Modalidad de impartición: A distancia

Fechas de inicio-fin: 21/10/2025 - 22/11/2025

Contenido

1. Conceptualización del problema de investigación: antecedentes y estado actual del tema. Definición del objetivo de la investigación. Formulación de hipótesis y objetivos.

2. Población a estudiar: definición. Técnicas de muestreo. Tipos de errores: aleatorios y sistemáticos. Tamaño de la muestra a estudiar. El problema de la no respuesta.

3. Instrumentos de medida: Definición, diseño y validación. La validez y fiabilidad de un instrumento. El cuestionario: principales tipos. Algunas ideas para la redacción de cuestionarios. La validación de un cuestionario.

4. El observador. Formación del personal encargado de la recogida de información. La variabilidad del observador: medición y forma de reducirla. Consideraciones generales acerca de la validez interna y externa de un estudio.

5. Plan de análisis de datos.

6. Planificación del estudio de investigación: cronograma y presupuesto.

7. Aspectos éticos y legales en la investigación.

Modalidad de impartición: A distancia

Fechas de inicio-fin: 23/11/2025 - 18/01/2026

Contenido

1. Tipos de diseños de Estudios de Investigación

2. Estudios Transversales y Ecológicos

3. Estudios de Cohortes

4. Estudios de Casos y Controles

5. Estudios Híbridos: Estudios de Casos y Controles Anidados y Estudios de Cohortes y Casos.

6. Estudios Experimentales.

7. Estudios de Evaluación de pruebas diagnósticas y otros tipos de estudios instrumentales.

8. Revisiones sistemáticas y metaanálisis.

Modalidad de impartición: A distancia

Fechas de inicio-fin: 20/01/2026 - 22/02/2026

Contenido

1. Modelos de medición.

2. Definición conceptual y operativa de variables.

3. Métodos de recogida de datos.

4. Tabulación, representaciones gráficas y medidas de resumen de los datos.

5. Transformación de variables.

6. Relaciones entre variables.

7. Representaciones gráficas multivariantes.

8. Otras técnicas exploratorias de datos.

9. Manejo de programas estadísticos para el análisis exploratorio y descriptivo de datos.

10. Interpretación y presentación de los resultados.

Modalidad de impartición: A distancia

Fechas de inicio-fin: 24/02/2026 - 22/03/2026

Contenido

1. Papel de la inferencia estadística en la investigación clínica y epidemiológica: estadística clásica versus estadística bayesiana.

2. Claves de la estimación y de los contrastes de hipótesis.

3. Técnicas de muestreo y determinación de tamaños muestrales en estudios de salud.

4. Verificación de las condiciones de aplicación de las pruebas estadísticas.

5. Pruebas estadísticas para el análisis de una variable numérica.

6. Estudio de la relación de una variable numérica y una variable categórica dicotómica.

7. Análisis inferencial para variables categóricas.

8. Manejo de programas estadísticos para el análisis inferencial unvariante y bivariante.

9. Interpretación y presentación de los resultados.

10. El papel del Análisis de la Varianza en los diseños de investigación.

11. Condiciones de aplicación del Análisis de la varianza.

12. Análisis de la Varianza de un factor.

13. Pruebas de comparaciones múltiples.

14. Introducción a los Modelos lineales generales.

15. Análisis de la Varianza de más de un factor

16. Análisis de medidas repetidas.

17. Análisis de la Covarianza

18. Uso de programas estadísticos para el análisis de la varianza.

19. Interpretación y presentación de los resultados.

Modalidad de impartición: A distancia

Fechas de inicio-fin: 24/03/2026 - 08/05/2026

Contenido

1. Usos y aplicaciones de los modelos predictivos y/o explicativos en el ámbito sanitario.

2. Regresión y correlación lineal simple.

3. Condiciones de aplicación del modelo de regresión lineal múltiple.

4. Modelo de regresión lineal múltiple. Estimación e interpretación de parámetros.

5. Evaluación de la validez del modelo.

6. Estrategias de construcción de modelos: parsimonia e interpretabilidad.

7. Métodos de selección automatizados de variables: hacia delante, hacia atrás y por pasos sucesivos.

8. Colinealidad: tolerancia y factor de inflación de la varianza.

9. Introducción a otras técnicas multivariantes relacionadas: análisis factorial y análisis discriminante.

10. Manejo de programas estadísticos para el análisis de regresión lineal múltiple.

11. Interpretación y presentación de los resultados.

Modalidad de impartición: A distancia

Fechas de inicio-fin: 12/05/2026 - 14/06/2026

Contenido

Regresión logística

1. Usos y aplicaciones de los modelos predictivos y/o explicativos de una variable categórica dicotómica en el ámbito sanitario.

2. Condiciones de aplicación de la regresión logística.

3. Modelos de regresión logística binaria: estimación e interpretación de los parámetros.

4. Evaluación de la validez del modelo.

5. Estrategias de construcción de modelos: parsimonia e interpretabilidad.

6. Métodos de selección automatizados de variables: hacia delante y hacia atrás.

7. Manejo de programas estadísticos para el análisis de regresión logística.

8. Interpretación y presentación de los resultados.

Análisis de la supervivencia.

1. Modelo predictivo/ explicativo de la variable tiempo hasta un evento.

2. Consideraciones previas para la realización de un análisis de supervivencia.

3. Funciones de supervivencia y riesgo.

4. Estimación de la función de supervivencia por el método de Kaplan-Meier. Comparación de curvas de supervivencia.

5. Introducción a los modelos de riesgos proporcionales de Cox.

6. Estrategias de construcción de modelos: parsimonia e interpretabilidad.

7. Manejo de programas estadísticos para el análisis de supervivencia.

8. Interpretación y presentación de los resultados.

Modalidad de impartición: A distancia

Fechas de inicio-fin: 16/06/2026 - 26/09/2026

Contenido

El trabajo consistirá en el análisis, interpretación y redacción de los resultados de un estudio y su presentación y defensa pública.