Introducci N A La Estad Stica Para Ciencias De La Salud Con R Commander

Los autores de este manuscrito son profesores universitarios vinculados al mundo de la estadística, la salud pública y la epidemiología, donde han desarrollado sus líneas de investigación. David Moriña, Mireia Utzet, Miguel Martín y Albert Navarro son o han sido profesores de la Unitat de Bioestadística de la Facultat de Me­dicina de la Universitat Autònoma de Barcelona. Miguel Martín ha sido además becario Prometeo (SENSCYT) en Ecuador y en la actualidad colabora en ese país con la Universidad Internacional del Ecuador, UIDE. En la actualidad David Moriña se vincula al Departament d’Economia i Història Econòmica y al Institut Català d’Oncologia, mientras que Mireia Utzet lo hace al Departamento de Ciencias Políticas y Sociales de la Universidad Pompeu Fabra. Fúlvio Nedel es un profesor brasileño adscrito al Departamento de Saúde Pública de la Universidade Federal de Santa Catarina y ha colaborado en diversos proyectos con los otros autores de este libro.

Un dificultad frecuente en las ciencias de la salud es entender y analizar los resultados estadísticos que se mencionan en los documentos científicos y otros escritos con información general. Este texto claro y sencillo permitirá alcanzar la capacitación inicial para superar esa dificultad. A partir de su lectura, las secciones de los trabajos científicos que requieran una interpretación y valoración de datos numéricos comenzarán a dejar de ser páginas que sólo puede entender un experto en estadística para transformarse en un material pleno de significados comprensibles que el lector podrá incorporar a su caudal de conocimientos. Esta nueva edición describe los siguientes temas: *Datos: tipos y características; almacenamiento y recuperación *Distribución de frecuencias *Muestreo *Estimación de parámetros *Prueba de hipótesis, de t y de chi-cuadrado *Análisis de variancia *Estadística no paramétrica *Selección de pruebas y programas Al final de cada capítulo se incluye una síntesis conceptual y ejemplos de aplicación de los conceptos estadísticos descritos y, al final del libro, un listado de textos de consulta más avanzados.

Este libro pretende cubrir, a partir del uso del software libre R y la interfaz gráfica R-Commander, las necesidades prácticas de un curso de Introducción a la Estadística. Contiene capítulos sobre Análisis Exploratorio en una y dos Dimensiones, Distribuciones de Probabilidad, Inferencia Paramétrica y no Paramétrica y Análisis de la Varianza de un Factor.

Cuidados de Salud Avanzados es una colección de monografías dirigidas a profesionales de la salud y estudiantes de posgrado, máster y doctorado, dentro del ámbito de las ciencias de la salud. Su objetivo es ampliar los conocimientos básicos adquiridos durante el grado, proporcionando contenidos avanzados en cada una de las materias tratadas. Su orientación recoge las cuatro funciones que la Organización Mundial de la Salud otorga a las profesiones sanitarias: asistencial, docente, investigadora y gestora. La creciente aplicación de los métodos estadísticos en todas las disciplinas de las ciencias de la salud, ha dado lugar a la implantación de la estadística en los planes de estudios de numerosas titulaciones de Ciencias de la Salud. En el área comunitaria, para establecer el estado de salud de la comunidad, son indispensables las herramientas que proporciona la estadística como parte fundamental de método científico, pero se requiere de un conocimiento de los procedimientos que permita una utilización adecuada de estos recursos. Los autores de esta monografía, con gran experiencia docente en estudios de pregrado, másteres oficiales, cursos de posgrado y cursos de doctorado, han detectado la necesidad de comenzar conceptos y técnicas estadísticas básicas, que permitieran posteriormente la compresión y la utilización de técnicas algo más complejas. En este sentido, se ha hecho hincapié en las ideas intuitivas sobre los procedimientos y la interpretación de los resultados. Al analizar el estudio de la monografía, los lectores habrán adquirido las siguientes competencias: - Aplicar los métodos estadísticos como herramienta fundamental en investigación en ciencias de la salud. - Analizar e interpretar los datos estadísticos referidos a estudios poblacionales. - Redactar trabajos científicos en ciencias de la salud. - Desarrollar razonamientos críticos y capacidad para definir y dar respuesta a problemas utilizando la evidencia científica disponible.

En este libro el profesor Rafael Alvarez Cáceres, aborda con claridad y profundidad el complejo mundo de la estadística aplicada y su integración con los métodos de investigación, 350 ejemplos resueltos ilustran el libro. Aunque se estudian técnicas complejas como estadística no paramétrica, análisis de la varianza, regresión múltiple y regresión logística, se evita en lo posible el empleo de desarrollos matemáticos complejos haciendo énfasis en su aplicación a la resolución de casos concretos, aunque sin disminuir el rigor de la exposición de las técnicas estadísticas abordadas. Especial mención merece el capítulo dedicado a los ensayos clínicos en los que el autor es un experto. Es un libro de texto para aprender estadística y también de consulta por la cantidad de casos con características distintas en los que se calculan intervalos de confianza y se realizan contrastes de hipótesis. Rafael Álvarez Cáceres es doctor en medicina y cirugía, licenciado en ciencias físicas y especialista en neurofisiología clínica. Profesor de metodología de investigación clínica y de estadística, ha desarrollado su labor docente en la Universidad de Málaga, la Escuela Nacional de Sanidad, la Agencia Laín Entralgo, la Escuela de Salud Pública de Extremadura y la Fundación Rey Juan Carlos. INDICE RESUMIDO: Introducción a la estadística. Estadística descriptiva. Fundamentos matemáticos de la probabilidad. Probabilidad condicionada. Aplicaciones del cálculo de probabilidades a las ciencias de la salud. Variable aleatoria. Distribución de variables aleatorias continuas: normal, T de student, Chi-Cuadrado, F de Snedecor. Inferencia estadística: técnicas de muestreo. Inferencia estadística: estimación de parámetros. Relaciones entre variables. Comparación de dos proporciones. Análisis de varianza. Correlación. Regresión lineal simple. Regresión lineal múltiple. Regresión logística, etc.