Bioestadística para médicos – Parte 1

Objetivos

Diseñado para profesionales de la salud cuyo objetivo es brindar un sólido entendimiento de los conceptos estadísticos fundamentales y su aplicación en el campo de la biología y la medicina. Dictado por: Dr. Aria Assefi y Dr. Juan Martín Gonzales.

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1h 11m
Experto

Este curso ha sido diseñado para los profesionales de salud con el fin de proporcionarle una comprensión profunda de los principios y aplicaciones de la bioestadística en el ámbito de la salud. 

Explorará los fundamentos teóricos de la bioestadística, aprenderá cómo aplicar métodos estadísticos para analizar datos de investigación, evaluar la eficacia de las intervenciones médicas y tomar decisiones basadas en la evidencia. 

Este curso le brindará las herramientas básicas para que pueda tener un mejor entendimiento de los datos a través del análisis estadístico aplicado en el campo de la salud y la investigación. 

Módulos: 

Video 1: Bioestadística: Concepto. Bioestadística Descriptiva. Medidas de resumen.

Video 2: Bioestadística inferencial: Concepto. Probabilidad. Distribución de probabilidad.

Video 3: Distribución normal.

Video 4: Distribución binomial.

Video 5: Test de hipótesis. Valor de p.

Video 6: Medidas de frecuencia: Prevalencia e incidencia

Video 7: Medidas de asociación: Riesgo relativo (RR)

Video 8: Medidas de asociación: Odds Ratio (OR)

Video 9: Análisis bivariado: Tipos de tests

Video 10: Análisis bivariado: Ejemplos prácticos

Contenido del curso

Módulos

  • Bioestadística: Concepto. Bioestadística Descriptiva. Medidas de resumen.
    06:41
  • Bioestadística inferencial: Concepto. Probabilidad. Distribución de probabilidad.
    05:18
  • Distribución Normal
    09:28
  • Distribución binomial
    05:45
  • Test de hipótesis. Valor de p.
    05:58
  • Medidas de frecuencia: Prevalencia e incidencia.
    08:45
  • Medidas de asociación: Riesgo relativo (RR)
    09:23
  • Medidas de asociación: Odds Ratio (OR) – Corregido
    11:55
  • Análisis bivariado: Tipos de tests
    05:31
  • Análisis bivariado: Ejemplos prácticos
    04:25

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DR
hace 2 semanas
Muy bueno!