ASIGNATURA: BIOESTADISTICA
Cód.: 04- 342 Régimen cuatrimestral Horas Reloj semanales: 4 hs (cuatro) Horas teóricas: 32 Horas prácticas: 32 Horas totales: 64 Escuela Farmacia 00 (22.03) 04-244 Escuela Bioquímica 00 (20.03) Año del programa: 2014 FUNDAMENTOS:
El concepto Biometría proviene del griego, con dos raíces básicas: Bios (vida) y Metron (medida). Se trata entonces de una materia que se dedica a la teoría de las mediciones en las Ciencias Biológicas. Y en un sentido más amplio, a la aplicación de los métodos estadísticos para resolver problemas biológicos, por lo cual la Biometría es llamada también: Bioestadística.
Para redondear estos conceptos, conviene definir Estadística, que es un conjunto de métodos científicos para la recopilación, representación, condensación y conclusiones, necesarias para tomar decisiones.
La Estadística no es una ciencia en sí misma. Se trata de un grupo de métodos con base científica. Los métodos son modelos que optimizan matemáticamente los objetivos buscados.
De hecho, la Estadística Teórica es una rama de las Matemáticas. Recopilar datos significa obtenerlos efectuando mediciones, muestreos, encuestas, censos, etc. La representación de datos implica mostrarlos con gráficos, con tablas, en forma de texto, o cualquier combinación de éstas. La condensación de los datos implica reducir su número a dos o tres valores representativos de todo el grupo, denominados estadísticos, estadígrafos o números índices, tales como la media, la varianza, la prevalencia, etc. El análisis se hace con las herramientas estadísticas, empleando la información obtenida de los datos, para realizar estimaciones o inferencias, testear hipótesis de trabajo y así, poder tomar las decisiones más adecuadas en cada caso particular, basadas en la evidencia científica suministrada por estos análisis.
El panorama de la prestación de los servicios de salud, la compleja realidad de la situación de salud de la población, la asignación y manejo de los recursos financieros del sector, exigen la adquisición de conocimientos y el desarrollo de habilidades que permitan la realización de diagnósticos de la situación de la salud de las diferentes comunidades en donde el profesional se desempeña , definiendo sus determinantes, condicionantes e intervenciones adecuadas, en forma tal que los planes de salud se basen en los perfiles epidemiológicos de las poblaciones para las cuales se diseñan.
Resolver los interrogantes que surgen en relación con la causalidad de los problemas de salud, la identificación de los factores de riesgo, la evaluación de las tecnologías y de las intervenciones, depende de la capacidad de investigación de los profesionales. La formación en epidemiología proporciona los elementos necesarios para el desarrollo de estas capacidades, propenda por el fortalecimiento de investigación en el ámbito institucional y, por lo tanto, logre un desempeño exitoso como investigador, para lo cual deberá recurrir a la bioestadística con fundamento.
Al analizar datos, nuestro objetivo es simple: deseamos alcanzar la conclusión más fuerte posible con cantidades limitadas de observaciones. Para hacer esto, necesitamos superar dos problemas:
1) que las diferencias observadas sean disimuladas por la variabilidad biológica y el error experimental, lo que hace difícil distinguir diferencias reales de las provocadas por la variabilidad del azar...
2) ... y nuestra inclinación natural (sobretodo con nuestros propios datos) a concluir que las diferencias observadas son reales, minimizando la contribución de la variabilidad por causa del azar. El rigor estadístico nos impide cometer este error.
Por tanto, el profesional moderno, sea que se dedique a su actividad profesional o a la investigación científica, necesita conocer las técnicas estadísticas que les permitirán acumular el conocimiento extraído de la experiencia, realizar investigaciones e interpretar los resultados y efectuar estudios comparativos utilizando el razonamiento inductivo propio de la actividad científica.
OBJETIVOS:
Los objetivos docentes de la asignatura de “Bioestadística” son:
1. Conocer y analizar las características que definen el razonamiento científico.
2. Conocer las virtudes, pero también los defectos y limitaciones de la Estadística.
3. Valorar la importancia del error en el trabajo científico.
4. Reflexionar sobre la importancia del diseño y organización de una investigación y el tratamiento estadístico de la información obtenida.
5. Obtener parámetros y gráficos para describir y resumir la información.
6. Simplificar las variables que intervienen en un fenómeno, así como clasificar y ordenar los individuos dentro de la población.
7. Razonar en términos probabilísticos.
8. Conocer y analizar distintos métodos de estimación de los parámetros de una población a partir de una muestra limitada de los individuos.
9. Realizar pruebas para estudiar la homogeneidad de dos o más muestras.
10. Realizar pruebas de conformidad de un experimento con una teoría existente o una hipótesis establecida.
11. Planificar experimentos de forma correcta, teniendo como meta la validación de hipótesis y planteando adecuadamente los objetivos para trabajar junto con el estadístico y, entre ambos, alcanzar el objetivo propuesto con el mayor rigor científico posible.
12. Distinguir entre la significación estadística y la inferencia causal (el método estadístico no nos permite realizar afirmaciones de causalidad).
13. Determinar las ecuaciones de regresión determinantes de un fenómeno, previo estudio de la correlación entre las variables que intervienen en dicho fenómeno.
14. Comprobar la interrelación o independencia de dos o más caracteres.
15. Describir la estructura y características de una población, y determinar la relación de esta estructura con los problemas de salud.
16. Calcular tasas, crudas y específicas de empleadas en epidemiología.
17. Comprender y valorar los conflictos y dilemas que se plantean los epidemiólogos en lo referente a las causas de las enfermedades.
18. Identificar y aplicar los procedimientos básicos en el trabajo epidemiológico tales como la formulación y validación de hipótesis, inferencias y predicción.
19. Aplicar el conocimiento epidemiológico en el control y prevención de las enfermedades.
20. Reconocer y valorar el conocimiento epidemiológico como instrumento de evaluación de procedimientos diagnósticos y terapéuticos.
21. Conocer los problemas más relevantes relacionados con el diseño e interpretación de investigaciones epidemiológicas.
22. Interpretar con espíritu crítico las publicaciones epidemiológicas e identificar los posibles errores en los datos publicados y las fuentes que suelen distorsionar los resultados.
CONTENIDOS MÍNIMOS Unidad I: Introducción.
Unidad II: Estadística Descriptiva.
Unidad III: Probabilidades.
Unidad IV: Modelos de Distribución de Probabilidades.
Unidad V: Distribución Normal.
Unidad VI: Prueba de Hipótesis 1.
Unidad VII: Prueba de Hipótesis 2.
Unidad VIII: Análisis de Frecuencias 1.
Unidad IX: Análisis de la Varianza 1.
Unidad X: Análisis de la Varianza 2.
Unidad XI: Análisis de la Varianza 3.
Unidad XII: Regresión y Correlación.
Unidad XIII: Estadística No Paramétrica.
Unidad XIV: Epidemiología 1.
Unidad XV: Epidemiología 2.
- P R O G R A M A A N A L I T I C O- Unidad I: Introducción.
Historia breve. Definiciones primarias. Magnitudes y variables. Escalas de medición. Precisión y exactitud. Cuantificación de errores de medición. Ejemplos. Introducción al manejo de PC y programas estadísticos.
Unidad II: Estadística Descriptiva.
Frecuencias absoluta y relativa. Distribución de frecuencias. Intervalos de clase. Estadígrafos de posición: Media, Mediana, Moda, Cuartiles. Estadígrafos de dispersión: Rango, Error estándar, Desvío estándar y Varianza, Coeficiente de variación. Representaciones gráficas y presentación de datos. Ejemplos.
Unidad III: Probabilidades.
Introducción. Experimentos aleatorios. Sucesos Probabilidad. Teoría de conjuntos.
Generalización de propiedades. Cálculo combinatorio. Modelo axiomático. Propiedades derivadas. Probabilidad condicional. Probabilidades totales. Sucesos independientes. Toerema de Bayes. Ejemplo
Unidad IV: Modelos de Distribución de Probabilidades.
Distribución de Bernoulli. Distribución Binomial. Distribución de Poisson. Procesos de tipo Poisson. Aplicaciones del modelo Poisson. Aproximación de la Binomial a la Poisson.
Ejemplos.
Unidad V: Distribución Normal.
¿Qué es lo normal? Criterios de normalidad. Valores de referencia o normales. La función de Gauss. Propiedades. Cálculo de probabilidades con Gauss: variable reducida “Z”.
Aproximaciones con la normal: estandarización de la distribución Normal. Coeficiente de asimetría y de aplanamiento. Ejemplos.
Unidad VI: Prueba de Hipótesis 1.
Introducción. Esquema general de un contraste de hipótesis. Nivel de confianza, nivel de riesgo (Errores de Tipo I y II). Concepto de Potencia de una prueba estadística. Zonas de rechazo y de aceptación de una hipótesis nula. Pruebas a una o dos colas. Muestras aleatorias y no aleatorias.
Teoría de la inferencia estadística. Hipótesis estadísticas. Cálculo del valor P de significación.
Ejemplos.
Unidad VII: Prueba de Hipótesis 2.
Validaciones estadísticas: uso del Test de hipótesis. Modelo de Gauss para una muestra aplicado a: medias. Comparaciones de dos muestras: comparaciones de medias. Distribución t-Student.
Intervalos de confianza para medias. Determinación del tamaño muestral necesario para mejorar la precisión. Uso de los intervalos de confianza para inferir cuestiones acerca de la población.
Aplicación con ejemplos.
Unidad VIII: Análisis de Frecuencias.
Conceptos básicos. Distribución Chi-cuadrado de Pearson. La prueba de la Chi-cuadrado.
Grados de libertad. Tablas de contingencia. Estadísticos X2. Test de bondad de ajuste. Test de independencia. Test de heterogeneidad. Test de homogeneidad. Ejemplo de aplicaciones prácticas.
Unidad IX: Análisis de la Varianza .
Introducción. Supuestos básicos. ANOVA de un factor fijo: Modelo teórico. Formas cortas de cálculo. Aplicación en Control de Calidad: control de exactitud y control de precisión. Grados de libertad. Modelo I y Modelo II de ANOVA. Validez de las suposiciones del ANOVA:
pruebas de Kolgomorov-Smirnov.
Unidad XII: Regresión y Correlación.
Análisis de regresión: Diseños experimentales en regresión. Suposiciones. Método de cuadrados mínimos. Diagrama de dispersión. Ensayos de hipótesis en regresión. Regresión por el origen:
recta de calibración. Curvas de regresión. Evaluación de la regresión. Coeficiente de determinación.
Selección de pruebas estadísticas y aplicaciones al diseño experimental en las ciencias farmacéuticas.
Unidad XIII: Estadística No Paramétrica.
Conceptos básicos.
Unidad XIV: Epidemiología 1.
Introducción: ¿qué es la Epidemiología?. Estadígrafos específicos de uso en epidemiología:
Mortalidad, Morbilidad, Riesgo, Frecuencia, Incidencia, Prevalencia, Sensibilidad, Especificidad, Indice de Youden, Eficiencia. Valores Predictivos. Estudios experimentales y observacionales. Estudios retrospectivos y prospectivos. Asociación y causalidad.
Unidad XV: Epidemiología 2.
Concepto de macro y micro epidemiología. Epidemiología de enfermedades transmisibles y no transmisibles. Concepto de Salud según la Organización Mundial de la Salud. Saneamiento ambiental: epidemiología aplicable a problemas ambientales. Introducción a la Salud Pública.
METODOLOGÍAS DE ENSEÑANZA Y APRENDIZAJE:
Los mayores problemas que se presentan en la asignatura de Bioestadística son la falta de tiempo, la escasa experiencia universitaria que tienen los alumnos, la diferente preparación previa (en ocasiones deficiente a la hora de manejar el cálculo matemático), la densidad e intensidad de los contenidos y la filosofía nueva que supone adentrarse en el mundo de la Estadística. Por tanto, se desarrollará una docencia participativa, intentando provocar el compromiso del alumno con la temática en todo momento, mediante la formulación de preguntas adecuadas dirigidas al mantenimiento de un diálogo con el que se irá desarrollando la capacidad de comprensión, análisis y expresión en el alumno. La metodología didáctica se abordará desde una perspectiva Hipotético-Deductiva, presentándose a los alumnos situaciones problemáticas en la investigación científica, guiándolos hasta su resolución en forma interactiva.
Las clases serán teórico-prácticas, estimulando el uso de herramientas estadísticas computacionales.
EVALUACIÓN:
La evaluación cierra el proceso educativo al permitir contrastar el cumplimiento de los objetivos docentes, poniendo de manifiesto la eficacia de los métodos de enseñanza-aprendizaje utilizados; también son herramientas para cuantificar el desempeño y los avances constantes de los alumnos, conocer el grado de incorporación de los conceptos presentados y la capacidad de resolución de problemas específicos de la temática de la materia.
El instrumento idóneo para llevar a cabo la evaluación sería aquel que permitiera de forma continuada constatar si se van alcanzando los objetivos fijados en la asignatura, es decir, una evaluación continua. Según lo dicho, estamos obligados a realizar pruebas y controles de diversos tipos que nos permitan medir el grado de aprovechamiento y progreso del alumno. Por las características de nuestra asignatura, pensamos que la prueba ha de estar diseñada con objeto de reflejar más la comprensión del alumno que su capacidad memorística. Con este fin, se proponen las siguientes actividades de evaluación:
1) Continua = Informes: los alumnos deberán entregar cada clase un informe conformado por la solución a una serie de problemas correspondiente a la clase anterior. Se adjuntará una guía de instrucciones para la resolución utilizando programas estadísticos computacionales.
2) Exámenes parciales = se realizarán dos exámenes parciales escritos teórico- prácticos, y se ofrecerá un recuperatorio.
Los informes considerados reprobados en primera instancia serán devueltos a los alumnos con las correcciones correspondientes para que sean presentados nuevamente, segunda instancia.
“Bioestadística” es una materia cuatrimestral que consta de 4 horas semanales Las condiciones de regularidad son:
1) Asistencia a clases del 75%.
2) Se exigirá un mínimo de 75% de los informes aprobados, en la primera o segunda instancia.
3) Aprobar los dos parciales o el recuperatorio.
Todo alumno que alcance la condición de “alumno regular”, tendrá derecho a presentarse a examen final, que será teórico-práctico, escrito y a realizarse en las fechas fijadas por la Universidad.
CRONOGRAMA
CLASE TEMA TEORICO ACTIVIDADES PRACTICAS e INFORMES
1 Introducción Introducción al manejo de PC y programas estadísticos.
2 Estadística Descriptiva. Cálculo de estadígrafos y presentación de los resultados.
3 Probabilidades Resolución de problemas y aplicación a situaciones biológicas.
4 Modelos de Distribución de Probabilidades Distribución Normal
Resolución de problemas. Disposición espacial y normalización: casos naturales.
5 Prueba de Hipótesis 1. Resolución de problemas conceptuales.
6 Prueba de Hipótesis 2. Cálculo de intervalos de confianza para distintos estadígrafos, comparación de muestras y conclusiones.
7 PRIMER PARCIAL 7 Análisis de Frecuencias
8 Análisis de Frecuencias (continuación)
Prueba de bondad de ajuste, independencia y homogeneidad: aplicación a situaciones concretas.
9 Análisis de la Varianza Evaluación de supuestos, ANOVA, contrastes, presentación de los resultados y conclusiones biológicas.
10 Regresión y Correlación (continuación)
Diseño experimental, regresiones simples y Múltiples, casos de aplicación en biología.
Resolución e interpretación de análisis de correlación.
11 Estadística No Paramétrica Evaluación de supuestos y resolución de problemas aplicados.
12
13 SEGUNDO PARCIAL
13 Epidemiología 1 14 Epidemiología 1 15 Epidemiología 2
16 RECUPERATORIO Y FIRMA DE LIBRETAS
BIBLIOGRAFIA:
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STEEL, R.G. y TORRIE, J.H: Bioestadística: Principios y Procedimientos. McGraw-Hill, Bogotá, Colombia. 1986.
ZAR, J.H.: Biostatistical analysis. 3rd Edition. Prentice-Hall, Inc., 5ºed. 2009.
Gabinete de Planeamiento y Desarrollo Educativo [email protected]
