas planteados |
Resolución de problemas/ejercicios en el aula ordinaria | Sesiones de planteamiento y resolución de ejercicios y problemas mediante el uso de programas estadísticos, emitiendo de manera síncrona por videoconferencia |
Sesión Magistral | Presentación de los materiales y de aspectos teórico-prácticos así como resolución de las dudas surgidas durante el aprendizaje. |
Tutorías |
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Evaluación |
descripción | calificación | ||
Sesión Magistral | Asistencia y participación de manera síncrona a las sesiones. | 5% | |
Presentaciones/exposiciones | Presentación y defensa de ejercicios planteados sobre elección, realización e interpretación de análisis estadísticos. | 20% |
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Resolución de problemas/ejercicios en el aula ordinaria | Evaluación de los resultados presentados a los ejercicios y problemas planteados | 20% | |
Pruebas objetivas de tipo test | Resolución de cuestionarios de autoevaluación del aprendizaje Cuestionarios tipo test de 4 opciones, con 1 opción correcta. Cada respuesta correcta suma 1 punto. Las respuestas incorrectas restan 0,25 puntos. |
15% | |
Pruebas mixtas | Resolución de examen final realizado de manera síncrona con control mediante SMOWL | 40% | |
Otros comentarios y segunda convocatoria | |||
1ª convocatoria: Para superar la asignatura el alumnado ha de asistir al menos al 60% tanto de las sesiones magistrales y de resolución de problemas, como de las sesiones de debate (entregando, presentando y exponiendo trabajo requerido). La calificación en cada apartado será la que emita cada profesor en función de los criterios previamente establecidos al inicio de la materia, procediéndose a la ponderación siempre que en todos los apartados la calificación sea igual o mayor a 4. Sólo los que muestren una asistencia y participación síncrona en la asignatura mayor al 85% podrán alcanzar una valoración de sobresaliente 2ª convocatoria: el alumno tendrá que subsanar los apartados de entrega de trabajos y resolución de pruebas de tipo test y mixtas, no superadas en la primera convocatoria. La prueba final obligatoria en la asignatura podrá realizarse de forma online bajo control de la herramienta SMOWL u otra herramienta de proctoring indicada por la Universidad. Durante el proceso de evaluación y revisión será de aplicación el Reglamento de Evaluación y Calificación del Aprendizaje de la Universidad de León (aprobado por Consejo de Gobierno de 15/05/2019) y las Pautas de actuación en los supuestos de plagio, copia o fraude en exámenes o pruebas de evaluación (aprobadas por Comisión Permanente del Consejo de Gobierno de 29/01/2015). Los trabajos y controles presentados serán considerados pruebas de evaluación. Los trabajos presentados podrán ser revisados con un programa informático antiplagio. En el caso de detectarse plagio el trabajo se calificará como suspenso, recibiendo la calificación de "0" en esa y en la siguiente convocatoria. Durante las pruebas de evaluación no será posible la utilización de recursos electrónicos (calculadoras, tabletas, teléfonos, ordenadores, etc), excepto para aquellas pruebas que bajo indicación expresa del profesor requieran el uso de alguno de estos recursos. En caso de producirse alguna irregularidad durante la celebración del examen o prueba de evaluación correspondiente se podrá proceder a la interrupción del examen y calificación como suspenso. En cualquier caso se atenderá a lo establecido en la normativa interna de la ULE incluida en el documento "Pautas de actuación en los supuestos de plagio, copia o fraude en exámenes o pruebas de evaluación" (Aprobado Comisión Permanente del Consejo de Gobierno 29/01/2015). En todo caso será obligatoria la realización de una prueba final para poder superar la asignatura. Según se disponga, se utilizarán los criterios de docencia adaptada que refleje el Plan de Actuación de la ULE en vigor, dependiendo de la situación sanitaria del momento. |
Fuentes de información |
Acceso a la Lista de lecturas de la asignatura |
Básica | |
Martínez-González M. A., Sánchez Villegas A., Toledo Atucha A.E. & Faulin Fajardo J. Estadística amigable. Ed. Elsevier, 4ª Edición. 2020. ISBN:;978-84-9113-407-7 Cobo E. Bioestadística para no estadísticos. 1ª Ed. Ed.Elsevier/MASSON 2007. ISBN: 978-84-4581-782-7 |
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Complementaria | |
Field, Andy. An Adventure in Statistics: The Reality Enigma. Editorial: SAGE Publications. Ltd 2016, ISBN9781446210451 |
Recomendaciones |