Universidad de Jaén

Al tratarse de un módulo avanzado, se da por supuesto que el estudiante posee las competencias propias de un nivel básico de análisis estadístico. Más en concreto, sería recomendable conocer los estadísticos descriptivos más usuales (media y varianza) y su uso, así como la lógica del contraste de Hipótesis estadísticas implicado en pruebas como la "t de student". Un resumen comprehensivo de los mismos figura en la dirección:

http://www4.ujaen.es/~mramos/Cursos/CADIPI/CADIPI0_Prerreq.pdf.

En especial, sería aconsejable haber cursado las materias: Análisis de Datos en Investigación Cuantitativa y Bases de la Investigación en Ciencias de la Salud.

Además, dado que las prácticas se desarrollarán mediante herramientas informáticas, es deseable que el alumno tenga unos conocimientos mínimos de informática básica. Igualmente es necesario un conocimiento básico del idioma inglés que permita la lectura de los artículos científicos.

Los contenidos propios de esta materia serán los que tienen que ver con el desarrollo óptimo de análisis de datos procedentes de investigaciones de corte cuantitativo propias del ámbito de Ciencias de la Salud. Métodos avanzados de análisis de datos en investigación cuantitativa define, pues, una materia dirigida a las etapas finales del esquema metodológico de investigación científica. Una vez que definidos unos objetivos y las Hipótesis que poner a prueba, se diseña una investigación acorde a dicha Hipótesis, para obtener entonces unos resultados relevantes a dicho diseño. A partir de los datos así obtenidos se despliega entonces el análisis estadístico de los mismos con objeto de extraer unas conclusiones en torno a las Hipótesis de partida.

En esta asignatura se presentan, pues, una serie de técnicas estadísticas, implementadas a su vez mediante herramientas informáticas para el análisis cuantitativo, a través de la identificación de las situaciones en las que se pueden aplicar.

Permite, en última instancia, adquirir competencias (conocimientos y habilidades) que van a ser es especial interés en el desarrollo del trabajo científico y que pueden ser aplicadas en diferentes asignaturas del Máster, como las de Investigación e Innovación y, sobre todo, en el proyecto de investigación final.

Recomendaciones:

Las necesidades educativas especiales se cubren con la oferta docente general proporcionada por la Universidad de Jaén.

Las materias de carácter metodológico conllevan un gran esfuerzo de comprensión por parte del alumno, lo que hace muy importante la asistencia a clase para las exposiciones teóricas, la lectura de los materiales proporcionados, así como la máxima implicación en las prácticas, donde el alumno adoptará un papel activo. Dicha dinámica participativa estará guiada a través de los supuestos de prácticas propuestos.

Adaptaciones curriculares:

Las adaptaciones para los alumnos con necesidades especiales se ajustarán en la medida de lo posible y atendiendo a los recursos disponibles procedentes de la universidad o de cualquier sistema de apoyo disponible para el alumno (ej. sistema de traducción) a las sugerencias ofrecidas desde la Unidad de Atención al Estudiante con Discapacidad de la Universidad de Jaén.

El alumnado que presente necesidades específicas de apoyo educativo, lo ha de notificar personalmente al Servicio de Atención y Ayudas al Estudiante para proceder a realizar, en su caso, la adaptación curricular correspondiente.

1. Regresión lineal múltiple.
2. Regresión logística.
3. Análisis multivariado de la varianza.
4. Análisis factorial.
5. Otras técnicas de análisis: análisis de clúster, análisis discriminante, regresión canónica, análisis de supervivencia, ecuaciones estructurales.
6. Programas informáticos para análisis estadísticos avanzados

1. Regresión Lineal Múltiple. Modelo general de análisis basado en los principios de Modelización Lineal con enfoque aplicado.. Extensión Mutivariante del Modelo Lineal general. Regresión Lineal múltiple. Regresión por pasos para modelos complejos. Aplicaciones en el ámbito de Ciencias de la Salud.
2. Regresión Logística. Acercamiento multivariado para la explicación de variables categóricas. Bases del Análisis categórico. Análisis de Regresión Logística a partir de la Modelización Lineal. Análisis de datos categóricos en Ciencias de la Salud: Riesgo Relativo y la Ventaja Relativa (Odds Ratio).
3. Análisis Multivariado de la Varianza. Acercamiento multivariado para la explicación de diferencias. MANOVA. MANCOVA. Enfoque multivariado de los diseños de medidas repetidas o anidados. Aplicaciones en el ámbito de Ciencias de la Salud.
4. Análisis Factorial. Acercamientos estadísticos a la reducción de datos. Bases Conceptuales del análisis factorial y de componentes principales. Planteamiento computacional del análisis factorial y de componentes principales. El Análisis Factorial y de Componentes Principales y las variantes Confirmatoria y Exploratoria. Aplicaciones en el ámbito de Ciencias de la Salud.
5. Otras técnicas de análisis. Comparación entre las diferentes técnicas multivariadas. Clasificación en función de diferentes parámetros. La utilidad de otras técnicas destacadas: análisis de clúster, análisis discriminante, regresión canónica, análisis de supervivencia, ecuaciones estructurales. La problemática de los supuestos del análisis estadístico.
6. Programas informáticos para análisis estadísticos avanzados. Aproximación aplicada y autodidacta a las técnicas de análisis estadístico: desarrollos mediante el programa R. Bases computacionales del análisis mediante R/Rcmdr. Ejemplificación del análisis en algunos casos representativos. Análisis Multivariante y modelización en Ciencias de la Salud.

Consultar horario en la página web del máster: http://estudios.ujaen.es/node/102/master_presentacion