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Master bioestadistica

Master en Bioestadistica

Master bioestadistica
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Información y contenidos de: Master bioestadistica

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Master EuroinnovaMaster bioestadisticaCurso Online Euroinnova

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PARTE 1. FUNDAMENTOS DE INVESTIGACIÓN EN CIENCIAS DE LA SALUD

UNIDAD DIDÁCTICA 1. LA INVESTIGACIÓN EN LAS CIENCIAS DE LA SALUD
  1. La investigación
  2. La investigación científica
  3. El proceso de la investigación
  4. Objetivos de la investigación
  5. Hipótesis de la investigación
  6. Ética de la investigación
UNIDAD DIDÁCTICA 2. EPIDEMIOLOGÍA I
  1. Concepto de Epidemiología
  2. Epidemiología descriptiva
  3. Epidemiología analítica
UNIDAD DIDÁCTICA 3. EPIDEMIOLOGÍA II
  1. Diseño de estudios epidemiológicos
  2. Principales estudios epidemiológicos
  3. Análisis de los datos en los estudios epidemiológicos
  4. Errores en Epidemiología
  5. Red Nacional de Vigilancia Epidemiológica
UNIDAD DIDÁCTICA 4. RECOGIDA DE DATOS
  1. Herramientas de recogida de datos en estudios epidemiológicos
  2. Observación
  3. Encuestas
  4. Entrevistas
UNIDAD DIDÁCTICA 5. INVESTIGACIÓN PRECLÍNICA
  1. Fundamentos de la investigación preclínica
  2. Metodología en investigación preclínica
  3. Ética y legislación en investigación preclínica
UNIDAD DIDÁCTICA 6. ENSAYOS CLÍNICOS
  1. Ensayos Clínicos
  2. Clasificación de los Ensayos Clínicos
  3. Protocolización de un Ensayo Clínico
  4. Participantes en los Ensayos Clínicos
  5. Normas de buena práctica clínica
UNIDAD DIDÁCTICA 7. INTRODUCCIÓN A LA ESTADÍSTICA EN PROGRAMAS INFORMÁTICOS. EL SPSS
  1. Introducción
  2. Cómo crear un archivo
  3. Definir variables
  4. Variables y datos
  5. Tipos de variables
  6. Recodificar variables
  7. Calcular una nueva variable
  8. Ordenar casos
  9. Seleccionar casos
UNIDAD DIDÁCTICA 8. ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA CON SPSS
  1. Introducción
  2. Análisis de frecuencias
  3. Tabla de correlaciones
  4. Diagramas de dispersión
  5. Covarianza
  6. Coeficiente de correlación
  7. Matriz de correlaciones
  8. Contraste de medias
UNIDAD DIDÁCTICA 9. ELABORACIÓN Y DIFUSIÓN DE ARTÍCULOS CIENTÍFICOS
  1. Introducción
  2. Búsqueda bibliográfica
  3. Estructura de los artículos científicos
  4. Participación en congresos
  5. Factor de impacto e índices de evaluación en revistas científicas
UNIDAD DIDÁCTICA 10. PROYECTO DE INVESTIGACIÓN
  1. El proyecto de investigación
  2. Fondos de investigación en salud
  3. Elaboración del proyecto de investigación

PARTE 2. INFERENCIA ESTADÍSTICA Y DEL MODELO LINEAL SIMPLE

UNIDAD DIDÁCTICA 1. MODELOS PROBABILÍSTICOS UNIVARIANTES CONTINUOS
  1. Distribución rectangular
  2. - Distribución rectangular estandarizada

  3. Distribución triangular
  4. - Distribución triangular estandarizada

  5. Distribución trapezoidal
  6. - Distribución trapezoidal estandarizada

  7. Algunas aplicaciones de los modelos geométricos
  8. Distribución exponencial
  9. Distribuciones relacionadas con las integrales eulerianas: gamma uniparamétrica, gamma biparamétrica y beta
  10. - Distribución beta

  11. Distribución normal
  12. Distribuciones relacionadas con la distribución normal
  13. - La distribución ? 2 de Pearson

    - La distribución t de Student

    - La distribución F de Snedecor

  14. Convergencias en distribución. Aproximaciones de una distribución de probabilidad por otra
UNIDAD DIDÁCTICA 2. DISTRIBUCIONES ASOCIADAS A LOS ESTADÍSTICOS MUESTRALES DE UNA POBLACIÓN NORMAL
  1. Distribución para la media de una muestra procedente de una población normal con varianza conocida
  2. Distribución para la varianza y cuasivarianza de una muestra procedente de una población normal
  3. Distribución para la media de una muestra procedente de una población normal con varianza desconocida: el cociente t-Student
  4. Distribuciones de probabilidad para la diferencia de medias de dos muestras independientes procedentes de sendas poblaciones normales
  5. - Caso en el que las varianzas de ambas poblaciones son conocidas

    - Caso en el que las varianzas de ambas poblaciones son desconocidas pero iguales

    - Caso en el que las varianzas de ambas poblaciones son desconocidas y desiguales (Aproximación de Welch)

    - Caso en el que las dos varianzas son desconocidas y tamaños muestrales elevados

  6. Distribución para el cociente de varianzas
  7. Distribución para la proporción muestral
  8. Distribución para la diferencia de proporciones muestrales
UNIDAD DIDÁCTICA 3. ESTIMACIÓN PUNTUAL DE PARÁMETROS
  1. Método de máxima verosimilitud para la obtención de estimadores
  2. - Elemento de verosimilitud muestral de una variable aleatoria discreta

    - Elemento de verosimilitud muestral de una variable aleatoria continua

    - Método de obtención del estimador máximo verosímil en el caso de un sólo parámetro

    - Método de obtención de los estimadores máximo verosímiles en el caso de varios parámetros

  3. Método de los momentos para la obtención de estimadores puntuales
  4. Relación entre el método de máxima verosimilitud y el de los momentos
  5. Propiedades deseables para un estimador paramétrico
  6. - Estimadores insesgados

    - Estimadores eficientes

    - Estimadores consistentes

    - Estimadores suficientes

UNIDAD DIDÁCTICA 4. ESTIMACIÓN MEDIANTE INTERVALOS DE CONFIANZA
  1. Intervalos de confianza para la media de una distribución normal
  2. - Caso en el que la varianza de la población es conocida

    - Caso en el que la varianza es desconocida

  3. Intervalo de confianza para una proporción
  4. Intervalo de confianza para la diferencia de medias de dos poblaciones normales
  5. - Caso de ambas varianzas conocidas

    - Caso en el que las dos varianzas son desconocidas pero iguales

    - Caso en el que ambas varianzas son desconocidas y desiguales (aproximación de Welch)

    - Caso en el que ambas varianzas son desconocidas y desiguales pero los tamaños muestrales son elevados

  6. Intervalo de confianza para la diferencia de proporciones
  7. Intervalo de confianza para la varianza de una población normal
  8. - Intervalos unilaterales cuando la media de la población es conocida

    - Intervalos unilaterales cuando la media de la población es desconocida

    - Intervalos de confianza bilaterales

  9. Intervalo de confianza para la razón de varianzas
  10. - Intervalo bilateral para la razón de varianzas cuando las medias poblacionales son desconocidas

  11. Construcción de regiones de confianza
UNIDAD DIDÁCTICA 5. CONTRASTE DE HIPÓTESIS
  1. Formulación de un contraste de hipótesis
  2. - Hipótesis nula y alternativa

    - Región de rechazo y tipos de error

    - Función de potencia

  3. Contraste de hipótesis para la media de una población normal
  4. - Contraste para la media cuando la varianza es conocida

    - Contraste para la media cuando la varianza es desconocida

    - Contraste para la proporción

  5. Contraste para la diferencia de medias
  6. - Caso en el que se conocen las varianzas

    - Caso de las dos varianzas desconocidas e iguales

    - Caso de dos varianzas desconocidas y tamaños muestrales altos

  7. Contraste para la diferencia de proporciones
  8. Contraste para la varianza
  9. - Región de rechazo y función de potencia

    - Cálculo de s 2 y del tamaño muestral necesario para alcanzar un determinado valor de potencia

  10. Contraste para la razón de varianzas
  11. - Contraste de dos colas

    - Contraste de una cola a la derecha

  12. Análisis de razón de verosimilitudes
UNIDAD DIDÁCTICA 6. INTRODUCCIÓN A LA ECONOMETRÍA
  1. Introducción a los modelos econométricos
  2. Especificación y estimación del modelo lineal simple
  3. - Introducción

    - Estimación mínimo-cuadrática

    - Propiedades de los estimadores mínimo cuadráticos ordinarios

  4. Estimación de la varianza de la perturbación aleatoria
  5. - Cálculo de la suma de cuadrados residual y significado de la varianza muestral del residuo

UNIDAD DIDÁCTICA 7. EL MODELO LINEAL SIMPLE NORMAL
  1. Estimadores máximo-verosímiles
  2. - Otras propiedades de los estimadores del MLS

  3. Distribución de los estimadores de los parámetros del MLS normal
  4. Intervalos y regiones de confianza para los parámetros del MLS normal
  5. Contrastes de hipótesis para los parámetros del MLS normal
  6. El coeficiente de determinación
  7. Análisis de la varianza en la regresión
  8. Equivalencia de las pruebas de correlación, regresión y ANOVApara la incorrelación de las variables del MLS
  9. Explotación del MLS
  10. - Predicción puntual óptima

    - Distribución del predictor lineal e intervalo de confianza para la E[Y?0 X0 ]

    - Intervalo de confianza para Y0 y análisis de la permanencia estructural del modelo

  11. El MLS de un solo parámetro o sin término independiente
  12. - Propiedades algebraicas y estadísticas

    - Inferencia en el MLS normal y sin término independiente

  13. Ejercicio tipo del MLS

PARTE 3. ESTADÍSTICA BIOMÉTRICA

UNIDAD DIDÁCTICA 1. POBLACIÓN Y MUESTRA. MEDIDAS ESTADÍSTICAS
  1. Organización de un conjunto de datos numéricos
  2. Medidas de tendencia central y de dispersión. Gráficos. Asociación
  3. Muestras aleatorias. Inferencia
UNIDAD DIDÁCTICA 2. CÁLCULO DE PROBABILIDADES. DISTRIBUCIONES
  1. Construcción de un modelo o distribución de probabilidad
  2. Distribución binomial
  3. Axiomática del cálculo de probabilidades
  4. Distribución de probabilidad. Función de distribución acumulativa
  5. Probabilidad condicionada. Independencia de sucesos
  6. Distribuciones conjuntas, marginales y condicionadas. Independencia.
  7. Caso discreto
  8. Distribuciones conjuntas, marginales y condicionadas. Independencia.
  9. Caso continuo
  10. Teorema de Bayes. Coeficientes a y fJ
  11. Operadores asociados y función de variable aleatoria
  12. Aclaraciones, observaciones y ejemplos
  13. - Caso discreto

    - Caso continuo

    - Cálculo del valor esperado y de la varianza de una distribución binomial

  14. Distribución de Poisson
  15. Distribución Normal
  16. Aclaraciones, observaciones y ejemplos
UNIDAD DIDÁCTICA 3. INFERENCIA ESTADÍSTICA
  1. Los estadísticos media y varianza
  2. Intervalos de confianza para una media
  3. Contrastes de hipótesis para una media
  4. Observaciones
  5. Intervalos de confianza y contrastes para una proporción
  6. Dos poblaciones
  7. Un ejemplo de contraste
  8. Varianzas y cocientes de varianzas
  9. Ejemplos
  10. Determinación del tamaño muestral para a y fJ prefijados
UNIDAD DIDÁCTICA 4. DISEÑO DE EXPERIMENTOS Y ANÁLISIS DE LA VARIANZA
  1. Diseño completamente aleatorizado
  2. Diseño aleatorizado de bloques
UNIDAD DIDÁCTICA 5. REGRESIÓN
  1. Recta de regresión
  2. Intervalos de confianza, contrastes e inferencias sobre la regresión
UNIDAD DIDÁCTICA 6. PRUEBAS DE NORMALIDAD Y X2 PARA FRECUENCIAS OBSERVADAS. MÉTODOS NO PARAMÉTRICOS
  1. Probabilidad y frecuencia
  2. Prueba x2 para un ajuste
  3. Observaciones y ejemplos
  4. El contraste de Kolmogorov-Smirnov
  5. Contrastes de asociación. Tablas de contingencia
  6. Observaciones y ejemplos
  7. Métodos de distribución libre
  8. Alternativa no paramétrica del ANOVA.Prueba de Kruskai-Wallis
UNIDAD DIDÁCTICA 7. PLANTEAMIENTO Y RESOLUCIÓN DE PROBLEMAS
UNIDAD DIDÁCTICA 8. EVALUACIÓN DE CONOCIMIENTOS

PARTE 4. BIOESTADISTICA E INGENIERIA BIOMEDICA

UNIDAD DIDÁCTICA 1. CONCEPTOS BÁSICOS Y ORGANIZACIÓN DE DATOS ESTADÍSTICOS
  1. Introducción, concepto y funciones de la estadística
  2. - Concepto y funciones

  3. Estadística descriptiva
  4. Estadística inferencial
  5. - Métodos de muestreo

  6. Medición y escalas de medida
  7. - Escala nominal

    - Escala ordinal

    - Escala de intervalo

    - Escala de razón

  8. Variables: clasificación y notación
  9. Distribución de frecuencias
  10. - Distribución de frecuencias por intervalos

  11. Representaciones gráficas
  12. - Representación gráfica de una variable

    - Representación gráfica de dos variables

  13. Propiedades de la distribución de frecuencias
  14. - Tendencia central

    - Variabilidad

    - Asimetría o Sesgo

UNIDAD DIDÁCTICA 2. MEDIDAS DE TENDENCIA CENTRAL Y POSICIÓN
  1. Medidas de tendencia central
  2. La media aritmética
  3. La mediana
  4. La moda
  5. Medidas de posición
  6. - Percentiles

    - Cuarteles y deciles

  7. Medidas de variabilidad
  8. - Amplitud total o Rango

    - Varianza y desviación típica

    - Amplitud semi-intercuartil

  9. Índice de asimetría de Pearson
  10. Puntuaciones típicas
UNIDAD DIDÁCTICA 3. ANÁLISIS DE UN CONJUNTO DE VARIABLES
  1. Introducción al análisis conjunto de variables
  2. Asociación entre dos variables cualitativas
  3. Correlación entre dos variables cuantitativas
  4. Regresión lineal
UNIDAD DIDÁCTICA 4. DISTRIBUCIONES DE PROBABILIDAD
  1. Conceptos previos de probabilidad
  2. Variables discretas de probabilidad
  3. - Función de probabilidad

    - Función de distribución

    - Media y varianza de una variable aleatoria

  4. Distribuciones discretas de probabilidad
  5. - La distribución binomial

    - Otras distribuciones discretas

  6. Distribución normal
  7. Distribuciones asociadas a la distribución normal
  8. - Distribución ?Chí-cuadrado? de Pearson

    - Distribución ?t? de Student

UNIDAD DIDÁCTICA 5. CONTRASTE DE HIPÓTESIS
  1. Estadística inferencial
  2. - Teoría de la estimación

  3. La hipótesis
  4. Contraste de hipótesis
  5. - Formulación de un contraste de hipótesis

    - Contraste de hipótesis para la media de una población normal

    - Contraste de hipótesis para la proporción

UNIDAD DIDÁCTICA 6. INTRODUCCIÓN A LA INGENIERÍA BIOMÉDICA
  1. Definición de biomateriales
  2. - Ciencias implicadas en el desarrollo de biomateriales

    - Clasificación de los biomateriales

    - Selección de biomateriales

  3. Evolución del campo de los biomateriales
  4. - Polímeros

    - Metales

    - Materiales compuestos

    - Cerámica

    - Materiales biodegradables

    - Éxito y el fracaso de los biomateriales y los dispositivos médicos

    - En el presente, ¿qué temas son importantes para la ciencia de los biomateriales?

  5. Definición de biocompatibilidad
  6. - Pruebas de biocompatibilidad primarias

    - Pruebas de biocompatibilidad secundarias

  7. Modo de empleo
  8. - Recursos humanos necesarios

    - Disposición e instrumentos

  9. Primer registro de uso de biomateriales
  10. - El hombre de Kennewich

    - Implantes dentales en las primeras civilizaciones

    - Suturas por 32.000 años

    - Corazones artificiales y perfusión de órganos

  11. Evolución a lo largo de la historia
  12. - El origen de la Ciencia de los Biomateriales

    - El concepto de biocompatibilidad

    - Generaciones de los biomateriales a lo largo de la historia

  13. Materiales de origen biológico
  14. - Colágeno

    - Queratina

    - Actina y miosina

    - Elastina

UNIDAD DIDÁCTICA 7. BIOMATERIALES
  1. Biomateriales usados de forma más común
  2. - Biomateriales naturales

    - Biomateriales sintéticos

  3. Materiales férreos
  4. - Hierro

    - Acero

    - Fundiciones

  5. Materiales no férreos
  6. - Algunos metales no férreos

  7. Materiales metálicos
  8. - Titanio

  9. Materiales no metálicos
  10. - Materiales poliméricos

    - Materiales cerámicos

PARTE 5. ESTADÍSTICA APLICADA. ANÁLISIS DE DATOS Y SPSS

UNIDAD DIDÁCTICA 1. CONCEPTOS BÁSICOS Y ORGANIZACIÓN DE DATOS
  1. Aspectos introductorios a la Estadística
  2. Concepto y funciones de la Estadística
  3. Medición y escalas de medida
  4. Variables: clasificación y notación
  5. Distribución de frecuencias
  6. Representaciones gráficas
  7. Propiedades de la distribución de frecuencias
UNIDAD DIDÁCTICA 2. ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA BÁSICA
  1. Estadística descriptiva
  2. Estadística inferencial
UNIDAD DIDÁCTICA 3. MEDIDAS DE TENDENCIA CENTRAL Y POSICIÓN
  1. Medidas de tendencia central
  2. La media
  3. La mediana
  4. La moda
  5. Medidas de posición
  6. Medidas de variabilidad
  7. Índice de Asimetría de Pearson
  8. Puntuaciones típicas
UNIDAD DIDÁCTICA 4. ANÁLISIS CONJUNTO DE VARIABLES
  1. Introducción al análisis conjunto de variables
  2. Asociación entre dos variables cualitativas
  3. Correlación entre dos variables cuantitativas
  4. Regresión lineal
UNIDAD DIDÁCTICA 5. DISTRIBUCIONES DE PROBABILIDAD
  1. Conceptos previos de probabilidad
  2. Variables discretas de probabilidad
  3. Distribuciones discretas de probabilidad
  4. Distribución Normal
  5. Distribuciones asociadas a la distribución Normal
UNIDAD DIDÁCTICA 6. INTRODUCCIÓN A LA ESTADÍSTICA EN PROGRAMAS INFORMÁTICOS. EL SPSS
  1. Introducción
  2. Cómo crear un archivo
  3. Definir variables
  4. Variables y datos
  5. Tipos de variables
  6. Recodificar variables
  7. Calcular una nueva variable
  8. Ordenar casos
  9. Seleccionar casos
UNIDAD DIDÁCTICA 7. ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA CON SPSS
  1. Introducción
  2. Análisis de frecuencias
  3. Tabla de correlaciones
  4. Diagramas de dispersión
  5. Covarianza
  6. Coeficiente de correlación
  7. Matriz de correlaciones
  8. Contraste de medias

PARTE 6. INVESTIGACIÓN CUALITATIVA

UNIDAD DIDÁCTICA 1. LA INVESTIGACIÓN: IMPORTANCIA
  1. Investigación: evolución histórica.
  2. Tipos de investigación.
  3. - Investigación histórica.

    - Teórica o conceptual.

    - Experimental.

    - Descriptiva.

  4. La investigación científica.
UNIDAD DIDÁCTICA 2. ENFOQUES DE INVESTIGACIÓN
  1. Enfoques para la investigación.
  2. - Tipos de enfoques.

  3. Enfoque cualitativo.
  4. - Aproximación a la realidad y objeto de estudio.

    - Relación sujeto-objeto.

    - Proceso metodológico.

    - Enfoques cualitativos vs. Enfoques cuantitativos.

UNIDAD DIDÁCTICA 3. INVESTIGACIÓN CUALITATIVA: FASES Y ETAPAS
  1. Investigación cualitativa: fases implicadas.
  2. Fase preparatoria.
  3. - Punto de partida.

    - Etapa reflexiva.

    - Etapa de diseño.

  4. Fase de trabajo de campo.
  5. - Acceso al campo.

    - Recogida productiva de datos.

  6. Fase analítica.
  7. Fase de difusión o informativa.
UNIDAD DIDÁCTICA 4. PLANEAMIENTO DEL PROBLEMA DE INVESTIGACIÓN
  1. El problema de investigación.
  2. - Pregunta de investigación.

    - Formulación del problema: características.

  3. Condiciones y requisitos para valorar el problema de investigación.
  4. Proceso en la selección y formulación del problema de investigación.
  5. - Errores en el planteamiento del problema.

UNIDAD DIDÁCTICA 5. HIPÓTESIS Y VARIABLES
  1. Importancia de la hipótesis.
  2. Tipos de hipótesis.
  3. Características y criterios de aceptabilidad.
  4. - Variables de estudio.

    - Clasificación de variables.

    - Operacionalización de variables.

    - Requisitos para medir una variable.

  5. Las hipótesis en la investigación cualitativa.
UNIDAD DIDÁCTICA 6. INVESTIGACIÓN CUALITATIVA: MODALIDADES
  1. Elección de la modalidad.
  2. Etnografía.
  3. Teoría fundamentada.
  4. Fenomenología.
  5. Método biográfico.
  6. Estudio de casos.
  7. Investigación Acción Participativa.
UNIDAD DIDÁCTICA 7. MUESTRA Y TÉCNICAS DE RECOLECCIÓN
  1. Selección de la muestra en estudios cualitativos.
  2. Técnicas e instrumentos.
  3. - Entrevista: no estructurada, dirigida y en profundidad.

    - Grupos focales.

    - Observación: simple, no regulada y participante.

    - Método etnográfico.

  4. Control de la calidad de los datos.
  5. - Requisitos de instrumentación.

    - Validación de datos cualitativos.

  6. Tipos de muestras.
  7. - Recolección de las muestras: el papel del investigador.

UNIDAD DIDÁCTICA 8. PROCESAMIENTO, ANÁLISIS E INTERPRETACIÓN DE DATOS
  1. Reducción y categorización de la información.
  2. - Organización de los datos.

    - Análisis de los datos cualitativos.

    - Interpretación de los datos.

    - Correlación con la investigación.

  3. Clarificar, sintetizar y comparar.
UNIDAD DIDÁCTICA 9. PROYECTO E INFORME FINAL
  1. Presentación de resultados cualitativos.
  2. Estructura del informe de investigación.
  3. - Índice.

    - Introducción.

    - Marco referencial.

    - Conclusiones.

    - Recomendaciones.

    - Bibliografía y referencias bibliográficas.

    - Anexos.

    - Resumen.

  4. Formato del artículo científico.
  5. - Aspectos formales.

    - Notas de pie de página.

    - Estilos de redacción.

UNIDAD DIDÁCTICA 10. LA DIFUSIÓN DE LA INVESTIGACIÓN CUALITATIVA
  1. Ética de la investigación.
  2. Planear y poner en práctica la difusión.
  3. - La revista científica.

    - Importancia de los artículos científicos.

    - Cómo elegir la revista para la publicación de un artículo científico.

Media de opiniones en los Cursos y Master online de Euroinnova

Nuestros alumnos opinan sobre el Master Online Master en Bioestadistica

Media de opiniones de los Cursos y Master Euroinnova
Opinión de Tomás C. D.
Sobre Master en Bioestadistica
BADAJOZ
Me ha parecido muy útil e interesante.
Opinión de CRISTINA O. R.
Sobre Master en Fisica Medica + Titulacion Universitaria
SEGOVIA
Contenidos bastante completos y fáciles de entender. Muy recomendado.
* Todas las opiniones sobre el Master Online Master en Bioestadistica, aquí recopiladas, han sido rellenadas de forma voluntaria por nuestros alumnos, a través de un formulario que se adjunta a todos ellos, junto a los materiales, o al finalizar su curso en nuestro campus Online, en el que se les invita a dejarnos sus impresiones acerca de la formación cursada.
Resumen salidas profesionales de master bioestadistica:
En la actualidad, no se concibe conocer una enfermedad sin cuantificar con exactitud variables de pacientes y enfermedades. Aplicando los principios de la ingeniería a las ciencias de la vida, la Bioestadística, junto a la ingeniería biomédica resuelve los problemas específicos en ámbitos como la medicina, biología, biotecnología, farmacia, etc. gracias a la combinación de criterios en diseño en ingeniería y las herramientas de análisis estadísticos. A través de este master bioestadistica se ofrecen al alumnado los conocimientos necesarios para completar su formación y especializarse en este ámbito laboral.
Objetivos de master bioestadistica:
Tras finalizar el master bioestadistica se habrán alcanzado, entre otros, los siguientes objetivos: -Adquirir los conocimientos necesarios sobre la investigación científica para poder diseñar proyectos y presentarlos en agencias de investigación. -Poner a la disposición de los profesionales sanitarios información relacionada con la ética actualizada que regulará los distintos ensayos de investigación científicos elaborados. -Poner en práctica el uso de herramientas necesario para analizar y evaluar un proyecto de investigación.
- Aprender los Modelos probabilísticos univariantes continuos.
- Realizar distribuciones asociadas a los estadísticos muestrales de una población normal.
- Realizar una estimación puntual de parámetros y una estimación mediante intervalos de confianza.
- Formular y contrastar hipótesis.
- Conocer los modelos econométricos.
- Conocer y realizar hipótesis en el modelo lineal simple.
- Conocer los conceptos generales sobre las medidas estadísticas.
- Calcular las probabilidades con las distribuciones.
- Realizar intervalos de confianza y contrastes para una proporción.
- Diseñar experimentos.
- Conocer los aspectos generales de la regresión.
- Realizar pruebas de normalidad.
- Aprender todo lo relacionado con la bioestadística y sus procedimientos.
- Profundizar en la combinación de criterios de la ingeniería biomédica.
- Conocer las herramientas en análisis estadísticos específicos de cada ámbito.
- Aplicar los conocimientos de la ingeniería para la obtención de avances en el ámbito médico.
- Establecer las relaciones entre el análisis de datos y el método científico, reconociendo la utilidad de la estadística en el análisis de datos.
- Aplicar las técnicas de representación gráfica adecuadas en función de los datos disponibles (diagrama de barras, diagrama de sectores, pictograma, histograma y polígono de frecuencias).
- Conocer las características de las principales medidas de tendencia central (media aritmética, mediana y moda) y de posición (percentiles, cuartiles y deciles).
- Conocer las características y aplicar correctamente los índices de variabilidad o dispersión en una distribución.
- Distinguir entre variables cualitativas y cuantitativas, y saber elegir los métodos que hay que utilizar en cada caso.
- Conocer las propiedades que deben cumplir la función de probabilidad y de distribución de una variable aleatoria discreta, así como la distribución de probabilidad de una variable y la aproximación de la binomial a dicha distribución.
- Manejar con soltura las tablas de distribución para la resolución de problemas concretos.
- Conocer las diferentes posibilidades que presenta el programa SPSS en lo referente a selección y orden de los datos.
- Aprender los principales análisis que pueden llevarse a cabo mediante el uso del programa estadístico SPSS.
- Interpretar de los resultados obtenidos tras en el análisis estadístico.
- Establecer las diferencias existentes entre investigación cualitativa y cuantitativa.
- Conocer las fases que requiere toda investigación cualitativa.
- Identificar el problema del que partirá la investigación.
- Conocer el proceso de investigación.
- Identificar las necesidades planteadas.
- Implementar y realizar investigaciones cualitativas.
- Establecer las técnicas de muestreo necesarias.
- Analizar los datos obtenidos y extraer conclusiones.
Salidas profesionales de master bioestadistica:
Sector público, Servicios sanitarios, empresas farmacéuticas, Clínicas privadas, Laboratorios de diagnóstico, Institutos de Investigación.
Para qué te prepara el master bioestadistica:
En este master bioestadistica el alumno podrá conocer las herramientas en análisis estadísticos específicos a cada ámbito de la salud, para así, aplicando conocimientos adquiridos en ingeniería biomédica resolver los problemas de cuantificación que cada día presentan mayor importancia en estos sectores.
A quién va dirigido el master bioestadistica:
El presente master bioestadistica está dirigido a todas aquellas personas que por motivos personales o profesionales, ya sean estudiantes, empleados del sector sanitario, ingenieros, o cualquier otra persona que desee profundizar en la materia estén interesados en adquirir conocimientos relacionados con la Bioestadística e ingeniería biomédica.
Metodología de master bioestadistica:
Metodología Curso Euroinnova
Carácter oficial de la formación:
La presente formación no está incluida dentro del ámbito de la formación oficial reglada (Educación Infantil, Educación Primaria, Educación Secundaria, Formación Profesional Oficial FP, Bachillerato, Grado Universitario, Master Oficial Universitario y Doctorado). Se trata por tanto de una formación complementaria y/o de especialización, dirigida a la adquisición de determinadas competencias, habilidades o aptitudes de índole profesional, pudiendo ser baremable como mérito en bolsas de trabajo y/o concursos oposición, siempre dentro del apartado de Formación Complementaria y/o Formación Continua siendo siempre imprescindible la revisión de los requisitos específicos de baremación de las bolsa de trabajo público en concreto a la que deseemos presentarnos.

Obtén el grado de especialización profesional que deseas en el ámbito de la bioestadistica.

La bioestadística es una rama de la estadística aplicada a las ciencias de la vida. Hoy día los estudiantes cada vez más demandan contenido formativo en forma de máster, de manera que sus estudios se vean ampliados, mejorando su perfil técnico profesional. Es por esto que desde Euroinnova queremos ofrecer a todos nuestros estudiantes nuestros contendidos formativos aplicados al Máster en Bioestadística.

La bioestadística se trata de la estadística que se aplica a ciencias de la vida, como por ejemplo, la biología o la medicina. Este tipo de estudios es muy importante ya que recogiendo datos de la población en términos de salud, y analizando estos, se puede llegar a diagnosticar un  tipo de enfermedad. También funciona este tipo de estudios para ver cómo están los niveles de contaminación u otros datos ecológicos.

Con el paso del tiempo y de los años, este tipo de estudios se han convertido en imprescindibles para el análisis de la supervivencia de algunas especies de animales, y fundamental para intentar que la calidad de los humanos, plantas y animales siga siendo igual.

Debido a esta importancia que tiene este campo de estudio, desde Euroinnova queremos ofrecerte a través de nuestra universidad virtual el máster universitario en bioinformática y bioestadística, de manera que llegues a estar preparado para trabajar en el mundo de las ciencias de la salud, ya sea realizando investigación bioestadística o realizando análisis estadístico e informático de la investigación llevada a cabo por otros.

Para complementar la formación de tus otros títulos universitarios, te ofrecemos este máster universitario en bioinformática y bioestadística en el que también recibirás formación sobre biología molecular. En este curso o máster que se ofrece en nuestro campus virtual, se enseña también análisis multivariante para que llegues a realizar tu propia investigación y hagas una gestión de datos correcta en cada caso, y sepas realizar una investigación clínica sacando las máximas conclusiones, y ayudando al medio ambiente y a todas las especies de animales que se encuentran en él incluido el ser humano.

Además, utilizan un mecanismo de machine learning que permita el aprendizaje automático para esta rama de la inteligencia artificial

Gracias a nuestro campus virtual y a la formación que se ofrece en él podrás realizar prácticas en empresas y obtener información sobre inteligencia artificial y, diseño y análisis de experimentos orientada al mundo laboral y profesional. Podrás conseguir información sobre cómo se trabaja en este sector de una manera más directa y más real.

Si quieres realizar este máster tendrás que entrar en nuestra web y matricularte a través de ella en el máster o curso que mejor se adapte a ti. En nuestra web utilizamos cookies propias y de terceros para ofrecerte unos servicios y una información más personalizada y que se adapte mejor a ti.

Si quieres obtener créditos para tus otras titulaciones académicas, vente a nuestro campus virtual y realiza cualquier curso relacionado con la salud, ya que estos te permiten obtener créditos ects que después puedes acreditar.

Vente con Euroinnova a realizar el master bioestadistica y obtén todos los créditos que necesitas.

Disponemos multitud de cursos homologados por centros de estudios, como la universidad o universitat. Formaliza tu matrícula ahora y aprovéchate de nuestros magníficos precios.

Nuestros estudiantes nos avalan. Son muchos años ofreciendo formación legal.

Si quieres saber más sobre el máster de bioestadística, ponte en contacto con nuestros asesores; sabrán darte la información que necesites y te recomendarán aquellos cursos que mejor se adapten a tu formación.

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