Este curso de nueve semanas (4,5 ECTS, 14 horas semanales) ofrece una introducción a la metodología estadística. Se abordan diversas técnicas estadísticas relevantes para el análisis práctico de datos biomédicos.
Esta asignatura aborda los conceptos de estimación estadística (estimación puntual y por intervalos) y pruebas de hipótesis. Se centra en los métodos desarrollados para datos categóricos —en particular, datos binarios— y datos cuantitativos —en particular, datos con distribución normal—. La asignatura abarca la regresión lineal simple, la correlación, el análisis de varianza unidireccional, el análisis de tablas de contingencia y la estadística no paramétrica. Además, introduce la regresión lineal (múltiple) y la regresión logística (múltiple).
La teoría se impartirá a través de clases online y tendrás la oportunidad de poner en práctica tus habilidades mediante ejercicios, debates, cuestionarios, trabajos y casos prácticos basados en datos reales y realistas.
Consulta el documento del manual del curso: Manual del curso BOB 2026-2027
Objetivos del curso
Al finalizar el curso, el alumno:
1. conoce el papel que desempeña la estadística en la investigación académica;
2. conoce las técnicas estadísticas básicas que se utilizan para analizar datos y sabe en qué circunstancias son adecuadas;
3. sabe qué técnicas son aplicables en cada situación;
4. es capaz de aplicar estas técnicas de forma manual y utilizando programas de estadística (SPSS y/o R);
5. es capaz de interpretar los resultados del análisis estadístico;
6. puede presentar estos resultados en el contexto de la pregunta de investigación.
Aunque no es imprescindible tener conocimientos prácticos de estadística, esperamos que los alumnos cuenten con algunos conocimientos básicos de estadística y matemáticas, adquiridos, por ejemplo, a través de asignaturas de bioestadística en el programa de grado o mediante el estudio por cuenta propia.
Se da por supuesto que
• estás familiarizado con los conceptos de «población» y «muestra»
• es capaz de interpretar datos presentados en forma de histograma, diagrama de caja, tabla de frecuencias, diagrama de dispersión o tabla de contingencia
• es capaz de calcular e interpretar, a partir de una secuencia de números: la media, la mediana, la varianza, la desviación estándar, el rango, el rango intercuartílico y el error estándar de la media
• está familiarizado con los conceptos de probabilidad y distribuciones de probabilidad (en particular, la distribución normal estándar).
Aún no se ha completado la bibliografía de esta asignatura. Más adelante se comunicará a los alumnos la información detallada sobre los materiales de lectura obligatorios y recomendados.
Se trata de un curso totalmente en línea sin horarios fijos para las clases en línea. Todas las clases en línea están pregrabadas y están disponibles en el entorno de aprendizaje en línea. Las clases en línea se ofrecen a través de la plataforma y constituyen la base de las explicaciones teóricas del curso.
Durante el curso, participarás en diversas actividades de aprendizaje. La teoría estadística se explica a través de clases en línea, que puedes seguir a tu propio ritmo y que, en ocasiones, incluyen breves cuestionarios para comprobar si has comprendido los conceptos. Tras las clases, pondrás en práctica tus conocimientos en ejercicios y casos prácticos («Aplica tus conocimientos»), para los que se proporcionan ejemplos y archivos con las respuestas, incluyendo el uso de SPSS y R.
Al final de cada unidad didáctica, realizarás un cuestionario para evaluar tus conocimientos; algunas preguntas son similares a las del examen. Además, hay actividades de debate en las que podrás interactuar con tus compañeros o plantear tus propias preguntas.
Un componente obligatorio es el estudio de caso en grupo, en el que se analiza un conjunto de datos y se elabora un informe detallado que abarca el diseño de la investigación, los análisis y la interpretación de los resultados. Por último, se reflexiona sobre el proceso de aprendizaje y sobre cómo el curso se ajusta a los objetivos de aprendizaje personales.
Extracto académico