Descripción
Curso en Fundamentos de la Investigación en Ciencias de la Salud: Análisis multivariante
Válido para todas las bolsas de trabajo, oposiciones, concursos, oposiciones, baremaciones de méritos del todo el territorio nacional
* A pesar de que estos cursos acreditados por la Comisión de formación continuada de la Comunidad Valenciana, se recomienda que para cada comunidad autónoma se consulte en las bases del concurso, bolsa u oposición, si el curso que vas a realizar es válido en tu comunidad autónoma, ya que los criterios de evaluación no tienen por qué ser iguales en cada convocatoria y comunidad autónoma.
Objetivos del curso de Fundamentos de la Investigación en Ciencias de la Salud: Análisis multivariante
Objetivo general
El objetivo general de este curso es proporcionar a los alumnos una comprensión sólida de los fundamentos de la investigación en ciencias de la salud con un enfoque en el análisis multivariante. Los participantes desarrollarán habilidades para diseñar, realizar y analizar investigaciones en el campo de la salud, utilizando técnicas avanzadas que les permitirán abordar problemas complejos y tomar decisiones basadas en evidencia.
Objetivos específicos
Comprender los Principios de la Investigación en Ciencias de la Salud: Identificar y definir los conceptos claves relacionados con la investigación en ciencias de la salud, así como comprender la importancia de la investigación en la toma de decisiones en el ámbito de la salud.
Diseñar Investigaciones en Ciencias de la Salud: Formular preguntas de investigación claras y específicas, seleccione adecuadamente los diseños de investigación y las muestras y diseñar protocolos de investigación éticos y eficaces.
Recopilar y Gestionar Datos: Aplicar técnicas de recopilación de datos, incluida la selección de instrumentos y métodos adecuados. Gestionar y almacenar datos de manera segura y eficiente.
Realizar Análisis Multivariante: Comprender los conceptos fundamentales del análisis multivariante, incluidos los modelos de regresión multivariante y el análisis de varianza multivariante, aplicar técnicas de análisis multivariante a conjuntos de datos reales en el contexto de la salud.
Interpretar y Comunicar Resultados: Interpretar los resultados de análisis multivariante de manera efectiva, teniendo en cuenta el contexto clínico. Comunicar los hallazgos de la investigación de manera clara y accesible a diferentes audiencias, incluidos profesionales de la salud y la comunidad científica.
Evaluar la Calidad de la Investigación: Evaluar críticamente la calidad de la investigación en ciencias de la salud, incluida la validez y confiabilidad de los estudios. Aplicar principios éticos en la investigación en salud y comprender la importancia de la integridad en la investigación científica.
Aplicar el Análisis Multivariante en Problemas de Salud: Aplicar las técnicas de análisis multivariante para abordar problemas específicos relacionados con la salud, como la evaluación de tratamientos, la identificación de factores de riesgo y la comprensión de relaciones entre variables de interés.
Fomentar la Investigación Colaborativa: Colaborar de manera efectiva en proyectos de investigación interdisciplinarios y multidisciplinarios relacionados con la salud. Valorar la contribución de la investigación en equipo a la mejora de la salud.
Preparar Informes y Documentos Científicos: Escribir informes y documentos científicos que sigan estándares de calidad y formatos reconocidos en la investigación en salud. Preparar presentaciones efectivas de los resultados de la investigación.
Promover la Aplicación Práctica de la Investigación: Comprender cómo la investigación en ciencias de la salud puede influir en la toma de decisiones clínicas, políticas de salud y prácticas basadas en evidencia. Fomentar la aplicación práctica de los resultados de la investigación en entornos de atención médica y salud pública.
Temario del curso de Fundamentos de la Investigación en Ciencias de la Salud: Análisis multivariante
1. Fundamentos de la Investigación en Ciencias de la Salud: Análisis multivariante
1.1. Historia del análisis multivariante.
1.2. Objetivos del análisis multivariante.
1.3. Clasificación de las técnicas multivariantes.
1.4. La organización de los datos.
1.5. La importancia de la distribución normal.
1.6. Características clave de la distribución normal multivariante.
1.7. Definición y caracterización de la distribución normal multivariante.
1.8. Distribuciones marginales y condicionadas en la distribución normal multivariante.
1.9. Caso bidimensional y tridimensional.
1.10. Distribuciones asociadas: formas cuadráticas aleatorias normales.
2. Introducción a la estimación en el análisis y el Contraste de Hipótesis.
2.1. Conceptos básicos la estimación.
2.2 Función de verosimilitud.
2.3. Estimación de máxima verosimilitud.
2.4. Conceptos básicos del contraste de hipótesis.
2.5. Contrastes de la razón de verosimilitudes.
2.6. Contrastes de uniónintersección.
2.7. Contrastes de hipótesis acerca del valor de medias.
2.8. Contrastes de hipótesis acerca de la matriz de varianzascovarianzas y los intervalos de confianza múltiples.
2.9. Contrastes de hipótesis múltiples, MANOVA.
3. La Regresión lineal Múltiple y El Análisis Discriminante.
3.1. Conceptos fundamentales de la regresión lineal múltiple.
3.2. Teorema de GaussMarkov.
3.3 Análisis de los residuales.
3.4. Correlaciones múltiples y parciales en el análisis multivariante.
3.5. Contrastes de hipótesis en el análisis multivariante.
3.6. Intervalos de confianza simultáneos en el análisis multivariante.
3.7. Matrices singulares de diseño en el análisis multivariante.
3.8. Análisis discriminante en investigación.
3.9. Discriminación entre dos grupos con distribuciones conocidas en el análisis discriminante.
3.10. Discriminación entre dos grupos con distribuciones conocidas y parámetros desconocidos en el análisis discriminante.
3.11. Discriminación entre más de dos grupos en el análisis discriminante.
3.12. Selección de variables en el análisis discriminante.
4. El Análisis de regresión logística y el análisis conjunto.
4.1. Fundamento del modelo de análisis de regresión logística.
4.2. Estimación del modelo de regresión logística.
4.3. Test global de un ajuste y análisis de las “desviaciones” en el modelo de regresión logística.
4.4 Significado de un parámetro – método de wald en el modelo de regresión logística.
4.5. Modelo de regresión multinomial en ciencias de la salud.
4.6. El análisis conjunto.
4.7. Diseño del análisis conjunto.
4.8. Estimación por mínimos cuadrados en el análisis conjunto.
4.9 Interpretación de los resultados en el análisis conjunto.
5. Análisis de correspondencias y el análisis de conglomerados
5.1. Análisis de Correspondencias.
5.2. Construcción de las nubes de puntos y elección de las distancias en el análisis de correspondencias.
5.3. Análisis de las nubes de puntos en rp y rn y relaciones entre ellas.
5.4. Interpretación de los resultados en análisis de correspondencias – contribuciones absolutas y relativas.
5.5. Contrastes de hipótesis en análisis de correspondencias.
5.6. Análisis de conglomerados en investigación.
5.7. Distancias y similitudes en el análisis de conglomerados.
5.8. Clasificación ascendente y descendente jerárquica en el análisis de conglomerados.
5.9. Clasificación no jerárquica: agregación alrededor de centros móviles.
6. Escalamiento en análisis multivariante y ejercicios prácticos.
6.1. Escalamiento en análisis multivariante.
6.2. Escalamiento de objetos y/o sujetos en el análisis multivariante.
6.3. Modelos de escalamiento en el análisis multivariante.
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