Pruebas estadísticas no-paramétricas para Ciencias de la Salud: Conceptos y aplicaciones con apoyo de Stata
Descripción:
Muchos experimentos en Ciencias de la Salud producen datos que no cumplen con los requisitos de las pruebas de inferencia paramétrica tradicional, tales como la distribución normal, la homogeneidad de varianza o la independencia de sus valores residuales. Las pruebas no-paramétricas son una alternativa razonable en estos casos, ya que permiten responder preguntas de investigación cuando estos requisitos no se cumplen. En esta presentación, brindaremos una introducción a la utilidad de las pruebas no paramétricas en Ciencias de la Salud y las herramientas con las que cuenta Stata para este tipo de procedimientos.
Información General:
Duración:
1 hora
Fecha Inicio:
Vie. 17 de Sep de 2021
Horarios:
10:00 a.m Costa Rica
11:00 a.m Colombia - Ecuador- Perú - México
12:00 a.m Bolivia - Venezuela
13:00 Brasil - Argentina - Chile
Dirigido a:
Profesionales, docentes, estudiantes, tesistas e investigadores de las Ciencias de la Salud
Objetivo:
Construir, evaluar y validar modelos mixtos, útiles para investigación cuantitativa en Ciencias de la Salud.
Temario:
Lógica de lo paramétrico y lo no paramétrico.
Normalidad, homogeneidad e independencia de residuales
Ejemplos de pruebas no paramétricas.
Ejemplo práctico con STATA 17
Instructores:
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.
Tarifas:
Este y muchos eventos los creamos gratuitamente para ti, en busca de un mejor desarrollo de nuestra región!