Ando terminando de subir a Canvas un curso de Bioestadística para residentes.
Es un curso que sólo durará 16 semanas y tengo que ser muy puntual, pero no pudo dejar atrás nada de lo esencial. Siento que quiero darles DEMASIADO material. Necesito la opinión de ustedes, mis colegas especialistas.
Los recursos que usaremos, y que les tengo que enseñar a usar, son:
RedCAP, G*Power, SPSS (porque la curva de aprendizaje es mucho menor comparando con R), Daggity y Mendeley.
Los temas que vamos a abarcar son los siguientes:
1.1 Estudios observacionales
1.2 Estudios experimentales
1.3 Estudios Fase 1, 2, 3 y 4
1.4 Calidad de la evidencia
1.5 Método GRADE/GRADEPro
2.1 Estadística descriptiva
2.1.1 Tipos de variables
2.1.2 Distribuciones
2.1.3 Varianza, SD, SE
2.2. Estadística inferencial
2.2.1 Hipótesis alterna y nula
2.2.2 Errores alfa y beta
2.2.3 Margen de error
2.2.4 Intervalos de confianza
2.3. Análisis de poder
2.3.1 Cálculo de tamaño de muestra
2.3.2 Poder
2.3.3 Probabilidad de error alfa
2.3.4 Tamaños de efecto
2.3.5 Uso de G*Power y SPSS para tamaño de muestra
3.1 Tipos de análisis
3.1.1 ¿Cómo escoger un análisis estadístico en estadística básica y estadística avanzada?
3.2. Pruebas paramétricas. Prueba t
3.2.1 Prueba t de medidas independientes
3.2.2 Prueba t de medidas relacionadas
3.3. Pruebas paramétricas. ANOVA
3.3.1 ANOVA y ANCOVA de medidas independientes
3.3.2 ANOVA y ANCOVA de medidas relacionadas
3.4 Pruebas no paramétricas. Independientes
3.4.1 U de Mann Whitne
3.4.2 Kruskall Wallis
3.5 Pruebas no paramétricas. Relacionadas
3.5.1 Wilcoxon
3.5.2 Friedman
3.6 Análisis de variables categóricas
3.6.1 Exacta de Fisher
3.6.2 Chi cuadrada de asociación/independencia
3.6.3 Tablas de contingencia
4.1 Modelos predictivos y de causalidad
4.1.1 Predicción
4.1.2 Causalidad y DAGs
4.2 Correlación
4.2.1 Correlación de Pearson
4.2.2 Correlación de Spearman
4.3 Regresión lineal
4.3.1 Regresión lineal múltiple
4.4 Regresión logística
4.4.1 Regresión logística binaria
4.4.2 Regresión logística multinomial
4.4.3 Razón de momios y riesgo relativo
5.1 Curva ROC. Aplicaciones
5.2 Sensibilidad y especificidad
5.3 Área bajo la curva
Quería meterles árboles de decisión o análisis de componentes principales, pero ya no me da el tiempo.
¿Qué agregarían o qué quitarían? ¿Qué les hubiera gustado a ustedes que les enseñaran como residentes, para que pudieran hacer su tesis con menos dificultades?
¡Gracias por su ayuda!🥰