Objetivo: Reforzar los conceptos estadísticos fundamentales necesarios para el análisis de datos en bioestadística.

1. Conceptos básicos de estadística descriptiva

   • Medidas de tendencia central (media, mediana, moda).

   • Medidas de dispersión (varianza, desviación estándar, rango).

   • Ejercicio práctico: Calcular medidas descriptivas en Excel usando datos de salud (ej: presión arterial).

2. Distribuciones de probabilidad

   • Distribución normal, binomial y Poisson.

   • Ejercicio práctico: Simular distribuciones en Stata y graficarlas.

3. Introducción a la inferencia estadística

   • Intervalos de confianza y pruebas de hipótesis (t-test, chi-cuadrado).

   • Ejercicio práctico: Realizar una prueba t en Stata con datos de laboratorio.

4. Errores tipo I y tipo II

   • Interpretación de p-valores y poder estadístico.

   • Ejercicio práctico: Calcular el poder estadístico en Stata.

5. Correlación y regresión lineal simple

   • Interpretación de coeficientes y R².

   • Ejercicio práctico: Realizar un análisis de correlación en Excel.

Módulo 2: Cómo preparar mis datos

Objetivo: Aprender a limpiar, organizar y preparar datos para su análisis.

1. Introducción a las bases de datos en investigación

   • Tipos de datos (cualitativos, cuantitativos, longitudinales).

   • Ejercicio práctico: Importar datos desde Excel a Stata.

2. Limpieza de datos

   • Identificación y manejo de valores faltantes y outliers.

   • Ejercicio práctico: Limpiar una base de datos en Stata.

3. Transformación de variables

   • Recodificación, creación de variables dummy y estandarización.

   • Ejercicio práctico: Crear variables categóricas en Excel.

4. Validación de datos

   • Detección de errores y consistencia en los datos.

   • Ejercicio práctico: Validar una base de datos en Stata.

5. Organización de datos para análisis

   • Estructura de datos wide vs long.

   • Ejercicio práctico: Cambiar la estructura de datos en Stata.

Objetivo: Analizar y describir las características de la población de estudio.

1. Descripción de variables categóricas

   • Frecuencias y proporciones.

   • Ejercicio práctico: Generar tablas de frecuencias en Stata.

2. Descripción de variables continuas

   • Medidas de tendencia central y dispersión.

   • Ejercicio práctico: Calcular estadísticas descriptivas en Excel.

3. Comparación de grupos

   • Pruebas t, ANOVA y chi-cuadrado.

   • Ejercicio práctico: Comparar grupos en Stata.

4. Visualización de datos

   • Gráficos de barras, histogramas y boxplots.

   • Ejercicio práctico: Crear gráficos en Excel y Stata.

5. Interpretación de resultados

   • Redacción de hallazgos en contexto clínico.

   • Ejercicio práctico: Escribir un párrafo descriptivo.

Objetivo: Aprender a analizar y comparar desenlaces en estudios clínicos o epidemiológicos.

1. Análisis de supervivencia

   • Curvas de Kaplan-Meier y log-rank test.

   • Ejercicio práctico: Realizar un análisis de supervivencia en Stata.

2. Regresión logística

   • Interpretación de OR (odds ratios) y ajuste de modelos.

   • Ejercicio práctico: Ajustar un modelo logístico en Stata.

3. Regresión lineal múltiple

   • Interpretación de coeficientes y R² ajustado.

   • Ejercicio práctico: Realizar una regresión lineal en Excel.

4. Análisis de covariables

   • Ajuste por variables confusoras.

   • Ejercicio práctico: Ajustar un modelo en Stata.

5. Interpretación de resultados clínicos

   • Redacción de hallazgos y conclusiones.

   • Ejercicio práctico: Escribir un resumen de resultados.

Objetivo: Aprender a redactar de manera clara y concisa los métodos y resultados de un estudio.

1. Estructura de una sección de métodos

   • Descripción del diseño del estudio, población y variables.

   • Ejercicio práctico: Redactar la sección de métodos de un estudio ficticio.

2. Descripción de análisis estadísticos

   • Cómo reportar pruebas estadísticas y modelos.

   • Ejercicio práctico: Redactar un párrafo de análisis estadístico.

3. Presentación de resultados

   • Uso de tablas y gráficos.

   • Ejercicio práctico: Crear una tabla en Excel y describirla.

4. Interpretación de resultados en contexto

   • Cómo relacionar hallazgos con la literatura existente.

   • Ejercicio práctico: Redactar una discusión breve.

5. Errores comunes en la redacción

   • Evitar ambigüedades y sobreinterpretación.

   • Ejercicio práctico: Revisar y corregir un texto.

No. BioStat-101 es un curso de inicio. Si bien te será de utilidad saber algo de bioestadística, BioStat-101 es un curso para homologar todos los niveles. 

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SI. El curso tiene un enfoque practico, en donde trabajaremos con lecciones en video pero la mayoría del trabajo son ejercicios propios con bases de datos limpias que nosotros te brindaremos. El objetivo es que al final del curso no solo entiendas, sino que puedas hacer tus propios análisis (incluyendo análisis de características basales, análisis de sobrevida, pruebas estadísticas básicas como análisis de distribución, Chi2, T de student, sumatoria de rangos, etc).