Estadística Aplicada en Ciencias de la Salud: Nivel Básico

1.1. Introducción
1.2.- Ejemplo estadistica descriptiva e inferencial y variables
1.3.- Tipos de variable e instrumentos de medida
1.4.- (Excel y Libre Office) Organización de Datos con Hojas de Cálculo
1.5.- (SPSS, Jasp y Jamovi) Comprobación de Datos e Importación al Software
1.6.- (SPSS, Jasp y Jamovi) Creación y Formato de Variables
1.7.- (SPSS, Jasp y Jamovi) Asignación de etiquetas e inclusión de valores perdidos
1.8.- (SPSS, Jasp y Jamovi) Exclusión de valores perdidos por variable o por lista.
1.9.- (SPSS, JASP, Jamovi) Transformación de variables categóricas a continuas

2.1.- Introducción a la Estadística Descriptiva
2.2.- Descripción de variables categóricas mediante índices y gráficos
2.3.- (SPSS) Índices, gráficos para variables categóricas, y edición de tablas o figuras.
2.4.- (Jasp y Jamovi) Índices, gráficos para variables categóricas, y edición de tablas o figuras.
2.5.- (SPSS, Jasp y Jamovi) Gráficos de barras agrupados y tablas de contingencia
2.6.- Distribución de Frecuencias con Histogramas en variables cuantitativas
2.7.- Índices de centralidad y dispersión en variables cuantitativas
2.8.- (SPSS, Jasp y Jamovi) Histogramas e índices descriptivos para variables cuantitativas
2.9.- Cuantiles y Diagramas de Cajas y Bigotes para variables cuantitativas
2.10.- (SPSS, Jasp y Jamovi) Cálculo de cuantiles y Diagramas de Cajas y Bigotes

3.1.- Conceptos de Parámetro de una Población y Estimador de una Muestra
3.2.- Estimadores, Parámetros y Distribución Normal
3.3.- (SPSS) Práctica calculo de frecuencias en 1, 2, 3SD. Simetría y Curtosis.
3.4.- Introducción al Teorema del Límite Central y Concepto de Error Estándar
3.5.- Ejemplo práctico que demuestra el Teorema del Límite Central
3.6.- Qué es el Intervalo de Confianza al 95 por ciento
3.7.- El concepto de estadístico

4.1.- Introducción al contraste de hipótesis y cálculo del p-valor
4.2.- Contraste a una y dos colas. Más allá del p-valor.
4.3.- (SPSS, Jasp y Jamovi) Ejercicio práctico contraste de hipótesis para una muestra
4.4.- Tamaño Muestral y Errores en el Contraste de Hipótesis
4.5.- Explicación del error alfa y potencia mediante un ejemplo
4.6.- Cálculo del Tamaño Muestral con GPower y Tamaño de Efecto
4.7.- Seleccionar un Test para Estudios de Diferencia Entre Grupos Nuevo Marzo 2022
4.8.- Seleccionar un Test para Estudios de Asociación o Predicción Nuevo Marzo 2022

5.1.- Ejemplo Investigación 2 GRUPOS INDEPENDIENTES.
5.2.- Comparativa PARAMÉTRICA: t-Student muestras independientes
5.3.- (SPSS) t-Student muestras independientes diferencias NO significativas
5.4.- (TIP) (SPSS) Estratificar la variable dependiente
5.5.- (SPSS) Cálculo del tamaño del efecto (d de Cohen) con SPSS y Excel
5.6.- (Redacción) t-Student.
5.7.- Comparativa NO PARAMÉTRICA: U de Mann-Whitney
5.8.- (SPSS) U de Mann-Whitney diferencias no significativas
5.9.- (Redacción) U de Mann-Whitney.
5.10.- (SPSS) Cálculo de la normalidad a través de índices
5.11.- (SPSS) Método visual para estimar la normalidad
5.12.- El Número Mágico, con 30 sujetos se acabaron mis problemas
5.13.- ¿Qué decisión tomar tras estos hechos, paramétrico o no paramétrico?

6.1.- Comparativa PARAMÉTRICA: t-test de medidas pareadas.
6.2.- (SPSS) t-test muestras pareadas.
6.3.- (Redacción) t-test pareadas.
6.4.- Comparativa NO PARAMÉTRICA: Wilcoxon de medidas pareadas.
6.5.- (SPSS) Caso práctico Test de Wilcoxon con SPSS
6.6.- (SPSS) Test de Signos
6.7.- (Redacción) Test de Wilcoxon
6.8.- Introducción al Test de Mc Nemar
6.9.- (SPSS) Caso práctico Test de McNemar
6.10.- (Redacción) Test de McNemar
6.11.- (SPSS) Test de McNemar-Bowker y test de Bhapkar para variable politómica

7.1.- Comparativa PARAMÉTRICA: ANOVA de medidas independientes.
7.2.- (SPSS) ANOVA de medidas independientes y un factor. Igualdad varianzas.
7.3.- (Redacción) ANOVA de una vía para grupos independientes
7.4.- (SPSS) ANOVA de medidas independientes. No igualdad varianzas.
7.5.- Tests post-hoc liberales y conservadores
7.6.- (SPSS) Cambio en las conclusiones en función del test pot-hoc
7.7.- ¿Normalidad de los datos o de los residuales como supuesto?
7.8.- Tamaño del efecto en ANOVA con Eta Parcial al Cuadrado.
7.9.- Test de KRUSKAL-WALLIS
7.10.- (SPSS) Test de KRUSKAL-WALLIS. Medidas independientes no paramétrico.
7.11.- (Redacción) Test de KRUSKAL-WALLIS
7.12.- Test de Jonckheere-Terpstra
7.13.- (SPSS) Test de Jonckheere-Terpstra

8.1.- Comparativa PARAMÉTRICA: ANOVA de medidas repetidas.
8.2.- (SPSS) ANOVA de medidas repetidas y un factor.
8.3.- (Redacción) ANOVA medidas repetidas (Diferencias no significativas)
8.4.- (SPSS) Ejemplo ANOVA de medidas repetidas con diferencias significativas
8.5.- (SPSS) Representación gráfica tras post hoc de Bonferroni
8.6.- (Redacción) ANOVA medidas repetidas (Diferencias significativas)
8.7.- Comparativa NO PARAMÉTRICA: Test de FRIEDMAN. Medidas repetidas.
8.8.- (SPSS) Test de FRIEDMAN. Medidas repetidas no paramétrico.
8.9.- (SPSS) Test de FRIEDMAN. Comparativa por pares
8.10.- Introducción al Test de Cochran
8.11.- (SPSS) Test de Cochran cuando se cumple supuesto tamaño muestra
8.12.- (SPSS) Test de Cochran cuando NO se cumple supuesto tamaño muestra
10.13.- (Redacción) Test de Cochran

9.1- Coeficiente de correlación de Pearson.
9.2.- (SPSS) Coeficiente de correlación de Pearson
9.3.- (SPSS) Interpretación de resultados
9.4.- (SPSS) Correlación Parcial de Pearson. Control por una segunda variable.
9.5.- (SPSS) Bootstrapping en coeficiente de correlación de Pearson.
9.6.- (Matlab) Ejemplo de explicación de Bootstrapping con un histograma
9.7- Coeficiente de correlación de Spearman.
9.8- Coeficiente Tau b de Kendall
9.9 - (SPSS) Coeficientes de Spearman y Tau b de Kendall
9.10.- (Redacción) Coeficiente de Correlación de Pearson o Spearman
9.11.- Otros test asociación entre Ordinales. Gamma, Tau C y d de Somers
9.12.- (Redacción) Otros test asociación. Gamma, Tau C y d de Somers
9.13.- Test Chi-Cuadrado. Asociación entre dos variables categóricas
9.14.- (SPSS) Test Chi-Cuadrado. Asociación entre dos variables categóricas
9.15.- (Redacción) Test chi cuadrado o Fisher
9.16.- (SPSS) Mantel-Haezel de tendencia para dos variables ordinales
9.17.- (SPSS) Cochran-Armitage de tendencia para una dicotómica y otra ordinal
9.18. - (Redacción) Test tendencias de Cochran-Armitage y Mantel-Haezel
9.19.- Correlación punto biseral. Variable continua y dicotómica.
9.20.- (SPSS) Correlación punto biseral. Variable continua y dicotómica.
9.21.- Coeficiente Eta para asociación entre una var. nominal y otra contínua
9.22.- Referencias

10.1.- Introducción al modelo de regresión lineal simple.
10.2.- ¿Qué son los residuales y el coeficiente de determinación?
10.3.- (SPSS) Regresión Lineal Simple
10.4.- Introducción al modelo de Regresión Lineal Múltiple
10.5.- (SPSS) Ejecución de la Regresión Lineal Múltiple
10.6.- (SPSS) Evaluación de los supuestos de la Regresión Lineal Múltiple
10.7.- (SPSS) Evaluación de los resultados de la Regresión Lineal Múltiple
10.8.- Regresión Lineal Múltiple Secuencial o Jerárquica
10.9.- (SPSS) Modelo de Regresión Lineal Múltiple Secuencial o Jerárquica