Coordinador del curso: Mirko Zimic
Créditos: (4 horas
crédito)
Horario de clases: Martes y Jueves 2:00pm - 4:00pm
Inicio de clases: Martes 21 de Agosto
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Profesor responsable:
Mirko
Zimic
mzimic@gmail.com
anexo: 2604
Asistentes de práctica:
Patricia
Sheen
patricia.sheen@gmail.com anexo: 2604
Secretaria del departamento:
Delia García
dcfbioq@upch.edu.pe anexo:
2413
Guías Stata
Guía
de stata 1
Guía
de instalación de stata
Comandos
básicos
Estadística descriptiva 1
Estadística descriptiva 2
Inferencia en variables cuantitativas
Semana 1.
Introducción a los conceptos estadísticos. Definición de observables
físicos. Cuantificación y medición. Procesos determinísticos y procesos
aleatorios. Constantes y variables aleatorias. Tipos de variables. Definición
frecuentista de probabilidad y de distribución probabilística. Distribuciones
probabilísticas especiales y distribuciones sesgadas. Definición de parámetros y
estimadores. Definición de la Estadística Bayesiana.
(semana 1)
(semana 1(2))
Semana 2.
Manejo básico de Stata. Descripción del programa, ventajas y desventajas.
Manejo de bases de datos, uso de la memoria, exportando resultados a otros
programas. Manipulación de datos: visualización, selección, creación y
agregación. Uso de archivos de bitácora (.log). Uso de
programas de comandos (.do)
Semana 3.
Exploración y presentación de datos. Definición de tipos de datos,
presentación de datos en tablas de contingencia y resumen, presentaciones
gráficas diversas. Estadística descriptiva simple: medidas de tendencia central
y dispersión. Presentación de histogramas. Definición y manejo de valores fuera
de rango (outliers). Outliers estadísticos y outliers biológicos.
(semana 3)
(semana 3(2))
(Teoría
de errores)
Semana 4.
Estadística descriptiva. Prevalencia e incidencia. Sensibilidad y
especificidad. Manejo de proporciones, razones y tasas provenientes de datos
nominales en estudios epidemiológicos. Análisis exploratorio con variables
continuas. Exploración gráfica y tabular bivariada. Estimación puntual e
intervalos de confianza.. Relación entre la sensibilidad, valor predictivo
positivo y prevalencia de la enfermedad. Teorema de Bayes.
(semana 4)
Semana 5.
Prueba de hipótesis. Hipótesis más comunes en estudios epidemiológicos.
Enunciando preguntas de investigación como hipótesis. Selección de la prueba
estadística apropiada para una cierta hipótesis. Selección del nivel de
significancia. Concepto de resultados “estadísticamente significativos”.
Obteniendo resultados y formulando conclusiones. Errores posibles en las pruebas
de hipótesis.
(semana
5)
(pruebas estadísticas)
1er EXAMEN PARCIAL (Descargar Examen Práctico #1)
Semana 6.
Inferencias con datos categóricos. Revisión de los conceptos y métodos de
prueba de hipótesis. Asociación entre datos categóricos mediante pruebas chi-cuadrado.
Concepto de la prueba chi-cuadrado. Pruebas exactas de Fisher y corrección de
Yates. Concordancia. Estadístico Kappa.
(clase chi2)
Semana 7. Inferencias sobre prevalencias e incidencias. Tipos de diseño de estudios epidemiológicos. Estudios de cohorte y caso-control. Frecuencia de enfermedad y frecuencia de exposición. Fuerza de asociación, riesgo relativo y razón de momios. Pruebas estadísticas disponibles. Confusión e interacción. Corrección de Mantel-Haenszel. Uso de pruebas exactas.
Semana 8. Inferencias sobre variables continuas. Pruebas paramétricas y no paramétricas. Condiciones para escoger la prueba adecuada. Comparación de dos promedios: pruebas T de Student y Mann-Whitney. Comparación de más de dos promedios: análisis de varianza y prueba de Kruskal-Wallis. Pruebas post-hoc. Correcciones por comparaciones múltiples: prueba de Bonferroni. Concepto de varianza explicada. Correlación: pruebas R de Pearson y Rho de Spearman.
Semana 9.
Regresión lineal simple. Regresión lineal simple. Pruebas de normalidad para
la variable dependiente (prueba de Shapiro Wilkins). Inferencias sobre la media
y el Teorema del Límite Central. Transformación de la variable
dependiente para buscar la normalidad. Tratamiento de las variables predoctoras
(independientes): categorización, transformación.
2do EXAMEN PARCIAL
Semana 10.
Regresión lineal múltiple sobre datos continuos. Efecto total y efecto
directo. Ajuste sobre potenciales variables confusoras. Interpretación de los
coeficientes de regresión. Obtención del mejor modelo estadístico lineal
múltiple. Prueba de las razones de verosimilitud. Selección del mejor modelo
comenzando con el modelo saturado. Selección del mejor modelo comenzando con el
modelo simple e incluyendo gradualmente variables significativas.
(base
PPD)
Semana 11. Regresión logística simple. Regresión logística simple. Interpretación de los coeficientes de regresión: riesgo y protección, razón de momios. Equivalencia de la regresión logística con la tabla 2x2 y el cálculo directo de la razón de momios.
Semana 12. Regresión logística múltiple. Regresión logística múltiple. Efecto total y efecto directo. Ajuste sobre potenciales variables confusoras. Interpretación de los coeficientes de regresión: riesgo y protección, razón de momios. Predictor lineal para la clasificación de la variable dependiente. Curvas ROC la probabilidad de la correcta clasificación.
Semana 13. Análisis de tiempo para evento. Estudios longitudinales. Densidad de incidencia y tasas de incidencia. Supuestos y validez. Censoring. Análisis actuarial y de Kaplan Meier. Hazard, falla y sobrevivencia. Presentación gráfica. Prueba de log-rank.
3er EXAMEN PARCIAL
Semana 14.
Regresión de Cox para datos de tiempo a evento. Modelos de Cox para las
proporciones de hazard. Verifiación de la premisa de la proporcionalidad del
hazard.
(base
survival_generators)
(base
survival_drug)
(base
survival_cancer)
Semana 15. Análisis longitudinal. Datos longitudinales. Estructuras de correlación. Regresiones de Modelos Lineales Generalizados.
Semana 16. Exposición de proyectos
4to EXAMEN PARCIAL
EXAMEN SUSTITUTORIO (14 Diciembre)
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Sitios de Interés:
The Peru Applied Biostatistics and Epidemiology Network http://www.abeperu.net/