0.- INTRODUCCIÓN AL CURSO
  • 0.1.- Presentación del instructor
  • 0.2.- Consejos para utilizar la plataforma de forma eficiente
  • 0.2.- ¿Qué versión de SPSS necesito para seguir el curso?
  • 0.3.- Instalación de PSPP (Software libre) para usuarios de MAC.
  • 0.4.- Instalación de PSPP en Windows
1.- INTRODUCCIÓN A LA ESTADÍSTICA EN CIENCIAS DE LA SALUD
  • 1.1.- ¿Por qué es importante la estadística en Ciencias de la Salud?
  • 1.2.- La evolución del estilo de la redacción científica.
  • 1.3.- Orígenes históricos de la estadística en la investigación sanitaria
  • 1.4.- Estadística aplicada. ¿Para qué sirve la recolección de datos?
  • 1.5.- Estadística descriptiva e inferencial
  • 1.6.- Descripción de variables según su naturaleza
  • 1.7.-Confusión entre variables cuantitativas continuas, discretas o cualitativas
  • 1.8.- Evaluación definición de tipos de variables
  • 1.9.- Resumen de la Sección 1. Aspectos importantes.
2.- INTRODUCCIÓN A SPSS y PSPP. Mi primer contacto con el software
  • 2.1.- (SPSS) Introducción al software estadístico SPSS
  • 2.2.- (SPSS) Diferencias entre Nombre y Etiqueta de variable
  • 2.3.- (SPSS) Asignando formato a nuestras variables
  • 2.4.- (SPSS) Tipos de variables nominales en formato Numérico y no Cadena
  • 2.5.- (SPSS) ¿Qué son los valores perdidos y para qué se utilizan?
  • 2.6.- (SPSS) ¡Cuidado con los valores perdidos!. Excluir por parejas o por lista
  • 2.7.- (SPSS) Definición de tipos de variables.
  • 2.8.- (PSPP) Introducción a PSPP y diferencias con SPSS
3.- CASO PRÁCTICO. Recodificación de variables y creación de factores.
  • 3.0.- (PSPP) Introducción a la sección para usuarios de PSPP
  • 3.1.- (SPSS) Categorización de variables cuantitativas.
  • 3.2.- (SPSS) Variable categórica como factor
  • 3.3.- (SPSS) Tablas de contingencia con dos variables categóricas
  • 3.4.- (SPSS) Etiquetas de valor para variables cualitativas y cuantitativas.
  • 3.5.- (SPSS) Interpretación de tablas de contingencia. Filas, columnas y total.
  • 3.6.- (SPSS) Copiar el estilo de una variable.
4.- ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA. Índices estadísticos
  • 4.1.- Medidas de tendencia central
  • 4.2.- Medidas de dispersión
  • 4.3.- (SPSS) Medidas de tendencia y dispersión
  • 4.3.1.- (PSPP) Medidas de tendencia y dispersión
  • 4.4.- Medidas de forma
  • 4.5.- Medidas de posición: cuantiles, percentiles
5.- ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA. Gráficos.
  • 5.2.- (SPSS) Histograma (Cuantitativa)
  • 5.3.- El problema de la preferencia de los números
  • 5.4.- (SPSS) Combinar varios grupos en un mismo gráfico
  • 5.5.- (SPSS) Diagrama de barras (Cuantitativas discretas y Ordinales)
  • 5.6.- Interpretación de diagramas de cajas o box-plots. (Cuantitativa)
  • 5.7.- (SPSS) Diagrama de caja (Box-plot) (Cuantitativa)
  • 5.8.- (SPSS) Diagrama de sectores (Cualitativas nominales)
  • 5.9.- (SPSS) ¿Diagrama de sectores o de barras?
6.- ESTADÍSTICA INFERENCIAL. Paramétrica y no paramétrica.
  • 6.1.- Conceptos de Parámetro de una Población y Estimador de una Muestra
  • 6.2.- Distribuciones de probabilidad y distribución normal
  • 6.3.- Tipos de estadística Paramétrica versus No Paramétrica.
  • 6.4.- La pregunta de investigación. Hipótesis nula Ho.
  • 6.5.- ¿Qué es el p-valor?
  • 6.6.- ¿Qué es el intervalo de confianza?
  • 6.7.- El Tamaño del Efecto y la d de Cohen
  • 6.8.- En el limbo de la significancia.
  • 6.9.- Errores de Tipo 1 y Tipo 2.
  • 6.10.- ¿Cómo saber el número de sujetos que requiere mi investigación?
  • 6.11.- (SPSS) ¿Cómo influye la magnitud del efecto y la SD en el cálculo de N?
  • 6.12.- Repaso a los conceptos con una animación interactiva.
  • 6.13.- Selección de procedimientos estadísticos según el tipo de estudio.
  • 6.14.- Árbol de DECISIÓN para estudios de COMPARATIVA DOS GRUPOS NO RELACIONADOS
  • 6.15.- Árbol de DECISIÓN COMPARATIVA 3 o MÁS GRUPOS NO RELACIONADOS
  • 6.16.- Árbol de DECISIÓN COMPARATIVA de GRUPOS RELACIONADOS
  • 6.17.- Árbol de DECISIÓN ASOCIACIÓN Y CORRELACIÓN
  • 6.18.- Árbol de DECISIÓN PREDICCIÓN.
  • 6.19.- PRÁCTICA PARA SELECCIONAR TEST ESTADÍSTICO
  • 6.20.- NUEVO SISTEMA EN FASE BETA SELECTOR DE TEST ESTADÍSTICO
7.- COMPARATIVA ENTRE 2 GRUPOS INDEPENDIENTES.
  • 7.0.- Ejemplo Investigación 2 GRUPOS INDEPENDIENTES.
  • 7.1.- Comparativa PARAMÉTRICA: t-Student muestras independientes
  • 7.2.- (SPSS) t-Student muestras independientes diferencias NO significativas
  • 7.3.-(SPSS) Estratificar la variable dependiente en función de una independiente
  • 7.4.- (SPSS) Cálculo del tamaño del efecto (d de Cohen) con SPSS y Excel
  • 7.5.- (Redacción) t-Student.
  • 7.6.- Comparativa NO PARAMÉTRICA: U de Mann-Whitney
  • 7.7.- (SPSS) U de Mann-Whitney diferencias no significativas
  • 7.8.- (Redacción) U de Mann-Whitney.
  • 7.9.- (SPSS) Cálculo de la normalidad a través de índices
  • 7.10.- (SPSS) Método visual para estimar la normalidad
  • 7.11.- El Número Mágico, con 30 sujetos se acabaron mis problemas
  • 7.12.- ¿Qué decisión tomar tras estos hechos, paramétrico o no paramétrico?
8.- COMPARATIVA ENTRE 2 GRUPOS RELACIONADOS.
  • 8.1.- Comparativa PARAMÉTRICA: t-test de medidas pareadas.
  • 8.2.- (SPSS) t-test muestras pareadas.
  • 8.3.- (Redacción) t-test pareadas.
  • 8.4.- Comparativa NO PARAMÉTRICA: Wilcoxon de medidas pareadas.
  • 8.5.- (SPSS) Caso práctico Test de Wilcoxon con SPSS
  • 8.6.- (Redacción) Test de Wilcoxon
  • 8.7.- Introducción al Test de Mc Nemar
  • 8.8.- (SPSS) Caso práctico Test de McNemar
  • 8.9.- (Redacción) Test de McNemar
9.- COMPARATIVA 3 O MÁS GRUPOS RELACIONADOS Y UN FACTOR.
  • 9.1.- Comparativa PARAMÉTRICA: ANOVA de medidas repetidas.
  • 9.2.- (SPSS) ANOVA de medidas repetidas y un factor.
  • 9.3.- (Redacción) ANOVA medidas repetidas (Diferencias no significativas)
  • 9.4.- (SPSS) Ejemplo ANOVA de medidas repetidas con diferencias significativas
  • 9.5.- (SPSS) Representación gráfica tras post hoc de Bonferroni