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Herramientas Estadísticas para la Investigación y el Diagnóstico de Enfermedades Tropicales
Curso 2017/18
1. Datos Descriptivos de la Asignatura
ASIGNATURA: Herramientas Estadísticas para la Investigación y el Diagnóstico de Enfermedades Tropicales CÓDIGO: 245531103
- Centro: Facultad de Ciencias de la Salud
- Titulación: Máster Universitario en Investigación y Diagnóstico de Enfermedades Tropicales (MIDETROP)
- Plan de Estudios: 2013 (publicado en 25-02-2015)
- Rama de conocimiento:
- Itinerario/Intensificación:
- Departamento/s: - Área/s de conocimiento:
  • Estadística e Investigación Operativa
- Curso: 1
- Carácter: Obligatoria
- Duración: Cuatrimestral
- Créditos ECTS: 3.0
- Horario: http://www.ull.es/view/master/invtropicales/Horarios/es
- Dirección web de la asignatura: http://www.campusvirtual.ull.es
- Idioma: Castellano e Inglés


2. Requisitos para cursar la asignatura
Los especificados para el acceso a esta titulación de master


3. Profesorado que imparte la asignatura
Profesor/a Coordinador/a: ROBERTO DORTA GUERRA
- Grupo: Único
- Departamento: Matemáticas, Estadística e Investigación Operativa
- Área de conocimiento: Estadística e Investigación Operativa
- Lugar Tutoría: Zona de despachos de la Escuela Técnica de Ingeniería en Informática (2a planta)
- Horario Tutoría: Presencial: Jueves de 8:30 a 14:30. Consultar la web http://webpages.ull.es/users/rodorta/tutorias/ por si hubiese algún cambio puntual debido a reuniones u otras causas.
- Teléfono (despacho/tutoría): 922845044
- Correo electrónico: rodorta@ull.es
- Dirección web docente: http://www.campusvirtual.ull.es


4. Contextualización de la asignatura en el plan de estudio
- Bloque formativo al que pertenece la asignatura: Formación Obligatoria
- Perfil profesional: Master


5. Competencias
Competencias específicas
[ce1] Conocer las herramientas útiles para el diagnóstico de Enfermedades Tropicales adaptadas a las circunstancias sanitarias de los países.
[ce3] Aplicar las metodologías de investigacióin epidemiológica aplicables a los problemas de salud.
Competencias Generales
[cg2] Analizar de forma eficaz la información relacionada con Enfermedades Tropicales.
[cg6] Encontrar y gestionar fuentes de información necesarias para el diagnóstico, prevención innovación e investigación en Enfermedades Tropicales.


6. Contenidos de la asignatura
Contenidos teóricos y prácticos de la asignatura
- Tema 1: Introducción a la estadística Univariante y Multivariante
Contenidos teóricos:
· Estadística univariante: Estadística descriptiva, probabilidad, variable aleatoria, inferencia paramétrica e inferencia no paramétrica.
· Estadística multivariante: Introducción a la estadística multivariante.
Contenidos prácticos:
· A partir de un fichero de datos generar un informe, con el apoyo de un programa estadístico (R o SPSS), donde se traten los siguientes contenidos: Estadística descriptiva, probabilidad, variable aleatoria, inferencia paramétrica e inferencia no paramétrica

- Tema 2: Diseño de experimentos
Contenidos teóricos:
· Introducción al diseño de experimentos.
· ANOVA de un factor completamente aleatorizado.
· ANOVA de dos factores completamente aleatorizados.
Contenidos prácticos:
· A partir de un fichero de datos generar un informe, con el apoyo de un programa estadístico (R o SPSS), donde se traten los siguientes contenidos: ANOVA de un factor completamente aleatorizado.
· A partir de un fichero de datos generar un informe, con el apoyo de un programa estadístico (R o SPSS), donde se traten los siguientes contenidos: ANOVA de dos factores completamente aleatorizados.

- Tema 3: Técnicas de Reducción de Datos.
Contenidos teóricos:
· Análisis de Componentes principales.
Contenidos prácticos:
· A partir de un fichero de datos generar un informe, con el apoyo de un programa estadístico (R o SPSS), donde se traten los siguientes contenidos: Análisis de Componentes principales.

- Tema 4: Técnicas de Clasificación
Contenidos teóricos:
· Análisis Cluster.
Contenidos prácticos:
· A partir de un fichero de datos generar un informe, con el apoyo de un programa estadístico (R o SPSS), donde se traten los siguientes contenidos: Análisis Cluster

- Tema 5: Técnicas de Regresión.
Contenidos teóricos:
· Regresión lineal simple.
· Regresión lineal múltiple.
· Regresión Logística.
Contenidos prácticos:
· A partir de un fichero de datos generar un informe, con el apoyo de un programa estadístico (R o SPSS), donde se traten los siguientes contenidos: Regresión lineal simple
· A partir de un fichero de datos generar un informe, con el apoyo de un programa estadístico (R o SPSS), donde se traten los siguientes contenidos: Regresión lineal múltiple
· A partir de un fichero de datos generar un informe, con el apoyo de un programa estadístico (R o SPSS), donde se traten los siguientes contenidos: Regresión Logística
Actividades a desarrollar en otro idioma
- Profesor: Roberto Dorta Guerra
- Temas: 1, 2, 3, 4 y 5. Para cada uno de estos temas se recomendarán enlaces web donde se aparezcan artículos de investigación donde se haga uso del análisis multivariante. Se hará especial hincapié en cómo redactar la parte estadística de un artículo de investigación.


7. Metodología y volumen de trabajo del estudiante
Descripción
Las horas presenciales se distribuyen en:
1.- Clases magistrales: Donde el profesor desarrollará los conceptos que deben ser asimilados por el alumno. Para ello, en cada tema se apoyará en un ejemplo basado en las ciencias de la salud que le permitirá combinar la teoría con la práctica usando software específico como SPSS ó R.
2.- Clases de problemas: Se entregará a los alumnos problemas prácticos y con ayuda del material que ha ido recopilando en las clases magistrales aprenderá a realizar informes basándose en los gráficos, tablas y datos que van siendo obtenidos con software específico como SPSS ó R.
3.- Clases prácticas: El alumno hará uso del ordenador para obtener las tablas y gráficos correspondientes a los ejemplos vistos en las clases magistrales y de problemas. Además se hará uso del aula virtual para acceder a todos los recursos relacionados con la asignatura y para realizar algunas de las pruebas de evaluación.

Se ha solicitado el Programa de Apoyo a la Docencia Presencial Mediante Herramientas TIC (Modalidad A: Asignaturas). El objetivo que se persigue con este programa es que el alumno tenga acceso a todo el material que se utiliza tanto en las clases teóricas como prácticas, así como a links relacionados con cada tema, lo que le permitirá profundizar en los conocimientos adquiridos. A través de las actividades colaborativas como foros, se promueve la comunicación entre profesor-alumno y entre los propios alumnos. Para valorar los trabajos que el alumno realiza para asimilar los conceptos más importantes de cada tema (lectura del material docente proporcionado, esquemas, resolución de problemas) así como para evaluar el nivel de comprensión alcanzado en la aplicación de los contenidos explicados y la destreza técnica desarrollada durante las prácticas, se hará uso de los cuestionarios en el aula virtual. Por último se aportarán videos de aquellas partes del temario que supongan un mayor esfuerzo en su asimilación, lo que permitirá el desarrollo del trabajo autónomo del alumnado.

Actividades formativas en créditos ECTS, su metodología de enseñanza-aprendizaje y su relación con las competencias que debe adquirir el estudiante
Actividades formativas Horas presenciales Horas de trabajo autónomo Total Horas Relación con competencias
Clases teóricas  15.00   22.00   37  [cg2], [cg6], [ce1], [ce3]
Clases prácticas (aula / sala de demostraciones / prácticas laboratorio)  8.00   12.00   20  [cg2], [cg6], [ce1], [ce3]
Realización de seminarios u otras actividades complementarias  4.00   6.00   10  [cg2], [cg6], [ce1], [ce3]
Realización de exámenes  2.00   0.00   2  [cg2], [cg6], [ce1], [ce3]
Asistencia a tutorías  1.00   5.00   6  [cg2], [cg6], [ce1], [ce3]
Total horas  30   45   75 
Total ECTS  3 


8. Bibliografía / Recursos
Bibliografía básica

Análisis de datos en ciencias sociales y de la salud. I / Antonio Pardo, Miguel Ángel Ruiz, Rafael San Martín. Ed: Síntesis (2009)

Análisis de datos en ciencias sociales y de la salud II / Antonio Pardo, Rafael San Martín. Ed: Síntesis (2010)

Análisis de datos en ciencias sociales y de la salud III / Antonio Pardo, Miguel Ángel Ruiz. Ed: Síntesis (2012)

Bibliografía complementaria

- El análisis multivariante en la investigación científica. Martínez Arias. Madrid: Ed. La Muralla, 1999.

- Regresión Múltiple. Etxeberría, J. Madrid: Ed. La Muralla, 1999.

- Regresión Logística. Luis Carlos Silva, Isabel María Barroso Utra. Madrid: Ed. La Muralla, 2004.

- Análisis Factorial. García Jiménez, E., Gil Flores, J. y Rodríguez Gómez, G. Madrid: Ed. La Muralla, 2000.

- Análisis de Correspondencias. Joraisti, L. y Lizosain, L.(2000). Madrid: Ed. La Muralla, 2000.

- Técnicas de Taxonomía Numérica”. Hernández Encinas, L. Madrid: Ed. La Muralla, 2001.

- Análisis Discriminante. Gil Flores, J.; Garcia Jimenez, E. y Rodriguez Gomez, G. Madrid: Ed. La Muralla, 2001

Otros recursos
Repositorio de datos:
- Datos en diferentes disciplinas: http://archive.ics.uci.edu/ml/
- Instituto Nacional de Estadística: www.ine.es
- Global Health Observatory Data Repository http://apps.who.int/gho/data/node.main



9. Sistema de evaluación y calificación
Descripción
Por norma general en todas las asignaturas, la evaluación será continua realizándose diversos tipos de actividades a lo largo del curso con el objetivo de valorar si el alumnado ha alcanzado las competencias y los resultados del aprendizaje de la asignatura, tal como especifica el Reglamento de Evaluación y Calificación de la ULL (BOC nº 11, 19 de enero de 2016).
Para superar la asignatura será imprescindible realizar las prácticas obligatorias, cumplimentar el informe y presentarse al examen.
Los requisitos mínimos para acceder a la evaluación continua son:
- Criterios de asistencia a las actividades docentes.
El estudiante deberá asistir obligatoriamente, al menos, al 80% de las clases teóricas, al 100% de las clases prácticas, al 80% de los seminarios y al 100% de las tutorías.
- La evaluación continua consta de las siguientes pruebas:
Prueba 1 (20% de la nota final): Trabajos y participación en seminarios y tutorías. El alumno deberá explotar un fichero de datos utilizando las técnicas que se han expuesto durante el desarrollo de la asignatura y presentar un informe donde se expongan los resultados más relevantes.
Prueba 2 (20% de la nota final): Ejecución de las Prácticas. El alumno será evaluado de ejercicios prácticos propuestos por medio de cuestionarios de respuesta corta.
Prueba 3 (60% de la nota final): Examen final. Se llevará a cabo una prueba final donde el alumno deberá probar su conocimiento de los contenidos de la asignatura a partir de un conjunto de tablas obtenidas con los paquetes estadísticos SPSS ó R. El estudiante deberá obtener una calificación mínima equivalente al 35% de la puntuación máxima del examen final para que se le tenga en cuenta el resto de las actividades evaluables.
Si el alumno no cumple los requisitos mínimos para acceder a la modalidad de evaluación continua, deberá superar una evaluación alternativa, que verifique si el alumno ha alcanzado las competencias y resultados de aprendizaje, y que consistirá en:
- Un examen escrito sobre la materia del programa de lecciones teóricas. El examen será calificado sobre un máximo de 10 puntos y la nota obtenida representará el 60% de la calificación final de la asignatura.
- Un examen práctico en el laboratorio de informática, que consistirá en la ejecución de algunas de las actividades o pruebas realizadas durante las clases prácticas. En este examen se valorará la capacidad del estudiante para realizar de forma correcta las prácticas en el paquete estadístico y el grado de acierto obtenido en los resultados. Este examen será calificado con un máximo de 10 puntos y la nota obtenida representará un 20 % de la calificación final.
- Presentación de un trabajo escrito y oral (10 minutos como máximo) en el que se habrá explotado un fichero de datos utilizando las técnicas que se han expuesto durante el desarrollo de la asignatura. Esta prueba será calificada con un máximo de 10 puntos y la nota obtenida representará un 20 % de la calificación final.
El alumno que opte por la modalidad de evaluación alternativa, deberá solicitarlo por escrito al coordinador de la asignatura al menos 10 días antes de la convocatoria correspondiente.


Estrategia Evaluativa
TIPO DE PRUEBA COMPETENCIAS CRITERIOS PONDERACIÓN
Pruebas de respuesta corta  [cg2], [cg6], [ce1], [ce3]   - Nivel de conocimientos adquiridos.
- Adecuación a lo solicitado. 
 20% 
Pruebas de desarrollo  [cg2], [cg6], [ce1], [ce3]   - Nivel de conocimientos adquiridos.
- Adecuación a lo solicitado. 
 60% 
Trabajos y proyectos  [cg2], [cg6], [ce1], [ce3]   - Nivel de conocimientos adquiridos.
- Adecuación a lo solicitado. 
 20% 


10. Resultados de Aprendizaje
 - El alumno será capaz de planificar un experimento con el fin de aplicar la técnica estadística apropiada a los datos obtenidos.
- El alumno será capaz de llevar a cabo la depuración de una serie de datos obtenidos por medio de un experimento planificado, de la propia observación o de una base de datos incluida en fuentes de información relacionadas con el diagnóstico, prevención, innovación e investigación en Enfermedades Tropicales..
- El alumno será capaz de aplicar técnicas inferenciales a variables de su interés.
- El alumno será capaz de aplicar técnicas multivariantes a un conjunto de datos con el fin de reducir la información, realizar clasificaciones u obtener modelos lineales que permitan un conocimiento de las variables tratadas en el ámbito de la epidemiología.
 


11. Cronograma / calendario de la asignatura
Descripción
 En el cronograma se refleja la organización temporal de las actividades docentes de la asignatura. Así mismo, se incluye una organización temporal del trabajo autónomo del alumno con el objeto de servirle de referencia a este en el proceso de aprendizaje.
IMPORTANTE: La distribución de las actividades por semana es orientativo y puede sufrir cambios según las necesidades de organización docente. 

Primer Cuatrimestre
SEMANA Temas Actividades de
enseñanza aprendizaje
Horas
de trabajo
presencial
Horas
de trabajo
autónomo
Total
Semana 1:  1 y 2   4 horas de clases teóricas de los temas 1 y 2
2 horas de clases prácticas de los temas 1 y 2

Evaluación: Cuestionario Temas 1 y 2 
 6.00   10.00   16 
Semana 2:  2,3 y 4   3 horas de clases teóricas de los temas 2 y 3 y 2 del tema 4
2 horas de clases prácticas de los temas 1, 2 y 3, y 1 del tema 4
1 hora de clase virtual del tema 4
2 horas de seminario de los temas 1, 2 y 3

Evaluación: Cuestionario Tema 3 
 11.00   14.50   25.5 
Semana 3:  4 y 5   4 horas de clases teóricas de los temas 4 y 5
3 horas de clases prácticas de los temas 4 y 5
1 hora de seminario de los temas 4 y 5


Evaluación: Cuestionario Tema 4 
 8.00   12.00   20 
Semana 4:  5   1 hora virtual del tema 5
1 hora de seminario de los temas 4 y 5
1 hora de tutorías


Evaluación: Cuestionario Tema 5
Evaluación: Informe y exposición del trabajo final 
 3.00   7.50   10.5 
Semana 5:              0 
Semana 6:              0 
Semana 7:              0 
Semana 8:              0 
Semana 9:              0 
Semana 10:              0 
Semana 11:              0 
Semana 12:              0 
Semana 13:              0 
Semana 14:              0 
Semana 15:              0 
Semanas 16 a 18:  Evaluación   Evaluación y trabajo autónomo del alumno para la preparación de la evaluación   2.00   1.00   3 
Total horas 30 45 75


Fecha de última modificación: 19-07-2017
Fecha de aprobación: 19-07-2017