Universidad de Concepción

Diplomados

Diplomado en Bioestadística

Reseña

 

Los altos parámetros de la medición de la productividad científica exigida hoy en día a los investigadores de nuestro país, los obliga a un perfeccionamiento profesional permanente, en relación a acerca de las nuevas y actualizadas herramientas científicas que el hombre descubre y desarrolla día a día.

Con conciencia de esta necesidad, el Departamento de Estadística de la Facultad de Ciencias Físicas y Matemáticas de la Universidad de Concepción ofrece el Programa de DIPLOMADO EN BIOESTADÍSTICA como una respuesta al desarrollo y uso de la estadística por parte de todos aquellos profesionales e investigadores relacionados con el área de la salud y afines, que requieren formular un proyectos, investigar y publicar resultados de investigación. En este sentido, el programa capacita para generar preguntas e hipótesis de investigación, plantear adecuadamente la metodología para el estudio, recolectar información fiable, procesarla y analizarla de manera eficaz y eficiente, y redactar un informe para su publicación, con el objeto de mostrar sus resultados.

Este programa tiene la ventaja de congregar a un grupo de profesionales con formación en la misma área, lo que permite enriquecer la discusión y el intercambio de planteamientos en un mismo lenguaje.

Profesor Francisco Pradenas Parra

Director del Programa

Descripción del programa

El Diplomado en Bioestadística consta de 6 asignaturas. La primera asignatura permite al alumno conocer estrategias para la investigación científica. En la segunda asignatura, el alumno tendrá la capacidad de analizar en forma descriptiva un conjunto de datos con un fuerte apoyo computacional.

Los fundamentos de la inferencia estadística se proporcionan en la tercera asignatura, que presenta los elementos que validan un análisis estadístico. En las asignaturas 4 a y 5 a se habilita al alumno para decidir que métodos debe aplicar para analizar la información con que cuenta, ya sean estos paramétricos o no-paramétricos, y se le capacita en el uso de las respectivas herramientas estadísticas para realizar el análisis de datos numéricos, sean estos provenientes de una o más muestras.

En la última asignatura, el alumno queda capacitado para hacer un análisis estadístico en datos de tipo categóricos.

Plan de estudios

El programa de Diplomado en Bioestadística considera una dedicación de tiempo presencial de dos sesiones por semana, con un total de 12 horas.

Asignatura 1

Aplicación del método científico

Resultados de aprendizaje

El alumno será capaz de:

  • Discriminar entre un tema de investigación de interés viable y uno que no lo es.
  • Definir objetivos, limitaciones, hipótesis.
  • Definir variables población y muestras.

Asignatura 2

Análisis bioestadístico descriptivo

Resultados de aprendizaje

El alumno será capaz de:

  • Resumir la información en forma tabular, mediante la construcción de tablas de frecuencias absolutas, acumuladas, relativas y porcentuales.
  • Representar la información en forma gráfica, tanto si es cualitativa, como si es cuantitativa y en un ambiente unidimensional y/o multidimensional.
  • Determinar las principales características del fenómeno mediante medidas de tendencia central, posición y dispersión, entendiendo la diferencia entre características poblacionales y muestrales.
  • Interpretar tablas, gráficos y medidas, con el fin de describir el desarrollo y los resultados de un experimento.

Asignatura 3

Estadística Inferencial

Resultados de aprendizaje

El alumno será capaz de:

  • Comprender los conceptos vinculados a distribuciones, intervalos de confianza y pruebas de hipótesis.
  • Diseñar un plan de muestreo en situaciones prácticas.
  • Plantear hipótesis adecuadamente.
  • Reconocer estudios de investigación explicativos.
  • Interpretar los resultados de investigaciones publicadas en revistas.
  • Tomar decisiones en base a los resultados de una investigación.

Asignatura 4

Métodos Estadísticos Paramétricos para Variables Cuantitativas

Resultados de aprendizaje

El alumno será capaz de:

  • Identificar el tipo de problema a analizar, en casos propuestos y publicaciones.
  • Determinar la herramienta estadística adecuada para el análisis de la información y verificar los supuestos que permiten su utilización.
  • Interpretar estimaciones.
  • Interpretar resultados en términos de valores p.
  • Tomar decisiones en función de los resultados.

Asignatura 5

Métodos Estadísticos no-paramétricos para Variables Cuantitativas

Resultados de aprendizaje

El alumno será capaz de:

  • Identificar problemas en los cuales no se satisfacen los supuestos que permiten la utilización de herramientas paramétricas.
  • Determinar las herramientas no-paramétricas que permiten analizar problemas propuestos o presentes en publicaciones del área.
  • Interpretar estadísticos.
  • Interpretar resultados en términos de valores p.
  • Tomar decisiones en función de los resultados.

Asignatura 6

Análisis de datos categóricos

Resultados de aprendizaje

El alumno será capaz de:

  • Identificar problemas en donde las variables son de tipo cualitativo.
  • Identificar el tipo de hipótesis inherente al problema.
  • Determinar las herramientas que permiten resolver problemas con variables cualitativas en casos propuestos o presentes en publicaciones.
  • Interpretar estadísticos.
  • Interpretar resultados en términos de valores p.
  • Tomar decisiones en función de los resultados.
  • Construir un instrumento de medición.
  • Validar un instrumento de medición.

Requisitos de postulación

  1. Profesional relacionado con el área de la salud o afines.
  2. Poseer título profesional universitario de al menos 4 años de duración.
  3. Poseer conocimientos generales de estadística.
  4. Presentar una solicitud de ingreso al programa.

Diplomado en Estadística Aplicada

Reseña

Los altos parámetros de medición de la productividad científica exigida hoy en día a los investigadores de nuestro país, los obliga a un perfeccionamiento profesional permanente, en relación a las nuevas y actualizadas herramientas científicas que el hombre descubre y desarrolla día a día.

Conscientes de esta necesidad el Departamento de Estadística de la Facultad de Ciencias Físicas y Matemáticas de la Universidad de Concepción, crea y ofrece el DIPLOMADO EN ESTADÍSTICA APLICADA, que en su versión 2018, cuenta con historia de larga data y una amplia trayectoria en la formación de profesionales de variadas áreas, y está orientado a quienes requieren o desean incorporar a su quehacer habilidades estadísticas para un mejor desempeño laboral.

Objetivos

El objetivo del Programa es proveer una instancia de actualización de conocimientos de estadística y capacitar a profesionales de las más diversas áreas en el uso de herramientas estadísticas desde la planificación de un estudio, pasando por el procesamiento y análisis de información, hasta la toma de decisiones basada en los análisis; todo esto, basado en información proveniente de fenómenos reales.

Característiscas del programa

El Programa se desarrolla en las dependencias de la Facultad de Ciencias Físicas y Matemáticas de la Universidad de Concepción y tiene una duración de 264 horas pedagógicas presenciales.

Para cumplir con sus objetivos, el Programa se ha dividido en 5 módulos. El primero de ellos permite al alumno conocer y manejar herramientas computacionales para el análisis descriptivo de información y lo introduce en el conocimiento de herramientas estadísticas que son profundizadas en los últimos tres módulos. El segundo entrega las bases teóricas de la estadística y las probabilidades necesarias para una correcta interpretación de los análisis estadísticos.

Los módulos restantes consideran una estructura curricular amplia, que cubre las áreas de aplicación más frecuentes de la estadística. El trabajo de los módulos se realizará a través de clases teóricas, talleres y trabajos prácticos en el laboratorio de computación, en el que se procesarán y analizarán datos utilizando software especializado.

Cada alumno dispondrá de apuntes y material que servirán de apoyo a los temas correspondientes de cada módulo. Además, se entregarán en forma periódica guías de trabajo para que el alumno refuerce de manera personal los conocimientos adquiridos.

Evaluación de un módulo

La evaluación de cada módulo se realizará mediante un promedio ponderado de certámenes, tareas y trabajos desarrollados en este módulo. La nota mínima de aprobación de un módulo es 5 (en escala de 1 a 7).

Requisitos de postulación

  1. Poseer título profesional universitario de al menos 4 años, con una formación básica en matemática, y conocimientos generales de estadística.
  2. Presentar (vía web) en la Dirección de Postgrado de la Universidad de Concepción un formulario de ingreso al Programa, junto a los antecedentes que se soliciten.

Requisitos de aprobación del programa

  1. Asistencia mínima de un 80% a clases programadas (teoría, taller, laboratorio) en cada módulo.
  2. El promedio simple de los 5 módulos debe ser como mínimo de 5, en escala de 1 a 7.

Duración y costo del programa

El Programa tiene una duración de 264 horas pedagógicas distribuidas en un período de 6 meses. La matrícula asciende a $203.000, más un arancel de $1.700.000. El arancel incluye los apuntes de clases, material de laboratorio y uso libre del laboratorio de computación, según disponibilidad.

Plan de estudios

El Programa de Diplomado en Estadística Aplicada considera una dedicación de tiempo presencial de 3 sesiones por semana, que completan 12 horas pedagógicas semanales. Los horarios son: viernes de 17:30 a 20:30 horas y sábado de 9:00 a 12:00 horas y de 14:00 a 17:00 horas. En estos horarios se realizan todas las actividades docentes, teóricas, prácticas, talleres y laboratorio de computación.
El plan de estudio está compuesto de 5 módulos, que se describen a continuación:
Módulo 1: TÉCNICAS DE MANEJO DE INFORMACION
56 hrs.
Módulo 2: FUNDAMENTOS ESTADÍSTICOS
40 hrs.
Módulo 3: CONSTRUCCIÓN Y ANALISIS DE MODELOS
80 hrs.
Módulo 4: ANÁLISIS DE DATOS MULTIVARIADOS
40 hrs.
Módulo 5: CONTROL ESTADÍSTICO DE PROCESOS
48 hrs.
TOTAL
264 hrs.
Módulo 1: TÉCNICAS DE MANEJO DE INFORMACION
Objetivo
Familiarizar al alumno con el manejo y uso de software estadístico moderno para el procesamiento y simulación de datos.

Contenidos

  • Introducción al manejo y uso de Software Estadístico. Construcción de bases de datos. Manejo de planillas electrónicas. Uso de programas tipo menú. Lenguajes de programación.
  • Análisis de Datos.
    Análisis descriptivo de datos. Representación gráfica. Detección de observaciones atípicas. Análisis exploratorio. Análisis de datos bidimensionales.
  • Técnicas de Estimación.
    Modelos de regresión. Diseño de experimentos. Series cronológicas.
  • Verificación de Supuestos.
    Test de aleatoriedad. Verificación gráfica y analítica de normalidad. Verificación de supuestos distribucionales en general.
  • Métodos de Simulación.
    Método Montecarlo. Generación de muestras con distribución específica.
Módulo 2: FUNDAMENTOS ESTADISTICOS
Objetivos

Comprender los principios básicos de la inferencia estadística y aplicar su metodología, como una herramienta fundamental en el análisis de fenómenos sujetos a incertidumbre. Preparar a los alumnos para la planificación, selección y aplicación de diseños muestrales que respondan a las necesidades de estimación de parámetros poblacionales desconocidos.

Contenidos

  • Probabilidades y Distribuciones de Probabilidades
    Álgebra de eventos. Probabilidad clásica. Variable aleatoria. Muestra aleatoria. Distribución de la media y varianza muestral.
  • Estimación de Parámetros
    Estimación puntual de parámetros (media, varianza y proporción). Métodos de estimación puntual y propiedades. Estimación por intervalos para la media, varianza, proporción, diferencia de medias, cuociente de varianzas y diferencia de proporciones. Tamaño muestral.
  • Pruebas de Hipótesis.
    Pruebas para la media, varianza, proporción, diferencia de medias, cuociente de varianzas y diferencia de proporciones. Pruebas para muestras dependientes. Pruebas no paramétricas.
  • Diseños Muestrales.
    Población y muestra. Muestreo aleatorio simple. Muestreo estratificado. Muestreo por conglomerados. Muestreo bietápico. Muestreo sistemático. Tamaños muestrales.
Módulo 3: CONSTRUCCIÓN Y ANALISIS DE MODELOS
Objetivos

Preparar al alumno para evaluar las relaciones entre una o más variables, y construir modelos de regresión que permitan representar estas relaciones. Capacitar al alumno en la comprensión, planificación, aplicación y análisis de experimentos diseñados de modo de obtener resultados estadísticamente válidos, obteniendo la mayor cantidad de información con costo mínimo. Preparar al alumno en el uso de técnicas de modelaje y de predicción de fenómenos que presentan una estructura autocorrelacionada.

Contenidos

  • Modelo de Regresión Lineal Simple.
    Método de mínimos cuadrados. Coeficiente de correlación y de determinación. Modelos intrínsecamente lineales.
  • Modelo de Regresión Lineal Múltiple.
    Supuestos básicos. Estimación de parámetros. Análisis de varianza. Métodos de diagnóstico. Métodos de selección de variables. Modelos especiales.
  • Diseño y Análisis de Experimentos Clásicos.
    Diseño completamente aleatorio. Diseño en bloques aleatorios. Diseño en cuadrado latino. Comparación de medias en diseños experimentales y contrastes. Experimentos factoriales. Análisis de covarianza.
  • Modelos de Series de Tiempo.
    Análisis descriptivo de una serie de tiempo. Ajuste de modelos ARIMA de bajo orden.
Módulo 4: ANÁLISIS DE DATOS MULTIVARIADOS
Objetivos

Introducir al estudiante en la notación y terminología necesarias para el uso efectivo de los distintos programas estadísticos disponibles para analizar datos multivariados, los que corresponden al registro de diferentes variables para cada unidad experimental.

Capacitar al estudiante en la selección y utilización de las mejores herramientas para la graficación de datos multivariados, detección de datos atípicos, y análisis de información multivariada, incluyendo análisis factorial, discriminante, de varianza multivariado, de perfiles, de funciones canónicas y de conglomerados.

Contenidos

  • Muestreo de poblaciones multivariadas. Estimación de parámetros. Técnicas de graficación de datos. Chequeo de la normalidad multivariada. Valores atípicos. Correlación y sus interpretaciones.
  • Análisis de Componentes Principales. Objetivos, definición y estimación de parámetros. Interpretación de las componentes principales. Ejemplos.
  • Análisis Factorial. Objetivos y definiciones. Comparación con el análisis de componentes principales. Puntajes factoriales. Ejemplos, interpretación.
  • Análisis discriminante. Medidas de proximidad. Reglas de discriminación. Probabilidades de mala clasificación. Selección de variables. Funciones de discriminación canónicas. Gráficos discriminantes. Ejemplos. Análisis computacional e interpretación.
  • Análisis de Conglomerados. Objetivos. Métodos para determinar conglomerados. Número de conglomerados. Análisis computacional e interpretación de resultados.
  • Análisis de Varianza Multivariado. Test estadísticos multivariados. Test de hipótesis especiales. Análisis de variables canónicas. Gráficos. Ejemplos. Análisis computacional e interpretaciones. Test de hipótesis y regiones de confianza para medias poblacionales.
Módulo 5: CONTROL ESTADÍSTICO DE PROCESOS
Objetivos

Proporcionar al estudiante las herramientas estadísticas necesarias e indispensables para realizar un control estadístico de la calidad en aquellos puntos críticos de un proceso productivo. Preparar al estudiante para diseñar y aplicar un muestreo de aceptación por lotes para variables y atributos.

Contenidos

  • Introducción.
    Concepto de calidad. Variabilidad en un proceso. Sistemas integrados de gestión. Herramientas para el mejoramiento continuo de la calidad. Método Kaizen.
  • Herramientas Estadísticas para el Control Estadístico de la Calidad.
    Aspectos estadísticos de una carta de control. Tandas o corridas en datos aleatorios. Criterios para un proceso fuera de control. Cartas de control para atributos. Cartas de control para variables. Cartas cusum. Cartas ponderadas. Curva característica de operación. Indices de capacidad de un proceso.
  • Muestreo de Aceptación.
    Conceptos preliminares. Tipos de muestreo de aceptación. Muestreo de aceptación por atributos (simple, doble, múltiple y secuencial). Curva característica de operación. Muestreo de aceptación por variables. Planes de muestreo para la media y fracción defectuosa.