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Guia docente | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
DATOS IDENTIFICATIVOS | 2024_25 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Asignatura | ANÁLISIS ESTADÍSTICO (A3) | Código | 01749003 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Enseñanza |
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Descriptores | Cr.totales | Tipo | Curso | Semestre | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||
6 | Obligatoria | Primer | Segundo |
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Idioma | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Prerrequisitos | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Departamento | CIENCIAS BIOMEDICAS |
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Responsable |
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Correo-e | ajmolt@unileon.es vmars@unileon.es jarit@unileon.es mrubg@unileon.es |
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Profesores/as |
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Web | http:// | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Descripción general | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Tribunales de Revisión |
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Competencias |
Tipo A | Código | Competencias Específicas |
A19022 | 1749CE20 Diseñar un muestreo de acuerdo a los requerimientos del estudio. | |
A19023 | 1749CE21 Analizar y sistematizar la información que proporciona la investigación en AP. | |
A19024 | 1749CE22 Seleccionar y llevar a cabo los análisis estadísticos acordes con el objetivo de investigación. | |
A19025 | 1749CE23 Utilizar programas informáticos para realizar los análisis necesarios en la obtención de conclusiones de investigación. | |
A19026 | 1749CE24 Utilizar las herramientas de software estadístico necesarias para ajustar correctamente un modelo multivariable, atendiendo a las condiciones de uso y los requerimientos estadísticos. | |
A19027 | 1749CE25 Realizar e interpretar adecuadamente el análisis descriptivo de una base de datos. | |
A19028 | 1749CE26 Realizar e interpretar adecuadamente el análisis inferencial en una base de datos. | |
Tipo B | Código | Competencias Generales y Transversales |
B5824 | 1749CG1 Tener capacidad para diseñar y participar en proyectos aplicando los principios de la metodología de investigación clínica, así como la adquisición y el análisis de datos, en el ámbito de la Atención Primaria, e incorporando elementos de investigación básica y traslacional cuando sea necesario. | |
B5825 | 1749CG2 Tener capacidad para obtener, interpretar y aplicar evidencias científicas derivadas de la investigación en la práctica profesional en Atención Primaria. | |
B5826 | 1749CG3 Tener capacidad para comunicar tanto los resultados propios obtenidos como la evidencia científica existente en el ámbito de la Atención Primaria a públicos especializados y no especializados tanto de forma oral como escrita. | |
B5828 | 1749CT2 Capacidad de análisis y síntesis. | |
B5829 | 1749CT3 Capacidad de gestión de la información. | |
B5830 | 1749CT4 Capacidad de resolver problemas y dar respuesta a situaciones complejas. | |
B5831 | 1749CT5 Capacidad de razonar críticamente y tomar decisiones. | |
B5832 | 1749CT6 Creatividad y adaptación a nuevas situaciones. | |
B5837 | 1749CT11 Capacidad para el desarrollo y mantenimiento de aprendizaje autónomo. | |
B5838 | 1749CT12 Capacidad de autoevaluación. | |
B5839 | 1749CT13 Desarrollar habilidades de iniciación a la investigación. | |
B5840 | 1749CT14 Conocimientos de informática relativos al ámbito de estudio. | |
B5842 | 1749CT16 Entender el lenguaje y propuestas de otros especialistas. | |
Tipo C | Código | Competencias Básicas |
C1 | Que los estudiantes sepan aplicar los conocimientos adquiridos y su capacidad de resolución de problemas en entornos nuevos o poco conocidos dentro de contextos más amplios (o multidisciplinares) relacionados con su área de estudio. | |
C4 | Que los estudiantes posean las habilidades de aprendizaje que les permitan continuar estudiando de un modo que habrá de ser en gran medida autodirigido o autónomo. | |
C5 | Poseer y comprender conocimientos que aporten una base u oportunidad de ser originales en el desarrollo y/o aplicación de ideas, a menudo en un contexto de investigación |
Resultados de aprendizaje |
Resultados | Competencias | ||
Es capaz de definir en un estudio conceptos como: población, unidad y marco de muestreo, unidad de análisis, muestras y diseño del muestreo. | A19022 A19025 |
B5824 B5825 B5828 B5829 B5830 B5831 B5839 B5840 B5842 |
C1 C4 |
Es capaz de definir las necesidades a cubrir para obtener una muestra válida | A19022 A19023 A19024 |
B5824 B5825 B5828 B5829 B5830 B5831 B5837 B5839 B5840 |
C1 C4 |
Caracteriza los diferentes tipos de muestreo, agrupados en probabilísticas y no probabilísticas | A19022 A19023 A19025 |
B5824 B5825 B5828 B5829 B5830 B5831 B5838 B5839 B5840 |
C1 C4 |
Estima el tamaño de una muestra para diferentes tipos de estudio. | A19022 A19023 A19024 A19025 |
B5824 B5825 B5826 B5828 B5829 B5830 B5831 B5837 B5838 B5839 B5840 B5842 |
C1 C4 C5 |
Desarrolla análisis descriptivos a partir de las variables de una base de datos. | A19022 A19023 A19024 A19025 A19027 |
B5824 B5825 B5826 B5828 B5829 B5830 B5831 B5837 B5838 B5839 B5840 B5842 |
C1 C4 C5 |
Desarrolla análisis inferencial bivariante, seleccionando las técnicas estadísticas adecuadas según las variables a analizar. | A19023 A19024 A19025 A19027 A19028 |
B5824 B5825 B5826 B5828 B5829 B5830 B5831 B5837 B5838 B5839 B5840 B5842 |
C1 C4 C5 |
Desarrolla análisis multivariantes mediante regresión lineal, logística y/o análisis estratificados, seleccionando las técnicas más adecuadas según las variables a analizar. | A19024 A19025 A19026 A19028 |
B5824 B5825 B5826 B5828 B5829 B5830 B5831 B5837 B5838 B5839 B5840 B5842 |
C1 C4 C5 |
Es capaz de elegir y desarrollar un modelo explicativo o un modelo predictivo en función de los objetivos del análisis. | A19023 A19024 A19025 A19026 A19028 |
B5824 B5825 B5826 B5828 B5829 B5830 B5831 B5837 B5838 B5839 B5840 B5842 |
C1 C4 C5 |
Es capaz de desarrollar un análisis de supervivencia, elaborando análisis de Kaplan-Meier y regresión de Cox. | A19023 A19024 A19025 A19026 A19028 |
B5824 B5825 B5826 B5828 B5829 B5830 B5831 B5832 B5837 B5838 B5839 B5840 B5842 |
C1 C4 C5 |
Interpreta los resultados estadísticos de una investigación en AP | A19023 A19024 A19026 A19027 A19028 |
B5824 B5825 B5826 B5828 B5829 B5831 B5832 B5837 B5838 B5839 B5840 B5842 |
C1 C4 C5 |
Contenidos |
Bloque | Tema |
Introducción a la estadística | Utilidad de la estadística en AP. Programas informáticos para análisis estadísticos. |
Muestreo | Tipos de muestreo. Cálculo del tamaño muestral. |
Análisis descriptivo | Análisis estadístico descriptivo. |
Análisis inferencial bivariante | Pruebas de X2 Prueba de t-test, ANOVA y pruebas no paramétricas de comparación de variables cuantitativas. Regresión lineal simple. |
Análisis inferencial multivariante | Regresión lineal múltiple. Regresión logística y Análisis estratificado. Modelos predictivos y modelos explicativos. |
Análisis de supervivencia | Análisis de supervivencia. |
Planificación |
Metodologías :: Pruebas | |||||||||
Horas en clase | Horas fuera de clase | Horas totales | |||||||
Tutoría de Grupo | 5 | 0 | 5 | ||||||
Presentaciones/exposiciones | 2 | 0 | 2 | ||||||
Supervisadas | 0 | 4 | 4 | ||||||
Autónomas | 0 | 100 | 100 | ||||||
Resolución de problemas/ejercicios en el aula ordinaria | 20 | 0 | 20 | ||||||
Sesión Magistral | 15 | 0 | 15 | ||||||
Pruebas objetivas de tipo test | 0 | 2 | 2 | ||||||
Pruebas mixtas | 2 | 0 | 2 | ||||||
(*)Los datos que aparecen en la tabla de planificación són de carácter orientativo, considerando la heterogeneidad de los alumnos |
Metodologías |
descripción | |
Tutoría de Grupo | Resolución de dudas surgidas durante el proceso de aprendizaje |
Presentaciones/exposiciones | Presentación de trabajos por escrito. Exposición y defensa de un trabajo por videoconferencia |
Supervisadas | Resolución de dudas y tutorización a través de foros de Moodle |
Autónomas | Lectura o visionado de materiales disponibles en la plataforma Moodle, Elaboración de Trabajos y resolución de ejercicios y problemas planteados |
Resolución de problemas/ejercicios en el aula ordinaria | Sesiones de planteamiento y resolución de ejercicios y problemas mediante el uso de programas estadísticos, emitiendo de manera síncrona por videoconferencia |
Sesión Magistral | Presentación de los materiales y de aspectos teórico-prácticos así como resolución de las dudas surgidas durante el aprendizaje. |
Tutorías |
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Evaluación |
descripción | calificación | ||
Sesión Magistral | Asistencia y participación de manera síncrona a las sesiones. | 5% | |
Presentaciones/exposiciones | Presentación y defensa de ejercicios planteados sobre elección, realización e interpretación de análisis estadísticos. | 20% |
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Resolución de problemas/ejercicios en el aula ordinaria | Evaluación de los resultados presentados a los ejercicios y problemas planteados | 20% | |
Pruebas objetivas de tipo test | Resolución de cuestionarios de autoevaluación del aprendizaje Cuestionarios tipo test de 4 opciones, con 1 opción correcta. Cada respuesta correcta suma 1 punto. Las respuestas incorrectas restan 0,25 puntos. |
15% | |
Pruebas mixtas | Resolución de examen final realizado de manera síncrona con control mediante SMOWL | 40% | |
Otros comentarios y segunda convocatoria | |||
1ª convocatoria: Para superar la asignatura el alumnado ha de asistir al menos al 60% tanto de las sesiones magistrales y de resolución de problemas, como de las sesiones de debate (entregando, presentando y exponiendo trabajo requerido). La calificación en cada apartado será la que emita cada profesor en función de los criterios previamente establecidos al inicio de la materia, procediéndose a la ponderación siempre que en todos los apartados la calificación sea igual o mayor a 4. Sólo los que muestren una asistencia y participación síncrona en la asignatura mayor al 85% podrán alcanzar una valoración de sobresaliente 2ª convocatoria: el alumno tendrá que subsanar los apartados de entrega de trabajos y resolución de pruebas de tipo test y mixtas, no superadas en la primera convocatoria. La prueba final obligatoria en la asignatura podrá realizarse de forma online bajo control de la herramienta SMOWL u otra herramienta de proctoring indicada por la Universidad. Está previsto que las pruebas de evaluación se desarrollen de forma virtual en la fecha oficial de las convocatorias ordinaria y extraordinaria.
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Fuentes de información |
Acceso a la Lista de lecturas de la asignatura |
Básica | |
Martínez-González M. A., Sánchez Villegas A., Toledo Atucha A.E. & Faulin Fajardo J. Estadística amigable. Ed. Elsevier, 4ª Edición. 2020. ISBN:;978-84-9113-407-7 Cobo E. Bioestadística para no estadísticos. 1ª Ed. Ed.Elsevier/MASSON 2007. ISBN: 978-84-4581-782-7 |
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Complementaria | |
Field, Andy. An Adventure in Statistics: The Reality Enigma. Editorial: SAGE Publications. Ltd 2016, ISBN9781446210451 |
Recomendaciones |