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Estadística Aplicada a las Ciencias de la Salud

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Orientado en la correcta interpretación de los datos y de las pruebas y aunque utiliza dos programas informáticos en el desarrollo del temario, lo hace a modo de ejemplo y el estudioso o el investigador pueden utilizar cualquiera otra herramienta, de las muchas que existen en el mercado. 

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  • Autor: José Torres Huertas
  • Edición: 1ª
  • Páginas: 352
  • Encuadernación: Rústica
  • Medidas: 19cm x 24cm
  • Publicación: 2019

                 

          Este libro está especialmente dedicado a los estudiantes, profesionales e investigadores de alguna de las ciencias de la salud. Cuando después de mucho trabajo afrontan el resultado de sus estudios e investigaciones, pueden entregar el resultado del mismo a un experto estadístico o pueden hacerlo ellos en primera instancia, porque, efectivamente, existen herramientas informáticas que les permiten realizar este trabajo.

          El autor, desde su experiencia personal, es consciente de que la aparente facilidad en la aplicación de estos programas, entraña un peligro en la interpretación de los resultados si no se han tenido en cuenta determinadas hipótesis.

          No es un libro elemental en esta materia; al final del mismo se abordan temas como la regresión y correlación múltiple, la regresión logística, las curvas de supervivencia, etc. Sus contenidos mas teóricos han sido obviados y se ha puesto el énfasis, sobre todo, en las aplicaciones prácticas.

          El libro tiene 14 capítulos, cada uno de ellos comienza con un glosario explicativo de los términos más importantes que se van a utilizar, y en dichos capítulos abundan los ejemplos para facilitar la comprensión de los mismos

INDICE

1. Definiciones y aplicaciones
Fenómenos y su descripción. Metodologías cualitativas y cuantitativas. Estadística descriptiva y estadística inferencial. Síntesis conceptual. Ejemplos.

2. Datos: tipos y características
Datos “numéricos”. De relación o proporción. Interválicos. Discretos. Datos obtenidos por categorización. Datos“ordinales”. Datos “nominales”. Exactitud, sensibilidad, confiabilidad y validez en los datos. Síntesis conceptual. Ejemplos.

3. Almacenamiento y recuperación de datos
Bancos de datos. Planillas de cálculos. Datos estadísticos. Síntesis conceptual


4. Resumen de datos nominales
Presentación en gráficos. Razones y proporciones. Prevalencia e incidencia. Proporciones o porcentajes para valoración de pruebas diagnósticas. Valoración de riesgo. Riesgo relativo. Odds ratio o razón de productos cruzados. Síntesis conceptual. Ejemplos

5. Resumen de datos “numéricos”
Medidas de tendencia central: media aritmética, mediana, moda. Medidas de dispersión: rango, variancia, desviación estándar. Posición de un dato con respecto a la media. Síntesis conceptual. Ejemplos.

6. Distribución de frecuencias
Forma de distribución. Percentiles, cuartiles, quintiles. Distribución normal o gaussiana. Aplicaciones de la distribución normal. Síntesis conceptual. Ejemplos

7. Muestreo
Muestras con datos “numéricos”. Error estándar. Distribución de medias aritméticas de muestras. Muestras con datos nominales. Síntesis conceptual. Ejemplos

8. Estimación de parámetros
Intervalos de confianza: datos “numéricos”. Fundamentos. Uso de t de Student. Intervalos de confianza: datos nominales. Tamaño de la muestra. Síntesis conceptual. Ejemplos.

9. Prueba de hipótesis: generalidades
Errores de tipo I y II. Significado de “alfa” y “beta”. Nivel de significación y poder de un experimento. Síntesis conceptual.

10. Prueba de “t”
Comparación entre dos grupos. Significancia estadística y relevancia. Consideraciones adicionales. Poder y tamaño de la muestra. Síntesis conceptual. Ejemplos

11. Análisis de variancia
Comparación entre varios grupos. Comparaciones múltiples. Análisis de variancia de dos vías y en diseños factoriales. Correlación y regresión. Síntesis conceptual. Ejemplos

12. Prueba de chi-cuadrado
Comparación en tablas de 2 × 2. Comparaciones en tablas f × c. Consideraciones adicionales. Síntesis conceptual. Ejemplos.

13. Estadística no paramétrica
Fundamentos. Pruebas no paramétricas. Síntesis conceptual. Ejemplos

14. Selección de pruebas y programas
Criterios para selección. Programas informáticos. Síntesis conceptual

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