DIPLOMADO EN BIOESTADÍSTICA

Facultad de Ingeniería y Negocios

RESULTADOS DE APRENDIZAJE

DESCRIPCIÓN DEL DIPLOMADO

El diplomado en Bioestadística, está dirigido a profesionales del área de las ciencias biológicas y de la salud. Busca entregar conocimientos y habilidades para realizar análisis descriptivos de datos, construir modelos estadísticos, realizar inferencias sobre fenómenos y estudiar asociaciones entre variables.

PROPÓSITO FORMATIVO

Al finalizar el diplomado en Bioestadística, los graduados podrán aplicar conocimientos y habilidades, necesarias para aplicar técnicas estadísticas en el análisis de datos y toma de decisiones en situaciones investigativas de las ciencias biológicas y del área de la salud, las cuales se caracterizan por estar sometidas a distintos grados de incertidumbre.

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Consolidar conocimientos de métodos y técnicas estadísticas utilizadas en el estudio de variables de las ciencias biológicas.Desarrollar habilidades de análisis cualitativo y cuantitativo de datos.Aplicar herramientas estadísticas univariadas para el análisis de datos. Interpretar salidas de software estadísticos. Utilizar software estadístico en la resolución de problemas.Resolver problemas reales y específicos en el área de desempeño del estudiante utilizando herramientas estadísticas. Analizar los datos obtenidos a través del desarrollo de una investigación aplicada.

Profesionales o licenciados del área de las Ciencias Biológicas u otros profesionales (de la salud, estadísticos, psicólogos, sociólogos, etc.), que tengan la necesidad de generar análisis de datos producto de sus organizaciones o proyectos de investigación.

Profesionales egresados de Universidad de Las Américas o de otras instituciones de educación superior, docentes que deseen perfeccionar sus conocimientos y trabajadores que, en su ejercicio deseen perfeccionarse en estadística.

Las clases serán sincrónicas, en modalidad online, las que incluirán breves exposiciones de elementos teóricos complementadas con el uso de una variedad de softwares. Se contará con una plataforma educativa virtual, en la que se dispondrán de las grabaciones de las clases sincrónicas, material complementario, actividades y recursos de aprendizaje. Los contenidos, se distribuirán en cuatro módulos, cada uno a cargo de un docente especialista en el área. Asimismo, a través de la plataforma, se podrán plantear dudas y consultas por medio de foros.

El docente facilitará la comprensión de los conceptos teóricos y el aprendizaje de los distintos softwares, incentivará el aprendizaje a través de estudio de casos, talleres y ejecución de simulaciones. Se dispondrá de apuntes, guías de ejercicios y referencias a literatura recomendada.

Se utilizarán durante las clases, dependiendo del módulo, entre otros, el software Ms Excel y el lenguaje de computación estadística R.

El aprendizaje se desarrollará durante las clases sincrónicas, revisión de las grabaciones, foros de discusión, lectura de guías de contenido, lectura de artículos, tareas y evaluación formativa a través de casos. La evaluación se realizará a través de casos de estudio.

A QUIÉN SEDIRIGE

METODOLOGÍA

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CONTENIDOS

Módulo I Introducción a la estadística y análisis de datos

Definiciones básicas de estadística (población, muestra, parámetros, variables, etc.)Recolección de datos. Diseño de experimentoTipos de muestreoOrganización de los datos: tablas de frecuencias para datos cualitativos y cuantitativos, gráficos (de barra, histograma, circular, ojiva, líneas, tallo, caja y dispersión)Medidas estadísticas de tendencia central, posición y dispersión: medidas de tendencia central, medidas de posición no central, medidas de dispersión, medidas de forma (distribución)Introducción a ExcelCómo diseñar una planilla y/u hoja Funciones y fórmulas en Excel Tablas dinámicas

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Módulo IIProbabilidades e inferencia estadística

Conceptos previos de probabilidad (espacio muestral, eventos, etc.) Noción de probabilidadCalcular e interpretar probabilidades de eventos independientes y condicionalesTeorema de Bayes y probabilidad totalTest de Diagnósticos, riesgo relativo Variable aleatoria discreta y continuaDistribución de probabilidad de variables discreta y continuaValor esperado y varianza Distribuciones: Bernoulli, Binomial, Poisson, Normal, Normal estándarIntervalos de confianza en una y dos poblacionesPruebas de hipótesis en una y dos poblacionesPrueba de independencia Chi-CuadradoCálculo del tamaño muestralIntroducción al programa estadístico RAplicación en el programa estadístico R

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Módulo IIIModelos de regresión bioestadísticos

Asociación de dos variables numéricas biológicas. Correlación de Pearson y SpearmanExplicación de una variable biológica numérica mediante otra variable numérica de forma linealModelo de regresión lineal simple. MCOExplicación de una variable biológica numérica mediante varias variables numéricas de forma linealModelo de regresión lineal múltiple. MCODiseño y análisis de experimentos clásicosAnálisis de varianza. Métodos de diagnóstico. ANOVAUso de software estadístico R para diagnóstico de modelos Diseño completamente aleatorio y diseño en bloques aleatoriosComparación de medias en diseños experimentales y contrastesAplicaciones en el software estadístico R

Módulo IVTest paramétricos y no paramétricos

Planteamiento de una pregunta de investigaciónAsociación entre dos variables categóricas: Chi-cuadrado OR, RR. Representación gráficaTest de concordancia y discordancia. Sensibilidad y especificidad, valores predictivos. Curvas ROCAsociación entre una variable categórica y una numérica para muestras independientes. Test t Student y test Mann-WhitneyAsociación entre una variable categórica y una numérica, para muestras pareadas. Test t Student pareado y test WilcoxonAsociación entre una variable categórica de más de dos niveles y una variable numérica. Test de Anova, Kruskal Wallis, Comparaciones múltiplesAsociación entre una variable categórica de más de dos niveles y una variable numérica, caso pareadoTest de Anova para medidas repetidas, FriedmanInstrucciones necesarias para evaluar asociación en los programas estadísticos utilizados en Ciencias Biológicas (R y Excel)

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EQUIPODOCENTE

Dra. Ledys SalazarLicenciada en Matemáticas y Física, Universidad de Antioquia, Colombia. Maestría en Educación, Línea Educación Matemática, Universidad de Antioquia, Colombia. Maestría en Estadística, Universidad de Valparaíso, Chile. Doctora en Estadística, Universidad de Valparaíso.

Mg. Mónica PanesLicenciada en Matemática, Universidad de Concepción. Magíster en Estadística, Pontificia Universidad Católica de Chile.

Dr. Leonardo PavezBioquímico, Universidad de Santiago de Chile. Doctor en Ciencias Silvoagropecuarias y Veterinarias, Universidad de Chile.

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La Facultad se reserva el derecho de modificar, en una situación de fuerza mayor, a los integrantes del equipo docente del diplomado

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Profesionales de diferentes especialidades, tanto del sector público como privado, en posición de grado académico de licenciado o título profesional de una carrera del área o afín de más de ocho semestres de duración. Es recomendable el manejo técnico de inglés a nivel de lectura.Utilización básica del software Microsoft Office.Es importante considerar, que el estudiante debe contar con PC, webcam, micrófono y acceso a internet; así como disponer de espacio en su disco duro para la instalación de software especializado.

REQUISITOSDE ADMISIÓN

Fecha de inicioAbril 2021

INFORMACIÓNGENERAL

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econtinua@udla.clecontinua.udla.cl

Cantidad de horas120

Fecha de términoSeptiembre 2021

ModalidadOnline

Días y horarios de clases Martes y jueves de 19:15 a 22:30 horasClases online sincrónicas grabadas

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Campus La Florida, Av. Walker Martínez 1360

Campus Maipú, Av. 5 de Abril 0620 Plaza de Maipú

Campus Providencia, Av. Manuel Montt 948 Manuel Montt

Campus Santiago Centro, Av. República 71 República

Sede Santiago

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