Los datos binarios son comunes en investigaciones de Ciencias de la Salud, en donde variables como vivo-muerto, enfermo-sano, hombre-mujer etc. Ofrecen información de alto valor en estudios observacionales y experimentales. En esta presentación, abordaremos los conceptos y procedimientos necesarios para construir, validar y aplicar modelos de regresión logística de forma práctica e intuitiva con apoyo de Stata.

Profesionales, docentes, estudiantes, tesistas e investigadores de las Ciencias de la Salud.

Introducir los modelos de regresión logística para investigación en Ciencias de la Salud.

• Conceptos básicos sobre datos binarios, regresión logística y su utilidad en salud.
• Preparación, exploración y graficación de datos. 
• Modelos logit, probit y odds ratio. 
• Evaluación y validación de modelos.
• Aplicación en casos de Ciencias de la Salud.

Felipe Benavides Martínez. PhD
Biólogo de la Universidad de Nariño y Doctor en Ecología de la Universidad Austral de Chile. 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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