Universidad Pública de Navarra



Año Académico: 2018/2019 | Otros años:  2017/2018  |  2016/2017 
Máster Universitario en Ingeniería Biomédica
Código: 73302 Asignatura: Bioestadística
Créditos: 4.5 Tipo: Obligatoria Curso: 1 Periodo: 1º S
Departamento: Estadística, Informática y Matemáticas
Profesores
SANTAFE RODRIGO, GUZMAN (Resp)

Partes de este texto:

 

Módulo/Materia

Módulo de Fundamentos

 

Materia: Bioestadística

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Descriptores

Inferencia Estadística, Análisis de la Varianza, Regresión, Estadística Multivariante, Análisis Funcional de Datos

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Competencias genéricas

CB6 - Poseer y comprender conocimientos que aporten una base u oportunidad de ser originales en el desarrollo y/o aplicación de
ideas, a menudo en un contexto de investigación
CB8 - Que los estudiantes sean capaces de integrar conocimientos y enfrentarse a la complejidad de formular juicios a partir de
una información que, siendo incompleta o limitada, incluya reflexiones sobre las responsabilidades sociales y éticas vinculadas a la
aplicación de sus conocimientos y juicios
CB9 - Que los estudiantes sepan comunicar sus conclusiones y los conocimientos y razones últimas que las sustentan a públicos
especializados y no especializados de un modo claro y sin ambigüedades
CB10 - Que los estudiantes posean las habilidades de aprendizaje que les permitan continuar estudiando de un modo que habrá de
ser en gran medida autodirigido o autónomo.

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Competencias específicas

CE6 - Que los estudiantes conozcan y sepan aplicar modelos teóricos y herramientas matemáticas de estadística y de probabilidad
para el análisis de problemas en el contexto de la ingeniería biomédica
CE7 - Que los estudiantes sean capaces de extraer conclusiones útiles para la toma de decisiones en el ámbito biomédico a partir del
tratamiento de grandes masas de datos
CE20 - Que los alumnos sepan utilizar herramientas informáticas de propósito general para el desarrollo de proyectos en el ámbito
de la ingeniería biomédica

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Resultados aprendizaje

De forma general, al finalizar la asignatura, el estudiante debe ser capaz de identificar, formular y analizar aquellos problemas que, por incluir elementos de variabilidad y/o incertidumbre, pueden ser tratados con herramientas estadísticas y de probabilidad. De forma más específica:

 

  • R1: Ser capaz de resumir y representar un conjunto de datos, así como realizar comparaciones de los resultados cuando se maneja más de una población
  • R2: Ser capaz de identificar un problema de regresión, seleccionar el modelo adecuado, realizar el análisis e interpretar los resultados.
  • R3: Ser capaz de organizar grandes masas de datos y de analizarlas aplicando teóricas de reducción de la dimensión
  • R4: Ser capaz de resolver problemas de agrupamiento
  • R5: Ser capaz de identificar datos funcionales, representarlos, efectuar su estudio descriptivo y el análisis de su variación

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Metodología

Metodología - Actividad Horas Presenciales Horas no presenciales
A-1 Clases expositivas/participativas 24 NO
A-2 Prácticas 12 NO
A-3 Debates, puestas en común, tutoría grupos 2 NO
A-4 Elaboración de trabajo 17 SI
A-5 Lecturas de material 10 SI
A-6 Estudio individual 42 SI
A-7 Exámenes, pruebas de evaluación 2.5 NO
A-8 Tutorías individuales 3 NO
     
Total 112.5  

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Relación actividades formativas-competencias

Competencia Actividad formativa
CB6  A1, A2, A3, A4, A5, A6, A8
CB8  A2, A3, A4, A7
CB9  A3, A4, A7
CB10  A1, A2, A3, A4, A5, A6, A7, A8
CE6  A1, A2, A3, A4, A5, A6, A7, A8
CE2 A1, A2, A3, A4, A5, A6, A7, A8
CE20 A2, A4, A7

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Idiomas

La asignatura se impartirá en castellano

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Evaluación

  • Examen escrito teórico y práctico: De 2.5 horas de duración. Incluirá tanto conceptos teóricos como la resolución de casos utilizando el ordenador. Para la resolución de los casos los estudiantes podrán consultar apuntes y bibliografía durante media hora.
  • Trabajos en grupo: Un grupo estará formado por dos o tres estudiantes. Cada grupo deberá resolver uno o más casos prácticos, elaborar un informe y presentarlo oralmente al profesor y resto de compañeros.
  • Trabajo Individual: A lo largo del curso se distribuirán lecturas para ser comentadas y 3 cuestionarios a resolver por los estudiantes de forma individual.
Resultado de aprendizaje Sistema de evaluación Peso (%) Carácter recuperable
R1, R2, R3, R4 Examen escrito teórico-práctico 50 SI
R1, R2, R3, R4 Trabajos en grupo 25 SI
R1, R2, R3, R4 Trabajo individual 25 NO

 

Para aprobar la asigntarua, el/la estudiante deberá obtener una puntuación de 5 o más sumando todas las notas (examen escrito, trabajos en grupo, trabajo individual) ponderadas por sus respectivos pesos. Además la nota del examen teórico-práctico deberá ser igual o superior a 3.5 puntos sobre 10.

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Contenidos

Software estadístico para el análisis de datos.  Inferencia Estadística. Modelos estadísticos de regresión.  Estadística multivariante. Análisis de datos funcionales.

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Temario

Los contenidos de la asignatura estan estructurados en cinco temas:

 

Tema 1. Software estadístico para el análisis de datos. Breve introducción al software estadístico usado en la asignatura para el estudio de los casos prácticos.

 

Tema 2. Estadística descriptiva e Inferencia Estadística.

  • Estudio descriptivo de conjuntos de datos médicos: tipos de variables, representaciones gráficas, medidas descriptivas para la caracterización de los datos.
  • Revisión de conceptos básicos de probabilidad, variables aleatorias y distribuciones de probabilidad.
  • Estimación y contraste de hipótesis para una y dos poblaciones.
  • Análisis de la varianza: ANOVA de un factor y ANOVA con dos o más factores (con y sin interacciones)
  • Estadística no paramétrica
  • Prácticas con ordenador: aplicación de las técnicas estudiadas en conjuntos de datos médicos.

Tema 3. Modelos Estadísticos de Regresión.

  • Regresión lineal simple.
  • Regresión lineal múltiple.
  • Prácticas con ordenador: Estudio y modelización de datos de estudios médicos y biológicos aplicando modelos de regresión lineal.
  • Diseño de experimentos en estudios médicos
  • Regresión logística: Diseño de experimentos en estudios médicos (estudios observacionales prospectivos y retrospectivos, estudios de cohorte y caso-control), riesgo relativo, odd-ratio, regresión logística binaria, regresión logística ordinal y regresión logística nominal.
  • Prácticas con ordenador: Estudio y modelización de datos médicos y biológicos mediante regresión logística.

Tema 4. Estadística multivariante.

  • Métodos factoriales de reducción de la dimensión de los datos.
  • Métodos de partición (clustering).
  • Prácticas con ordenador: caso práctico con datos de estudios médicos. Aplicación de la reducción de dimensión mediante componentes principales y caracterización de grupos subyacentes a los datos.
  • Análisis de datos de expresión génica: revisión bibliográfica de artículos científicos y aplicación práctica de diferentes técnicas estudiadas.

 

Tema 5. Introducción al análisis de datos funcionales.

  • Análisis descriptivo.
  • Representación de datos funcionales.
  • Análisis de componentes principales.
  • Prácticas con ordenador: Análisis de casos con datos funcionales.

 

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Bibliografía

Acceda a la bibliografía que su profesor ha solicitado a la Biblioteca.


  • Ramsay, J. O.; Silverman, B. O. (2005): Functional Data Analysis. Springer-Verlag.
  • Daniel, W. W. (2005): Biostatistics. A foundation for analysis in the health sciences. John Wiley & Sons, 8th edition.
  • Riffenburgh, R. H. (2006): Statistics in Medicine. Elsevier, 2nd edition.
  • Larose, D. T. (2006): Data mining. Methods and Models. John Wiley & Sons.
  • Montgomery, D.C.; Runer, G.C. (2002): Probabilidad y Estadística aplicadas a la ingeniería. Limusa-Wiley.
  • Ropella, C. (2007): Introduction to Statistics for Biomedical Engineers (Synthesis Lectures on biomedical Engineering). Morgan & Claypool.
  • Grima, P.; Marco, L.; Tort-Martorrel, J. (2004): Estadística Práctica con MINITAB. Prentice Hall.

 

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