Diplomado en:
Bioestadística

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  • Fecha de inicio: 2 de noviembre de 2023

  • Duración: 120 horas
  • Modalidad: Virtual
  • Valor: $3.639.230

  • Valor con descuento: $1.800.000

Estudiar métodos cuantitativos como estrategia en el planteamiento, el diseño, recopilación de datos e identificación de factores que expliquen las claves de los problemas que se plantean en las áreas de las ciencias de la salud y que sirven como base para el desarrollo de estrategias de intervención y prevención en el establecimiento de políticas en salud.

  • Comprender la estadística como una herramienta para identificar problemas de salud cuando se tienen datos de estudios poblacionales.
  • Estudiar los principales modelos probabilísticos que se utilizan en estadística y su aplicación en ciencias de la salud.
  • Formular las hipótesis que pueden inferir en el planteamiento de problemas en ciencias de la salud.
  • Interpretar mediante un análisis estadístico los posibles factores que influyen en la salud de una determinada población de estudio.
  • Utilizar el software estadístico R y las herramientas de Excel para las prácticas presentadas en cada temática.

Módulo 1. ¿Qué estudia la bioestadística?

El papel de la bioestadística. Estadística en los sistemas de salud. Estadística en ciencias biológicas. Conceptos de probabilidad y su aplicación en test de diagnóstico.

  • Conceptos de probabilidad.
  • Test de diagnóstico.
  • Sensibilidad y especificidad.
  • Test múltiples.
  • Valores predictivos.
  • Fiabilidad.

Módulo 2.

1. Descripción de datos y distribuciones teóricas.

  • Análisis exploratorio de datos.
  • Organización. Agrupación y resumen de datos.
  • Gráficos de cajas.
  • Conceptos de poblaciones y muestras.
  • Conceptos generales de la distribución normal.
  • Variabilidad de la distribución normal.
  • Puntuaciones normales y variabilidad en datos no normales.
  • Calculando probabilidades con la tabla de la distribución normal.
  • Tablas de distribuciones de probabilidad.

2. Inferencia sobre medias poblacionales.

  • Distribución de la media muestral.
  • Estimación del intervalo de confianza para la media.
  • Distribución de la media muestral en muestras pequeñas.
  • Variabilidad muestral e intervalos de confianza.
  • Distribución de la proporción muestral.
  • Estimación del intervalo de confianza para la proporción.
  • Introducción al contraste de hipótesis.
  • Prueba T para una muestra.
  • Dos muestras apareadas: prueba T mediante contraste de hipótesis.
  • El p-valor interpretación.
  • Comparación de medias en muestras independientes.
  • Dos muestras independientes: prueba T mediante intervalos de confianza.
  • Dos muestras independientes: prueba T mediante el p-valor.
  • Dos muestras independientes: aproximación para muestras pequeñas.
  • Comparación de medias en muestras independientes.
  • Dos muestras independientes: dos posibilidades a partir de las varianzas.
  • Dos muestras independientes: test no paramétricos.
  • Muestras independientes: ANOVA

Módulo 3. Análisis de datos categóricos

  • Comparación de proporciones entre dos poblaciones independientes.
  • La prueba Z para comparar dos proporciones.
  • Obtención del p-valor.
  • Uso de la prueba chi-cuadrado.
  • Asociación entre un factor de riesgo y una enfermedad.
  • Aplicaciones de la chi-cuadrado en epidemiología.
  • Análisis de regresión lineal.
  • La ecuación de una recta.
  • Estimación de los parámetros de la recta de regresión.
  • Medida del grado de asociación.
  • Regresión lineal simple.

Este diplomado está dirigido a estudiantes de pregrado, profesionales, técnicos y tecnólogos del área de la salud que deseen adquirir conocimientos en el manejo de herramientas para el análisis de datos y de información en salud.

Docentes de ciencias básicas.

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