Análisis estadístico con R para la salud pública
Domine la estadística para la salud pública y aprenda R
Certificado oficial emitido por la SEPA través del Gobierno del Estado de México
12 meses de acceso
En línea · 192 h
16 unidades
Nivel principiante
Qué aprenderás
Lo que serás capaz de hacer
Las estadísticas están en todas partes. La probabilidad de que llueva hoy. Las tendencias a lo largo del tiempo de las tasas de desempleo. Las probabilidades de que la India gane la próxima copa del mundo de críquet. En deportes como el fútbol, empezaron como una diversión pero se han convertido en un gran negocio. El análisis estadístico también tiene un papel clave en medicina, sobre todo en la amplia y fundamental disciplina de la salud pública. En esta especialización, echará un vistazo a lo que es la investigación médica y cómo -y de hecho por qué- se convierte una vaga noción en una hipótesis científicamente comprobable. Aprenderá conceptos estadísticos clave como el muestreo, la incertidumbre, la variación, los valores perdidos y las distribuciones. A continuación, se ensuciará las manos con el análisis de conjuntos de datos que cubren algunos grandes retos de la salud pública -el consumo de frutas y verduras y el cáncer, los factores de riesgo de la diabetes y los predictores de muerte tras la hospitalización por insuficiencia cardiaca- utilizando R, uno de los paquetes de software libre más utilizados y versátiles que existen. Esta especialización consta de cuatro cursos -pensamiento estadístico, regresión lineal, regresión logística y análisis de supervivencia- y forma parte de nuestro próximo Máster Global en Salud Pública, cuyo inicio está previsto para septiembre de 2019. La especialización puede cursarse independientemente del GMPH y no supondrá ningún conocimiento de estadística ni del software R. Basta con tener interés por las cuestiones médicas y los datos cuantitativos.
- Reconocer los componentes clave del pensamiento estadístico para defender el papel fundamental de la estadística en la investigación y la práctica modernas de la salud pública
- Describir desde cero un conjunto de datos dado utilizando estadísticas descriptivas y métodos gráficos como primer paso para un análisis más avanzado utilizando el software R
- Aplicar métodos apropiados para formular y examinar asociaciones estadísticas entre variables dentro de un conjunto de datos en R
- Interprete el resultado de su análisis y valore el papel del azar y el sesgo como explicaciones de sus resultados
Habilidades que desarrollarás
Regresión logística
Análisis de correlación
Análisis de regresión
Muestreo (estadística)
Pruebas de hipótesis estadísticas
Análisis estadístico
R (software)
Análisis de datos
Programación en R
Estadística descriptiva
Software estadístico
Modelado estadístico
Evaluación de modelos
Probabilidad y estadística
Métodos estadísticos
Software de análisis de datos
Preparación de datos
Estadística
Salud pública
Inferencia estadística
Temario
UNIDAD 1 - Introducción a las estadísticas en salud pública · 15 leccionesIntroducción a la Estadística y al Análisis de Datos en Salud Pública - UNIDAD 1 - Introducción a las estadísticas en salud pública
UNIDAD 1 - Introducción a las estadísticas en salud pública · 15 lecciones
Introducción a la Estadística y al Análisis de Datos en Salud Pública - UNIDAD 1 - Introducción a las estadísticas en salud pública
- Sobre el Imperial College y el equipo
- Cómo tener éxito en este curso
- Política de calificaciones
- Conjunto de datos y glosario
- Lecturas adicionales
- Complete nuestra breve encuesta previa al curso
- Introducción al pensamiento estadístico para la salud pública
- Usos de las estadísticas en la salud pública
- John Snow y el brote de cólera de 1849
- Instrucciones para el cuestionario
- Cuestiones del estudio sobre la enfermedad de Parkinson
- Introducción al muestreo
- Cómo formular una pregunta de investigación
- Formulación de la pregunta de investigación
- Formulación de una pregunta de investigación para los estudios sobre la enfermedad de Parkinson y los suplementos
UNIDAD 2 - Tipos de variables, distribuciones comunes y muestreo · 14 leccionesIntroducción a la Estadística y al Análisis de Datos en Salud Pública - UNIDAD 2 - Tipos de variables, distribuciones comunes y muestreo
UNIDAD 2 - Tipos de variables, distribuciones comunes y muestreo · 14 lecciones
Introducción a la Estadística y al Análisis de Datos en Salud Pública - UNIDAD 2 - Tipos de variables, distribuciones comunes y muestreo
- Introducción a las variables, la distribución y el muestreo
- Visión general de los tipos de variables
- Tipos de variables y el caso especial de la edad
- Tipos de variables
- Caso especial de la edad
- Distribuciones con buen comportamiento
- Distribuciones con buen comportamiento
- Distribuciones en el mundo real y sus problemas
- Formas de tratar los datos extraños
- El papel del muestreo en la investigación sobre salud pública
- Más información sobre el intervalo de confianza del 95
- Cómo elegir una muestra
- Utilizar su muestra para estimar la media de la población
- Muestreo
UNIDAD 3 - Introducción a R y RStudio · 14 leccionesIntroducción a la Estadística y al Análisis de Datos en Salud Pública - UNIDAD 3 - Introducción a R y RStudio
UNIDAD 3 - Introducción a R y RStudio · 14 lecciones
Introducción a la Estadística y al Análisis de Datos en Salud Pública - UNIDAD 3 - Introducción a R y RStudio
- Cómo describir distribuciones de datos reales
- Distribuciones y medianas
- Cómo calcular los percentiles
- Cálculos: Percentiles a mano
- Introducción a R
- Recursos
- Cómo cargar datos y ejecutar tabulaciones básicas en R
- Práctica con R: Realización de análisis descriptivos
- Retroalimentación: Análisis descriptivo
- Cómo juzgar visualmente si una variable está distribuida normalmente en R
- Practique con R: pruébelo usted mismo
- Funciones adicionales en R
- Practique con R: Funciones adicionales
- Comentarios: Características adicionales
UNIDAD 4 - Pruebas de hipótesis en R · 24 leccionesIntroducción a la Estadística y al Análisis de Datos en Salud Pública - UNIDAD 4 - Pruebas de hipótesis en R
UNIDAD 4 - Pruebas de hipótesis en R · 24 lecciones
Introducción a la Estadística y al Análisis de Datos en Salud Pública - UNIDAD 4 - Pruebas de hipótesis en R
- Errores de muestreo para proporciones y teorema central del límite
- Pruebas de hipótesis
- Pruebas de hipótesis
- El experimento de lanzar monedas: Parte I
- El experimento de lanzar monedas: Parte II
- El Experimento de Lanzar Monedas: Evaluación
- El experimento de lanzar una moneda al aire Retroalimentación
- Grados de libertad
- La prueba chi-cuadrado con frutas y verduras
- Retroalimentación: Tamaño de la muestra y variación
- Comparación de dos medias
- Práctica con R: Pruebas de hipótesis
- Comentarios: Pruebas de hipótesis en R
- La diferencia entre la prueba t y la prueba Chi-cuadrado
- Práctica con R: Ejecución de una nueva prueba de hipótesis
- Resultados: Ejecución de una nueva prueba de hipótesis
- Valores P y umbrales
- Pruebas de hipótesis
- Elegir el tamaño de la muestra para su estudio
- Conjunto de datos de defunciones para la evaluación de final de curso
- Evaluación al final del curso
- Resumen del curso
- Código R final
- Encuesta posterior al curso
UNIDAD 5 - INTRODUCCIÓN A LA REGRESIÓN LINEAL · 22 leccionesRegresión lineal en R para la salud pública - UNIDAD 5 - INTRODUCCIÓN A LA REGRESIÓN LINEAL
UNIDAD 5 - INTRODUCCIÓN A LA REGRESIÓN LINEAL · 22 lecciones
Regresión lineal en R para la salud pública - UNIDAD 5 - INTRODUCCIÓN A LA REGRESIÓN LINEAL
- Sobre el Imperial College de Londres y el equipo
- Cómo tener éxito en este curso
- Política de calificaciones
- Conjunto de datos y glosario
- Lecturas adicionales
- Complete nuestra breve encuesta previa al curso
- Bienvenido al curso
- Modelos de regresión lineal: Detrás de los titulares
- Modelos de regresión lineal: Detrás de los titulares
- Modelos de regresión lineal: Detrás de los titulares: Resumen escrito
- Correlación de Pearson Parte I
- Correlación de Pearson Parte II
- Correlaciones
- Advertencias y precauciones para la correlación de Pearson
- Introducción a la correlación de Spearman
- Correlación de Spearman
- Introducción a la regresión lineal: Parte I
- Introducción a la regresión lineal: Parte II
- Cuestionario práctico sobre regresión lineal
- Regresión lineal y supuestos del modelo: Parte I
- Regresión lineal y supuestos del modelo: Parte II
- Cuestionario de fin de semana
UNIDAD 6 - Regresión lineal en R · 13 leccionesRegresión lineal en R para la salud pública - UNIDAD 6 - Regresión lineal en R
UNIDAD 6 - Regresión lineal en R · 13 lecciones
Regresión lineal en R para la salud pública - UNIDAD 6 - Regresión lineal en R
- Introducción a la Semana 2
- Recapitulación sobre la instalación de R
- Evaluación de distribuciones y cálculo del coeficiente de correlación en R
- Comentarios
- Cómo ajustar un modelo de regresión en R
- Ajuste de la regresión lineal
- Comentarios
- Regresión lineal
- Regresión múltiple
- Ajuste de la regresión múltiple en R
- Comentarios
- Resumir la correlación y la regresión lineal
- Cuestionario de fin de semana
UNIDAD 7 - Regresión múltiple e interacción · 15 leccionesRegresión lineal en R para la salud pública - UNIDAD 7 - Regresión múltiple e interacción
UNIDAD 7 - Regresión múltiple e interacción · 15 lecciones
Regresión lineal en R para la salud pública - UNIDAD 7 - Regresión múltiple e interacción
- Introducción a las características clave de los conjuntos de datos: Parte I
- Introducción a las características clave de los conjuntos de datos: Parte II
- Cómo evaluar las características clave de un conjunto de datos en R
- Cómo comprobar sus datos en R
- Ajuste e interpretación de los resultados del modelo
- Pasos de buenas prácticas
- Practique con R: Realice un análisis de buenas prácticas
- Práctica con R: Ejecutar regresión múltiple
- Comentarios
- Interacciones entre variables binarias
- Práctica con R: Ejecución e interpretación de una regresión múltiple
- Comentarios
- Interacciones entre variables binarias y continuas
- Interpretación de las interacciones
- Lecturas adicionales
UNIDAD 8 - EDIFICIO MODELO · 15 leccionesRegresión lineal en R para la salud pública - UNIDAD 8 - EDIFICIO MODELO
UNIDAD 8 - EDIFICIO MODELO · 15 lecciones
Regresión lineal en R para la salud pública - UNIDAD 8 - EDIFICIO MODELO
- Introducción al desarrollo de modelos
- Comentarios
- Selección de variables
- Problemas con los enfoques automatizados
- Más detalles sobre las limitaciones del paso a paso
- Desarrollar una estrategia de construcción de modelos
- Resumen del desarrollo de una estrategia de construcción de modelos
- ¿Cuántos predictores puedo incluir?
- Práctica con R: Desarrollo de su modelo
- Práctica con R: Ajuste del modelo final
- Resumen del curso
- Cuestionario de fin de curso
- Comentarios sobre el desarrollo del modelo
- Código R final
- Encuesta posterior al curso
UNIDAD 9 - Introducción a la regresión logística · 13 leccionesRegresión logística en R para la salud pública - UNIDAD 9 - Introducción a la regresión logística
UNIDAD 9 - Introducción a la regresión logística · 13 lecciones
Regresión logística en R para la salud pública - UNIDAD 9 - Introducción a la regresión logística
- Sobre el Imperial College y el equipo
- Cómo tener éxito en este curso
- Política de calificaciones
- Conjunto de datos y glosario
- Lecturas adicionales
- Complete nuestra breve encuesta previa al curso
- Bienvenido al curso
- Introducción a la regresión logística
- Regresión logística
- ¿Por qué la regresión lineal no funciona con resultados binarios?
- Probabilidades y proporciones
- Odds Ratios y ejemplos de la bibliografía
- Cuestionario de fin de semana
UNIDAD 10 - Regresión logística en R · 8 leccionesRegresión logística en R para la salud pública - UNIDAD 10 - Regresión logística en R
UNIDAD 10 - Regresión logística en R · 8 lecciones
Regresión logística en R para la salud pública - UNIDAD 10 - Regresión logística en R
- Preparación de los datos para la regresión logística
- Cómo describir datos en R
- Tabulación cruzada
- Resultados de la tabulación cruzada
- Regresión logística en R
- Práctica en R: Regresión logística simple
- Retroalimentación - Resultados e interpretación de la regresión logística simple
- Interpretación de la regresión logística simple
UNIDAD 11 - Ejecución de la regresión logística múltiple en R · 8 leccionesRegresión logística en R para la salud pública - UNIDAD 11 - Ejecución de la regresión logística múltiple en R
UNIDAD 11 - Ejecución de la regresión logística múltiple en R · 8 lecciones
Regresión logística en R para la salud pública - UNIDAD 11 - Ejecución de la regresión logística múltiple en R
- Descripción de sus datos y preparación para ejecutar la regresión logística múltiple
- Práctica en R: Descripción de variables
- Comentarios
- Cómo ejecutar la regresión logística múltiple en R
- Práctica en R: Ejecución de la regresión logística múltiple
- Retroalimentación: Modelo de regresión múltiple
- Ejecutar un nuevo modelo de regresión logística
- Comentarios sobre la evaluación
UNIDAD 12 - Evaluación del ajuste del modelo · 17 leccionesRegresión logística en R para la salud pública - UNIDAD 12 - Evaluación del ajuste del modelo
UNIDAD 12 - Evaluación del ajuste del modelo · 17 lecciones
Regresión logística en R para la salud pública - UNIDAD 12 - Evaluación del ajuste del modelo
- Ajuste del modelo en la regresión logística
- Cómo interpretar la información sobre el ajuste y el rendimiento del modelo en R
- Prueba sobre la salida por defecto de R para el modelo
- Lecturas complementarias sobre el ajuste de modelos
- Elección de un modelo de regresión logística
- Sobreajuste y no convergencia
- Sobreajuste y selección de modelos
- Resumen de las distintas formas de ejecutar la regresión múltiple
- Práctica en R: Aplicación de la eliminación hacia atrás
- Comentarios: Eliminación al revés
- Práctica en R: Ejecute un modelo con diferentes predictores
- Comentarios sobre el nuevo modelo
- Lecturas complementarias sobre los métodos de selección de modelos
- Código R para todo el módulo
- Cuestionario de fin de curso
- Resumen del curso
- Encuesta posterior al curso
UNIDAD 13 - El diagrama de Kaplan-Meier · 19 leccionesAnálisis de supervivencia en R para la salud pública - UNIDAD 13 - El diagrama de Kaplan-Meier
UNIDAD 13 - El diagrama de Kaplan-Meier · 19 lecciones
Análisis de supervivencia en R para la salud pública - UNIDAD 13 - El diagrama de Kaplan-Meier
- Sobre el Imperial College y el equipo
- Cómo tener éxito en este curso
- Política de calificaciones
- Conjunto de datos y glosario
- Lecturas adicionales
- Complete nuestra breve encuesta previa al curso
- Bienvenido al curso
- ¿Qué es el análisis de supervivencia?
- Variables del análisis de supervivencia
- El gráfico KM y la prueba Log-rank
- Tablas de vida
- Tablas de vida
- Comentarios: Tablas de vida
- El conjunto de datos del curso
- Qué es la insuficiencia cardíaca y cómo ejecutar un gráfico KM en R
- Práctica en R: Ejecución de un gráfico KM y una prueba log-rank
- Comentarios: Ejecución de un gráfico KM y una prueba de rangos logarítmicos
- Practique en R: Ejecute otro KM Plot y una prueba log-rank
- Comentarios: Ejecutando otro gráfico KM y una prueba log-rank
UNIDAD 14 - El modelo de Cox · 9 leccionesAnálisis de supervivencia en R para la salud pública - UNIDAD 14 - El modelo de Cox
UNIDAD 14 - El modelo de Cox · 9 lecciones
Análisis de supervivencia en R para la salud pública - UNIDAD 14 - El modelo de Cox
- Introducción al modelo de Cox
- Función de peligro y conjunto de riesgos
- Función y relación de riesgo
- Cómo ejecutar el modelo simple de Cox en R
- Modelo simple de Cox
- Práctica en R: Modelo simple de Cox
- Retroalimentación: Modelo simple de Cox
- Introducción a los datos ausentes
- Lecturas complementarias
UNIDAD 15 - El modelo múltiple de Cox · 9 leccionesAnálisis de supervivencia en R para la salud pública - UNIDAD 15 - El modelo múltiple de Cox
UNIDAD 15 - El modelo múltiple de Cox · 9 lecciones
Análisis de supervivencia en R para la salud pública - UNIDAD 15 - El modelo múltiple de Cox
- Introducción a la ejecución de descriptivos
- Práctica en R: Conozca sus datos
- Comentarios: Conozca sus datos
- Cómo ejecutar un modelo múltiple de Cox en R
- Modelo múltiple de Cox
- Interpretación de los resultados del modelo múltiple de Cox
- Introducción a la no convergencia
- Práctica: Solucionar el problema de la no convergencia
- Comentarios sobre la fijación de un modelo no convergente
UNIDAD 16 - El supuesto de proporcionalidad · 14 leccionesAnálisis de supervivencia en R para la salud pública - UNIDAD 16 - El supuesto de proporcionalidad
UNIDAD 16 - El supuesto de proporcionalidad · 14 lecciones
Análisis de supervivencia en R para la salud pública - UNIDAD 16 - El supuesto de proporcionalidad
- Cómo evaluar el ajuste del modelo de Cox
- Hipótesis de riesgos proporcionales de Cox
- Comprobación de la hipótesis de proporcionalidad
- Evaluar el supuesto de proporcionalidad en la práctica
- Comentarios sobre el cuestionario de práctica
- Comprobación del supuesto de proporcionalidad con otra variable
- Qué hacer si no se cumple el supuesto de proporcionalidad
- Cómo elegir predictores para un modelo de regresión
- Práctica en R: Ejecución de un modelo múltiple de Cox
- Resultados del ejercicio de selección de modelos y eliminación hacia atrás
- Evaluación de fin de módulo
- Código final
- Resumen del curso
- Encuesta posterior al curso
Certificado oficial
Tu certificado lo emite la SEP, no solo una plataforma
Al demostrar la competencia recibes un certificado emitido por la Secretaría de Educación Pública a través del Gobierno del Estado de México: un documento oficial que puedes presentar con confianza ante cualquier empleador o institución.
Tu certificado con INEC
- Lo emite la Secretaría de Educación Pública (SEP), a través del Gobierno del Estado de México
- Documento oficial con folio verificable en línea
- Lo otorga la Universidad Tecnológica Fidel Velázquez
Otras plataformas en línea
- Constancia privada emitida por la misma plataforma
- Solo acredita horas cursadas o asistencia
- Sin respaldo de una autoridad educativa
Cómo funciona
Tu itinerario, de la inscripción al certificado
- 1
Inscripción con pago único
Pagas $4,990 MXN una sola vez y entras de inmediato al curso.
- 2
Estudias a tu ritmo
16 unidades con videos, lecturas y actividades, disponibles 24/7 durante 12 meses.
- 3
Cuestionarios por unidad
42 cuestionarios para comprobar lo aprendido.
- 4
Certificado
Emitido por la SEP a través del Gobierno del Estado de México, con folio verificable.
Lo que obtienes
Un certificado oficial de la SEP
Muestra · verificable por folio y QR
- Emitido por la Secretaría de Educación Pública (SEP), a través del Gobierno del Estado de México. No es una constancia privada: es un documento oficial, y ese respaldo marca la diferencia frente a otras plataformas en línea.
- Contenido impartido por Imperial College London.
- Folio y QR verificables para compartirlo con quien te contrate.
Medios que necesitas
Equipo de cómputo
Conexión estable a internet
Pago único
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- 16 unidades · 229 lecciones · 192 h
- 12 meses de acceso
- 42 cuestionarios de evaluación
- Certificado emitido por la SEP (Gob. del Estado de México) con folio verificable
Preguntas frecuentes
Sobre tu inscripción
¿Cómo es el pago?
Un solo pago de $4,990 MXN. No hay mensualidades ni cargos recurrentes.
¿Cuánto tiempo tengo acceso?
12 meses desde tu inscripción, 24/7, para avanzar a tu ritmo.
¿Quién imparte el contenido?
El curso es impartido por Imperial College London; INEC gestiona tu inscripción, evaluación y certificado.
¿Qué pasa cuando vence mi acceso?
Puedes renovar tu cuenta tú mismo desde la plataforma, sin trámites ni esperas.
