Esta web consta de dos módulos, el primero de ellos está dedicado a la
exposición de algunos de los fundamentos teóricos más relevantes contenidos
en la asignatura de Bioestadística de la Licenciatura en CC. Biológicas de la
Universidad Complutense. El segundo módulo contiene un manual del programa estadístico
SPSS en su versión 10 para Windows.
Los contenidos del
primer módulo han sido concebidos para servir de manual de referencia básico
para los alumnos, recogiendo de forma sintética los fundamentos antes mencionados.
En cada uno de sus apartados se incluye un applet Java que ilustra y ejemplifica
de forma interactiva los conceptos desarrollados.
Este uso de las
nuevas tecnologías sirve de herramienta fundamental como apoyo a la docencia
y al aprendizaje. Como consecuencia de este uso, se plantea la utilización de
esta web y especialmente de los applets incluidos en el desarrollo de las lecciones
de la asignatura en el aula.
Esta web se irá
completando con nuevos apartados y adaptando los existentes en sucesivas versiones.
El primer
módulo consta de los siguientes apartados
1. Modelos
de Probabilidad.
Este apartado expone
las definiciones de los modelos de probabilidad más usuales y sus propiedades
más destacadas para su utilización en el resto de las secciones. El applet
incluido en este apartado es de gran utilidad por constituir un conjunto de
"tablas estadísticas" obtenidas de forma interactiva.
2. Estimación
de parámetros: Intervalos de Confianza
Este apartado constituye
una primera incursión en la estadística inferencial, adentrándose en el concepto
de muestra aleatoria, elemento fundamental de información poblacional. Respecto
al problema de la estimación de parámetros se hace especial hincapié en la media
y varianza muestral y en sus leyes de probabilidad. El applet,
mediante la simulación de un proceso de generación de muestras aleatorias, ilustra
de forma clara el siempre escurridizo concepto de intervalo de confianza de
un parámetro poblacional, de difícil comprensión para el alumno y fundamental
en la aplicación de cualquier técnica estadística.
3.
Contrastes
de Hipótesis Estadísticas
Profundizando en
las herramientas básicas con las que se desarrolla la inferencia estadística,
este apartado presenta los fundamentos de los contrastes de hipótesis. En estas
páginas se analizan los puntos críticos en la comprensión de este mecanismo
inferencial y se exponen algunos tipos comunes de contrastes. El applet
que acompaña a este módulo realiza contrastes relativos a valores medios proporcionando
además información relativa a la estimación por intervalos.
4. Análisis
de la Varianza
Este apartado está
dedicado a la exposición de los fundamentos de una de las técnicas de análisis
estadístico más extendidas en Biología. Dado su carácter introductorio se centra
en el modelo de ANOVA de 1 factor de efectos fijos si bien se muestra el importante
concepto de interacción que emerge del análisis de diseños multifactoriales.
En relación al correspondiente applet,
éste realiza Análisis de la Varianza de 1 y 2 vías.
5. Análisis
de Regresión Lineal Simple
Este último apartado
del primer módulo presenta otra de las técnicas analíticas más extendidas en
Biología, que estudia un tipo de asociación entre dos variables: la regresión
lineal simple. Incluye un applet
que ilustra la estimación de la recta de regresión a partir de datos introducidos
por el alumno dibujando la correspondiente representación gráfica y proporcionando
algunas otras informaciones interesantes.
El módulo
II de esta web es una introducción al uso del paquete estadístico SPSS.
La Universidad Complutense cuenta con licencia de este programa y es utilizado
en varias asignaturas de nuestro departamento.
En este módulo se
expone la estructura del programa, las operaciones básicas de manejo de archivos
de datos, operaciones con variables así como las técnicas analíticas básicas
que se pueden realizar con el programa. Todas los análisis vienen acompañados
de una serie de ejemplos con sus correspondientes resultados producidos por
el programa.
Finalmente,
la web dispone de un servicio de consulta interactiva con los profesores de
la asignatura de Bioestadística de la Facultad de Biología del departamento
de Matemática Aplicada (Biomatemática) que han participado en la confección
de la web. Los usuarios del Aula Virtual
de Bioestadística podrán realizar consultas relacionadas con los contenidos
del propio Aula Virtual o bien relativos a otros apartados de la Bioestadística,
esencialmente los relacionados con la docencia de la mencionada asignatura.
FUENTE:
Páginas sobre Bioestadística
Preparadas por: Luis Miguel
Molinero Casares (ALCE INGENIERIA)
Relación de artículos:
Meta-análisis (Marzo 2003)
Gráficos de datos estadísticos en medicina
(Febrero 2003)
Presentación de datos estadísticos en
medicina (Enero 2003)
Métodos estadísticos de clasificación
(Diciembre 2002)
Cálculo del tamaño de muestra.
Métodos
secuenciales (Noviembre 2002)
Valoración de pruebas diagnósticas
(Octubre 2002)
Métodos autosuficientes de estimación
y contraste de hipótesis.
utilización
de la simulación y el método de Monte Carlo en bioestadística(Septiembre
2002)
Bioestadística en Internet
(Agosto 2002)
Algunas consideraciones sobre el diseño
del protocolo de investigación (Julio 2002)
Análisis de subgrupos y de objetivos
secundarios. El problema de las comparaciones múltiples.
Comparación
de valores basales. (Junio 2002)
El método bayesiano en la investigación
médica (Mayo 2002)
Construcción de modelos de regresión
multivariantes (Abril 2002)
Análisis de la covarianza
(Enero 2002)
Estudios observacionales(Diciembre
2001)
Análisis de estudios longitudinales,
datos agrupados y medidas repetidas (Noviembre 2001)
La paradoja de Simpson (Octubre
2001)
Medidas de concordancia para variables
cualitativas (Septiembre 2001)
Errores de medida en variables numéricas:
Correlación y Concordancia (Agosto 2001)
Modelos de regresión de Cox para el tiempo
de supervivencia (Julio 2001)
Tiempo hasta que ocurre un suceso
Análisis
de supervivencia (Junio 2001)
Odds ratio, Riesgo Relativo y Número
Necesario de pacientes a Tratar (Mayo 2001)
Hipótesis y decisiones (Abril
2001)
Comparación de un resultado de tipo ordinal
entre dos muestras independientes (Marzo 2001)
La regresión logística II
(Febrero 2001)
La regresión logística I (Enero
2001)
Cuestionarios de salud (Febrero
1998)
Análisis estadístico de observaciones
que se prolongan durante un periodo de tiempo (Junio 1997)
Problemas:
Un problema sobre muestreo
(Marzo 2001)
| Bioestadística en Internet |
Artículos
de Luis Carlos Silva
Contiene artículos, en formato PDF, recientemente publicados por Luis Carlos
Silva . Los aspectos tratados varían pero conciernen básicamente a cuestiones
de metodología de la investigación biomédica, métodos estadísticos aplicados
a la epidemiología, muestreo, estadística bayesiana.
Unidad de Bioestadística Clínica
Hospital Ramón y Cajal
Cabe destacar la publicación en este sitio de los apuntes
utilizados en los cursos de esta Unidad.
Bioestadística
Universidad de Málaga
En este enlace se encuentra en versión electrónica el texto del manual del Dpto. de Bioestadística de
la Facultad de Medicina de la Universidad de Málaga. ISBN: 847496-653-1
Lección
sobre el Análisis de la Varianza para 1 factor
Preparado por Juan Martínez de Lejarza. Dpto. de Economía Aplicada de la Universidad
de Valencia
En el Dpto.
Psicología Universidad de Oviedo hay algunos textos de estadística
Escalas
de medida
Biblioteca
Virtual del Centro Nacional de Epidemiología
Instituto de Salud Carlos III
Relación
(en español) de libros de estadística en Internet
INE
Instituto Nacional de Estadística
© Bioestadística: métodos y aplicaciones
Este curso contiene documentos HTML que utilizan el lenguaje
JavaScript que pueden ser interpretados por Netscape 2 o superior.
Los contenidos del mismo son los que impartimos a nuestros estudiantes de la
Facultad de Medicina y, parcialmente, a los de la E.U. de Fisioterápia de nuestra
Universidad, en la asignatura Bioestadística .
Bioestadística: Métodos y Aplicaciones
Índice
1.
Conceptos previos
2.
Medidas descriptivas
Material
docente de la Unidad de Bioestadística Clínica
En esta página se publican
los "apuntes" usados en los distintos cursos de la Unidad.
1. Teoría
de la probabilidad
1.1 Idea intuitiva
1.2 Formalización de
la probabilidad
1.3 Definición axiomática
de la probabilidad
1.4 Propiedades de la
probabilidad
1.5 Probabilidad condicionada
1.6 Sucesos independientes
1.7 Regla de la probabilidad
total
1.8 Teorema de Bayes
1.9 Problemas propuestos
Anexo
I
Repaso de Algebra
de Conjuntos
Definiciones
Propiedades
Función de conjunto
2 Estadística
2.1 Definiciones
2.1.1 ¿Por
qué la estadística?
2.2 Estadística descriptiva
2.2.1 Métodos
gráficos de representación de datos
2.2.2 Medidas
descriptivas
2.2.3.Medidas
de posición
2.2.4 Medidas
de dispersión
2.3 Variable aleatoria
2.3.1 Inducción
de probabilidad a variables aleatorias
2.3.2 Función
densidad de probabilidad (fdp)
2.3.3 Función
acumulativa de probabilidad
2.3.4 Parámetros
característicos de una fdp
2.4 Problemas propuestos
2.5 Inferencia estadística
2.6 Estimación de parámetros
2.6.1 Distribución
muestral de medias
2.6.2 Estimación
de proporciones
2.7 Problemas propuestos
2.8 Contrastes de hipótesis
2.8.1 Tamaño
muestral para contrastes sobre medias
2.8.2 Comparación
de medias
2.8.3 Independencia
de v.a. cualitativas
2.9 Estadísticos de fuerza
de asociación
2.10 Problemas propuestos
2.11 Introducción a la causalidad
2.12 Introducción al análisis
multivariante
3. Análisis
de la varianza
3.1 Bases del análisis de la
varianza
3.2 Algunas propiedades
3.3 Ejemplo 1
3.4 Pruebas para la homocedasticidad
3.5 Modelos de Anova
3.5.1 Modelo I o de efectos
fijos
3.5.2 Modelo II o de efectos
aleatorios
3.6 Pruebas “a posteriori”
3.7 Análisis de la varianza
de dos factores
3.8 Identidad de la suma de
cuadrados
3.9 Contrastes de hipótesis
en el anova de 2 vías
3.9.1 Modelo
I
3.9.2 Modelo
II
3.9.3 Modelo
mixto
3.10 Ejemplo 2
3.11 Tamaños muestrales desiguales
en un anova de 2 vías
3.12 Casos particulares: Anova
sin repetición y Bloques completos aleatorios
3.13 Ejemplo 3
3.14 Análisis de la varianza
de más de dos factores
4. Correlación
y Modelos de regresión lineal
4.1 Bibliografía
4.2 Generalización del
concepto de fdp a variables multidimensionales
4.3 Independencia de dos variables
aleatorias
4.4 Función lineal
4.5 Modelo I de regresión
lineal simple
4.6 Interpretación del contraste
a1=0
4.7 Inferencias sobre
la regresión
4.8 Análisis de la varianza
de la regresión simple
4.9 Modelo II de regresión
lineal simple
4.10 Propiedades del coeficiente
de correlación
4.11 Potencia de los
contrastes en regresión
4.12 Modelo de regresión lineal
múltiple
4.13 Estimación y contrastes
de hipótesis
4.14 Análisis de la varianza
de la regresión múltiple
4.15 Variables indicadoras
("dummy")
4.16 Interacción y confusión
en la regresión
4.17 Estrategias de modelización
4.18 El problema de la colinealidad
4.19 Análisis de los residuos
4.20 Regresión lineal con
el PRESTA
5. Errores
en las mediciones y clasificaciones clínicas: Precisión y validez
5.1 Índices de concordancia
5.2 Problemas del índice kappa
5.3 Clasificaciones multinomiales
5.4 Índice kappa con "pesos"
5.5 Distribución muestral
del índice kappa
5.6 Cálculo del índice kappa
con el PRESTA
5.7 Concordancia para variables
continuas
5.8 Índices de validez
5.9 Cocientes de probabilidad
(CP)
5.10 Intervalos de confianza
para los CP's
5.11 Tablas Kx2
5.12 Más de dos enfermedades
5.13 Cálculo de estos índices
con el PRESTA
5.14 Curvas ROC
5.15 Elección del punto de corte
óptimo
5.16 Sesgos en la evaluación de
las pruebas diagnósticas
6. Modelos
de regresión logística
6.1 Bibliografía
6.2 Asociación entre
variables binomiales
6.3 Modelo de regresión logística
simple
6.4 Estimación de los coeficientes
6.5 Distribución
muestral de los coeficientes
6.6 Estimación por intervalos
y contrastes de hipótesis sobre los coeficientes
6.7 Modelo múltiple
6.8 Prueba de Hosmer-Lemeshow
6.9 Área bajo la curva
ROC
6.10 Variables indicadoras
("dummy")
6.11 Interacción y confusión
en regresión logística
6.12 Estrategias de modelización
6.13 La colinealidad en regresión
logística
6.14 Regresión logística condicional
6.15 Evaluación de los modelos
de regresión logística
7. Modelos
de regresión de Poisson
7.1 Bibliografía
7.2 Variables de Poisson
7.3 Modelo de regresión de
Poisson
7.4 Estimación de los coeficientes
7.5 Distribución muestral
de los estimadores
7.6 Contrastes de hipótesis
y estrategias de modelización
7.7 La colinealidad en regresión
de Poisson
7.8 Relación entre los modelos
de Poisson y logístico
8. Análisis
de Supervivencia
8.1 Bibliografía
8.2 Introducción
8.3 Distribución de
la variable tiempo de espera
8.4 Estimación de la
función de supervivencia (método de Kaplan-Meier)
8.5 Varianza de los
estimadores
8.6 Método actuarial
8.7 Comparación de funciones
de supervivencia
8.8 Alternativa parámetrica
8.8.1 Función
exponencial
8.8.2 Función
de Weibull
8.8.3 Función
lognormal
8.8.4 Función
gamma
8.9 Modelo de riesgo
proporcional (Cox)
8.10 Estimación de los
coeficientes y contrastes de hipótesis
8.11 Estrategias de
modelización
9. Medidas
de frecuencia de la enfermedad
9.1 Bibliografía
9.2 Introducción
9.3 Prevalencia
9.4 Incidencia
9.4.1 Incidencia
acumulada
9.4.2 Densidad
de incidencia
9.5 Intervalos
de confianza
9.6 Medidas de
asociación o efecto
9.6.1 Razón
de tasas de incidencia
9.6.2 Riesgo
relativo
9.6.3 Odds
ratio
9.6.4 Diferencia
absoluta de riesgo
9.6.5 Reducción
absoluta de riesgo
9.6.6 Diferencia
relativa de riesgo
9.6.7 Reducción
relativa de riesgo
9.6.8 Número
necesario a tratar
9.7 Comparación
de las distintas medidas
9.8 Intervalos
de confianza
Cursos