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Evaluación de datos Pretest - Postest en Ciencias Biomédicas con Stata

Descripción:

En las ciencias biomédicas frecuentemente se realizan experimentos pretest-postest, esto es, la medición de una variable de respuesta antes y después de la aplicación de un medicamento, terapia o cirugía en un grupo de pacientes. Para determinar si estas intervenciones son exitosas en una muestra y por lo tanto en una población de interés médico, Stata ofrece las pruebas estadísticas de T-student y Wilcoxon, que pueden ser aplicadas de forma sencilla e intuitiva, ayudando no solo a entender las pruebas sino a interpretar correctamente los resultados.

Información General:

Duración:
1 hora
Fecha Inicio:
Jue. 05 de Dic de 2019
Horarios:
10:00 a.m San José de Costa Rica - CDMX
11:00 a.m Bogotá - Quito - Lima
12:00 a.m La Paz - Caracas
01:00 p.m Buenos Aires - Santiago de Chile

Dirigido a:

Profesionales, docentes, estudiantes, tesistas e investigadores del área de las Ciencias Biomédicas que requieran realizar análisis estadísticos en sus labores de investigación, estudio o docencia.

Objetivo:

Conocer cómo ejecutar y evaluar pruebas estadísticas en Stata para la determinación de efectos pretest postest en aplicación de un medicamentos, terapias o cirugías.

Temario:

  1. Diseño experimental de las investigaciones pretest-postest en ciencias biomédicas.
  2. Conceptos sobre datos pareados, tamaños de efecto e inferencias.
  3. Hipótesis nula y alternativa para pruebas estadísticas con datos pareados.
  4. Prueba de T-student para datos pareados en Stata.
  5. Alternativa no paramétrica (Prueba de Wilcoxon) para datos pareados.
  6. Ejemplos con datos reales en Stata.

Instructores:

Felipe Benavides Martínez. PhD
Biólogo de la Universidad de Nariño y Doctor en Ecología de la Universidad Austral de Chile. Investigador postdoctoral de la Universidad Nacional de Colombia, del grupo SIGMA de la Universidad CESMAG, y del grupo DATAMBIENTE. Es instructor del portafolio cuantitativo de Software Shop, con experiencia en la aplicación de modelos bioestadísticos para las Ciencias de la Salud, Biomédicas, Agrícolas y Ambientales. Ha ejercido la docencia universitaria en maestría y doctorado y realiza asesoría científica continua a grupos de investigación, gobierno, ONGs y empresas privadas para la creación, validación y aplicación de diseños experimentales y modelos bioestadísticos.

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