Estadística Aplicada en Ciencias en Salud: Nivel Avanzado

Contenido 100% práctico y aplicado con el software SPSS y AMOS

Descripción del Curso

Si te inicias en la Estadística te recomendamos empezar por el "Curso Online Estadística Aplicada en Salud con SPSS" que incluye aspectos de Estadística Univariada desde un nivel Básico a Intermedio. Incluso aunque tengas experiencia con SPSS estamos seguros de que en el curso anterior encontrarás novedades que desconocías hasta el momento.

Si por el contrario necesitas realizar análisis avanzados con más de una variable dependiente o diseños con más de un factor en este curso encontrarás la respuesta a tus preguntas. El curso también cubre el Análisis Factorial Exploratorio y Confirmatorio que suele utilizarse en el campo de la psicología o validación de cuestionarios para la evaluación de resultados reportados por el paciente.

Manuel Rodríguez Vallejo

PhD en Ciencias de la Visión

Director I+E
Clínicas Qvision

Nivel: Avanzado

Duración: 7 horas

Estudiantes: > 30

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Plataforma de formación Qvision Academy

El curso se desarrolla dentro de la plataforma de formación Qvision Academy

Tabla de Contenidos

1. DOS o más VDs y UNA VI con DOS GRUPOS (HOTELLING T2) (41 MIN)

1.1.- Introducción al test de Hotelling T2
1.2.- (SPSS) Relación lineal entre variables dependientes
1.3.- (SPSS) Normalidad para cada VD versus nivel de la VI
1.4.- (SPSS) Igualdad de matrices de varianza-covarianza (test de Box)
1.5.- (SPSS) Interpretación de los resultados
1.6.- (Redacción) Hotelling T2

2. DE LA ESTADÍSTICA UNIVARIADA A LA MULTIVARIADA: EJEMPLO, ¿UNO O DOS OJOS? (26 MIN)

2.1.- Que hacer cuando no existe independencia de las observaciones.
2.2.- Ejemplo erróneo de considerar cada ojo como un caso independiente
2.3.- Estadistica univariada. Selección sistemática de un ojo (OD o OI)
2.4.- Aproximación Multivariada. Considerar la correlación entre ojos.

3. DOS o más VDs Y UNA VI con TRES O MÁS GRUPOS (MANOVA DE UNA VÍA) (46 MIN)

3.1.- Introducción al MANOVA de 1 vía
3.2.- (SPSS) Detección de Outliers Univariados y Multivariados
3.3.- (SPSS) Normalidad Univariada y Multivariada
3.4.- (SPSS) Relación lineal entre variables dependientes
3.5.- Outliers multivariados
3.6.- Métodos de evaluación de la multicolinealidad
3.7.- (SPSS) Ejemplo de comprobación del supuesto en SPSS
3.8.- Supuesto homogeneidad de matrices de varianza - covarianza
3.9.- (SPSS) Homogeneidad, Interpretación del MANOVA y post-hoc
3.10.- (Redacción) - MANOVA de una vía

4. ANÁLISIS DISCRIMINANTE (45 MIN)

4.1.- Introducción al Análisis Discriminante
4.2.- (SPSS) Ejecución de Análisis Discriminante
4.3.- (SPSS) Interpretación de Resultados en Análisis Discriminante
4.4.- (SPSS) Análisis discriminante por pasos
4.5.- (SPSS) Evaluación del modelo a través de curvas ROC
4.6.- (SPSS) Análisis Discriminante como POST HOC multivariado tras MANOVA 1vía
4.7.- Enlaces de interés

5. ANÁLISIS DE FRECUENCIAS MULTIVARIADO O LOGARÍTMICO LINEAL (45 MIN)

5.1.- Introducción al Análisis Logarítmico Lineal
5.2.- (SPSS) Selección Jerárquica del Modelo
5.3.- (SPSS) Comprobación de Supuestos, Ejecución y Interpretación de Resultados
5.4.- (Redacción) Reporte de Métodos y Resultados

6. REGRESIÓN LOGÍSTICA ORDINAL Y MULTINOMIAL (51 MIN)

6.1.- Introducción a la Regresión Logística Ordinal
6.2.- (SPSS) Comprobación del supuesto de multicolinealidad
6.3.- (SPSS) Supuesto Proporcionalidad de la Odds
6.4.- (SPSS) Ejecución de Regresión y Cálculo del Ratio de la Odds
6.5.- (SPSS) Interpretación de Resultados
6.6.- (SPSS) Interpretación Estimadores y Tablas de Confusión
6.7.- (Redacción) Regresión Logística Ordinal
6.8.- (SPSS) Ejecución e Interpretación Regresión Logística Multinomial

7. DOS o más VDs REPET. y DOS o más VIs (ANÁLISIS DE PERFIL y DOB.MULTIVARIADO) (33 MIN)

7.1.- Introducción a la sección
7.2.- Introducción al Análisis de Perfiles (Comparativa ANOVA Repetidas y Mixto)
7.3.- Supuestos Análisis de Perfiles
7.4.- (SPSS) Análisis de Perfiles (Mixto, una variable independiente)
7.5.- (SPSS) Post-hoc y Análisis de Efectos Simples tras Análisis de Perfiles
7.6.- Análisis doblemente multivariado (MANOVA Mixto vs ANOVA Mixto)
7.7.- (SPSS) Doblemente Multivariado (MANOVA Mixto) vs (ANOVA Mixto 3 vías)

8. ANÁLISIS FACTORIAL: COMPONENTES PRINCIPALES Y FACTORIAL EXPLORATORIO (104 MIN)

8.1.- Introducción al Análisis Factorial y Métodos de Extracción
8.2.- Bases del Análisis de Componentes Principales y Aplicación
8.3.- Bases del Análisis Factorial Exploratorio y Aplicación
8.4.- Diseño de Estudio: Selección de Variables y Tamaño Muestral
8.5.- Supuestos: Tipo de Variables y Valores Perdidos
8.6.- Supuestos: Multicolinealidad, Outliers y Matriz Factorizable
8.7.- (SPSS) Introducción al Dataset y Primeros Supuestos
8.8.- (SPSS) Supuestos multicolinealidad, matriz factorizable, comunalidades,etc
8.9.- Métodos de Extracción en el Análisis Factorial Exploratorio
8.10.- (SPSS) Extracción mediante Análisis Factorial Exploratorio
8.11.- Criterios para la Retención de Componentes o Factores
8.12.- (SPSS) Criterios Clásicos: Gráfico Segmentación y Regla Kaiser
8.13.- (SPSS) Análisis Paralelo (PA)
8.14.- (SPSS) Mínimo Promedio Parcial (MAP)
8.15.- Métodos de Rotación Factores Independientes o Relacionados
8.16.- Criterios de selección rotación ortogonal o oblicua
8.17.- (SPSS).- Cómo Realizar e Interpretar la Rotación Ortogonal
8.18.- (SPSS) Consistencia interna en AFE y Rotación Ortogonal
8.19.- (SPSS).- Cómo Realizar e Interpretar la Rotación Oblicua
8.20.- (SPSS).- Cálculo de las puntuaciones y ecuación del modelo

9. ANÁLISIS FACTORIAL CONFIRMATORIO CON AMOS (53 MIN)

9.1.- Introducción a la Sección
9.2.- Introducción al EFA - Modelos de Ecuaciones Estructurales
9.3.- Ejemplo Interpretación de un Modelo de Ecuaciones Estructurales
9.4.- Aspectos básicos para la representación de un modelo
9.5.- (AMOS) Representación del Diagrama de un Modelo
9.6.- (AMOS) Tips para agilizar la introducción del modelo
9.7.- Supuestos y Consideraciones para llevar a cabo un AFC
9.8.- Parámetros para evaluar el ajuste del modelo
9.9.- (AMOS) Ejecución e interpretación de resultados
9.10.- (AMOS) Reajuste post-hoc del modelo