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Tratamiento Estadístico: Análisis de Supervivencia

Descripción:

El uso de SigmaPlot aporta a las investigaciones no solo las técnicas adecuadas para el tratamiento de datos en la selección y tratamiento de muestras; sino una gran adaptabilidad para el análisis gráfico de resultados.

El análisis de supervivencia también llamado el análisis de la historia del evento en las ciencias sociales o el análisis de confiabilidad en la ingeniería es un procedimiento que toma valor puesto que permite obtener una mayor fiabilidad y determinación en la precisión de las observaciones y mediciones en las investigaciones académicas o industriales.

Información General:

Duración:
1 hora
Fecha Inicio:
Jue. 01 de Ago de 2019
Horarios:
10:00 a.m San José de Costa Rica
11:00 a.m Bogotá - Quito - Lima - CDMX
12:00 a.m La Paz - Caracas - Santiago de Chile
01:00 p.m Buenos Aires

Dirigido a:

Personas interesadas en la Ciencia e Ingeniería dentro de la Academia y la Industria, que tengan la necesidad de hacer representaciones gráficas que les permita formalizar resultados y generar análisis.

Objetivo:

Otorgar al participante los conocimientos necesarios de la herramienta SigmaPlot en la aplicación del análisis de supervivencia Conocer algunas funciones en la estadística bajo el entorno de la herramienta SigmaPlot Reconocer las características de la graficación en SigmaPlot Dar a conocer la facilidad de la presentación de resultados gráficos- en SigmaPlot

Temario:

Análisis de Supervivencia
  • Kaplan Meier
Análisis de un solo grupo
Análisis de LogRank
Análisis de Gehan-Breslow

Regresión de COX

Gráfico de curvas

Instructores:

Dalila Ángel
Magíster en Sitios Web y Especialista en Auditoria de Sistemas. Doctoranda en Educación y Estudios Sociales. Docente Universitaria con 18 años de experiencia en diferentes Departamentos y Escuelas Académicas: Departamento de Ingeniería, Departamento de Ciencias básicas, Escuela de Economía, Escuela de Comunicación, Escuela Internacional de Administración y Marketing y Departamento de Estadística. Áreas: Programación, Ciencia de datos, Machine learning, Big Data e Informáticas Aplicadas.

Tarifas:

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