Módulo I: Introducción a la estadística descriptiva e inferencial
– Introducción al diplomado.
– Escalas de medición.
– Conceptos básicos de estadística descriptiva.
– Introducción a la Estadística inferencial: análisis de normalidad, y aplicaciones a la comparación de grupos independientes, relacionados, correlación y asociación de variables.
– Introducción al R.
– Introducción a Stata.
– Creación de bases de datos
– Análisis de frecuencia
– Diferencia de medias para muestras independientes
– Diferencia de medias para muestras relacionadas
– Análisis de correlación de dos variables
Módulo II: Análisis de regresión
– Correlación Lineal
– Introducción a la regresión lineal: Ecuación de una recta, usos de la regresión
– Aplicación e interpretación de la regresión lineal (Coeficientes y R cuadrado)
– Evaluación de supuestos de la regresión lineal simple (Aplicación en Stata)
– Introducción a la regresión lineal múltiple.
– Aplicación e interpretación de la regresión lineal múltiple (Coeficientes ajustados y R cuadrado ajustado)
– Evaluación del modelo de regresión lineal múltiple (Colinealidad y modelos anidados)
– Herramientas para mejorar el modelo (Transformaciones en X y transformaciones en Y)
– Odds ratio, cálculo e interpretación.
– Introducción a la regresión logística: Función logit y Ecuación de la regresión.
– Aplicación e interpretación de la regresión logística simple y múltiple (Coeficientes y coeficientes exponenciados)
– Evaluación del modelo (Prueba de Hosmer-Lemeshow)
– Introducción a la Regresión de Poisson – Datos discretos o agrupados
– Evaluación de supuestos
– Soobredispersión y evaluación de la bondad de ajuste al modelo
– Aplicación e interpretación de la regresión de Poisson simple y múltiple (Coeficientes y coeficientes exponenciados)
– Ejercicios propuestos de regresión lineal
– Ejercicios propuestos de regresión logística
– Ejercicios propuestos de regresión de Poisson
Módulo III: Tópicos en Psicometría
– Introducción a los Standards for Educational and Psychological Testing – APA, AERA y NCME (Standards).
– Validez y confiabilidad de acuerdo a los Standards.
– Fuentes de validez y su análisis.
– Análisis factorial exploratorio en R.
– Análisis factorial confirmatorio en R.
– Modelos de medición multidimensionales.
– Coeficiente alfa y sus limitaciones.
– Coeficiente omega unidimensional y multidimensional.
– Aplicativos para el cálculo de los coeficiente omega y omegaH.
Módulo IV: Ensayos clínicos
– Introducción a ensayos clínicos
– Definiciones generales
– Características de los ensayos clínicos
– Clasificación de los ensayos clínicos
– Tipos de desenlaces
– Análisis por intención de tratar (ITT), análisis por protocolo (PP)
– Declaración CONSORT: calidad de reporte de los ensayos clínicos
– Taller de lectura crítica de ensayos clínicos 1
– Evaluación del riesgo de sesgo de los ensayos clínicos
– Taller de lectura crítica de ensayos clínicos 2
Módulo V: Revisiones sistemáticas
– Introducción a la revisión sistemática
– Relevancia del protocolo de la revisión
– Planteamiento de la pregunta PICO
– Búsqueda bibliográfica: Estrategias de búsqueda
– Selección de artículos a incluir en la revisión
– Definición de criterios de inclusión y exclusión
– Normas para revisiones sistemáticas – PRISMA
– Evaluación del riesgo de sesgo de los estudios incluidos
– Introducción al metaanálisis
– Análisis de la heterogeneidad
– Modelo de efectos fijos
– Modelo de efectos aleatorios
– Evaluación del sesgo de publicación
– Lectura crítica de revisiones sistemáticas y metaanálisis
– Evaluación de la calidad metodológica de una revisión sistemática con AMSTAR 2
Módulo VI: Introducción a la investigación cualitativa
– ¿Qué es investigación?
– Enfoques en investigación
– Enfoque Cuantitativo y Enfoque Cualitativo
– Similitudes y Tensiones – Investigación Mixta.
– Metodologías: Etnografía
– Fenomenología
– Estudio de Casos
– Teoría Fundamentada en los Datos
– Investigación Acción e Investigación Acción Participativa
– Técnicas de recojo de datos
– Observación
– Entrevistas
– Grupos Focales
– Análisis cualitativo
– Procesos de transcripción
– Codificación
– Caracterización y Reconstrucción de datos.
– Interpretación de resultados
– Uso de software
Módulo VII: Presentación de resultados
– Estructura del artículo científico. Tipos de artículos científicos.
– Proceso de publicación en una revista científica.
– Elementos a considerar cuando uno revisa un artículo científico para una revista.
– Pasos para responder los comentarios de los revisores y del editor.
– Diseño y presentación de poster.
– Pre-exposición de los trabajos finales del diplomado (en aula).
– Entrega de trabajos finales.
– Exposición abierta de los trabajos finales del diplomado.