Estadística Aplicada a las Ciencias de la Salud: Avanzado
€49.99 10 Sections 86 Lessons
Course Description
Este curso se encuentra dirigido a Investigadores en Ciencias de la Salud con conocimientos de Estadística Aplicada a nivel Intermedio. El contenido trata temas de carácter avanzado enfocados de forma sencilla con ejemplos prácticos como Diseños Factoriales, MANOVA, Análisis Discriminante, etc. Este análisis avanzado puede ser de interés para la realización de tesis doctorales o publicaciones científicas.
Course Content
1.- DOS o más VDs y UNA VI con DOS GRUPOS (HOTELLING T2)
1.1.- Introducción al test de Hotelling T2
1.2.- (SPSS) Detección de Outliers Univariados y Multivariados
1.3.- (SPSS) Relación lineal entre variables dependientes
1.4.- (SPSS) Normalidad para cada VD versus nivel de la VI
1.5.- (SPSS) Igualdad de matrices de varianza-covarianza (test de Box)
1.6.- (SPSS) Interpretación de los resultados
2.- DE LA ESTADÍSTICA UNIVARIADA A LA MULTIVARIADA: EJEMPLO, ¿UNO O DOS OJOS?
2.1.- Que hacer cuando no existe independencia de las observaciones
2.2.- Ejemplo erróneo de considerar cada ojo como un caso independiente
2.3.- Estadistica univariada Selección sistemática de un ojo (OD o OI)
2.4.- Aproximación Multivariada Considerar la correlación entre ojos
3.- DOS o más VDs Y UNA VI con TRES O MÁS GRUPOS (MANOVA DE UNA VÍA)
3.1.- Introducción al MANOVA de 1 vía
3.2.- (SPSS) Detección de Outliers Univariados y Multivariados
3.3.- (SPSS) Normalidad Univariada y Multivariada
3.4.- (SPSS) Relación lineal entre variables dependientes
3.5.- Outliers multivariados
3.6.- Métodos de evaluación de la multicolinealidad
3.7.- (SPSS) Ejemplo de comprobación del supuesto en SPSS
3.8.- Supuesto homogeneidad de matrices de varianza - covarianza
3.9.- (SPSS) Homogeneidad, Interpretación del MANOVA y post-hoc
3.10.- (Redacción) - MANOVA de una vía
4.- ANÁLISIS DISCRIMINANTE
4.1.- Introducción al Análisis Discriminante
4.2.- (SPSS) Ejecución de Análisis Discriminante
4.3.- (SPSS) Interpretación de Resultados en Análisis Discriminante
4.4.- (SPSS) Análisis discriminante por pasos
4.5.- (SPSS) Evaluación del modelo a través de curvas ROC
4.6.- (SPSS) Análisis Discriminante como POST HOC multivariado tras MANOVA 1vía
4.7.- Enlaces de Interés
5.- ANÁLISIS DE FRECUENCIAS MULTIVARIADO O LOGARÍTMICO LINEAL
5.1.- Introducción al Análisis Logarítmico Lineal
5.2.- (SPSS) Selección Jerárquica del Modelo
5.3.- (SPSS) Comprobación de Supuestos, Ejecución y Interpretación de Resultados
5.4.- (Redacción) Reporte de Métodos y Resultados
6.- REGRESIÓN LOGÍSTICA ORDINAL Y MULTINOMIAL
6.1.- Introducción a la Regresión Logística Ordinal
6.2.- (SPSS) Comprobación del supuesto de multicolinealidad
6.3.- (SPSS) Supuesto Proporcionalidad de la Odds
6.4.- (SPSS) Ejecución de Regresión y Cálculo del Ratio de la Odds
6.5.- (SPSS) Interpretación de Resultados
6.6.- (SPSS) Interpretación Estimadores y Tablas de Confusión
6.7.- (Redacción) Regresión Logística Ordinal
6.8.- (SPSS) Ejecución e Interpretación Regresión Logística Multinomial
7.- DOS o más VDs REPET. y DOS o más VIs (ANÁLISIS DE PERFIL y DOB.MULTIVARIADO)
7.1.- Introducción al Análisis de Perfiles (Comparativa ANOVA Repetidas y Mixto)
7.2.- Supuestos Análisis de Perfiles
7.3.- (SPSS) Análisis de Perfiles (Mixto, una variable independiente)
7.4.- (SPSS) Post-hoc y Análisis de Efectos Simples tras Análisis de Perfiles
7.5.- Análisis doblemente multivariado (MANOVA Mixto vs ANOVA Mixto)
7.6.- (SPSS) Doblemente Multivariado (MANOVA Mixto) vs (ANOVA Mixto 3 vías)
7.7.- (Redacción) Ideas de redacción en diseños factoriales mixtos
8.- ANÁLISIS FACTORIAL: COMPONENTES PRINCIPALES Y FACTORIAL EXPLORATORIO
8.1.- Introducción al Análisis Factorial y Métodos de Extracción
8.2.- Bases del Análisis de Componentes Principales y Aplicación
8.3.- Bases del Análisis Factorial Exploratorio y Aplicación
8.4.- Diseño de Estudio Selección de Variables y Tamaño Muestral
8.5.- Supuestos Tipo de Variables y Valores Perdidos
8.6.- Supuestos Multicolinealidad, Outliers y Matriz Factorizable
8.7.- (SPSS) Introducción al Dataset y Primeros Supuestos
8.8.- (SPSS) Supuestos multicolinealidad, matriz factorizable, comunalidades,etc
8.9.- Métodos de Extracción en el Análisis Factorial Exploratorio
8.10.- (SPSS) Extracción mediante Análisis Factorial Exploratorio
8.11.- Criterios para la Retención de Componentes o Factores
8.12.- (SPSS) Criterios Clásicos Gráfico Segmentación y Regla Kaiser
8.13.- (SPSS) Análisis Paralelo (PA)
8.14.- (SPSS) Mínimo Promedio Parcial (MAP)
8.15.- Métodos de Rotación Factores Independientes o Relacionados
8.16.- Criterios de selección rotación ortogonal o oblicua
8.17.- (SPSS)- Cómo Realizar e Interpretar la Rotación Ortogonal
8.18.- (SPSS) Consistencia interna en AFE y Rotación Ortogonal
8.19.- (SPSS) Cómo Realizar e Interpretar la Rotación Oblicua
8.20.- (SPSS)- Cálculo de las puntuaciones y ecuación del modelo
9.- ANÁLISIS FACTORIAL CONFIRMATORIO CON AMOS
9.1.- Introducción al EFA - Modelos de Ecuaciones Estructurales
9.2.- Ejemplo Interpretación de un Modelo de Ecuaciones Estructurales
9.3.- Aspectos básicos para la representación de un modelo
9.4.- (AMOS) Representación del Diagrama de un Modelo
9.5.- (AMOS) Tips para agilizar la introducción del modelo
9.6.- Supuestos y Consideraciones para llevar a cabo un AFC
9.7.- Parámetros para evaluar el ajuste del modelo
9.8.- (AMOS) Ejecución e interpretación de resultados
9.9.- (AMOS) Reajuste post-hoc del modelo
10.- ANÁLISIS DE CLUSTER O CONGLOMERADOS
Esta sección trata sobre el Análisis de Clúster, una técnica estadística utilizada para identificar grupos homogéneos dentro de un conjunto de datos. Se introducen sus fundamentos, los diferentes tipos de análisis disponibles en SPSS (como el jerárquico y el de K-medias), y se detallan los pasos metodológicos necesarios para aplicarlo correctamente: selección de variables, cálculo de la proximidad entre casos, elección del método de agrupación y determinación del número de grupos óptimos. También se abordan elementos como el tamaño muestral necesario y la interpretación visual mediante dendogramas y scree plots. Finalmente, se ofrece una aplicación práctica utilizando SPSS, lo cual permite al estudiante familiarizarse con el procedimiento real del análisis de conglomerados.
10.1.- Introducción al Análisis de Clúster o Conglomerados
10.2.- Tipos de Análisis de Clúster en SPSS
10.3.- Pasos en el Análisis: 1.- Selección de las variables
10.4.- Tamaño muestral necesario para el Análisis de Clúster
10.5.- Pasos en el Análisis: 2.- Medida de Proximidad
10.6.- Pasos en el Análisis. 3.- Características Prácticas de los Métodos de Agrupación
10.7.- Interpretación de los Dendogramas
10.8.- Ejemplos de Métodos de Agrupación
10.9.- Pasos en el Análisis. 4.- Determinación Número de Grupos e interpretación del Scree Plot
10.10.- (SPSS) Introducción práctica al Análisis de Clúster Jerárquico en SPSS
10.11.- (SPSS) Interpretación de Resultados del Análisis de Clúster Jerárquico en SPSS