Bioestadística avanzada
( 25 Módulos )

módulo #1
Introducción a la bioestadística avanzada
Descripción general del curso, importancia de la bioestadística en la atención médica y revisión de conceptos estadísticos básicos

módulo #2
Pruebas de hipótesis avanzadas
Revisión de las pruebas de hipótesis, errores de tipo I y tipo II e introducción a las correcciones de pruebas múltiples

módulo #3
Pruebas no paramétricas
Introducción a las pruebas no paramétricas, prueba de suma de rangos de Wilcoxon y prueba de Kruskal-Wallis

módulo #4
Métodos de remuestreo
Introducción a los métodos de remuestreo, pruebas de bootstrap y de permutación

módulo #5
Regresión lineal
Revisión de regresión lineal simple y múltiple, análisis de residuos y diagnósticos de modelos

módulo #6
Modelos lineales generalizados
Introducción a los modelos lineales generalizados, regresión logística y regresión de Poisson

módulo #7
Análisis de supervivencia
Introducción al análisis de supervivencia, estimador de Kaplan-Meier y riesgos proporcionales de Cox modelo

módulo #8
Datos de tiempo hasta el evento
Análisis de datos de tiempo hasta el evento, censura y truncamiento

módulo #9
Análisis de datos longitudinales
Introducción al análisis de datos longitudinales, modelos de efectos mixtos y ecuaciones de estimación generalizadas

módulo #10
Datos no normales
Análisis de datos no normales, transformaciones y métodos robustos

módulo #11
Datos correlacionados
Análisis de datos correlacionados, datos agrupados y modelos lineales mixtos generalizados

módulo #12
Datos faltantes
Introducción a los datos faltantes, tipos de faltantes e imputación múltiple

módulo #13
Metaanálisis
Introducción al metanálisis, modelos de efectos fijos y aleatorios y diagramas forestales

módulo #14
Datos de alta dimensión
Introducción a los datos de alta dimensión, selección de características y técnicas de reducción de dimensión

módulo #15
Aprendizaje automático en bioestadística
Introducción al aprendizaje automático, aprendizaje supervisado y no supervisado y modelado evaluación

módulo #16
Genómica y proteómica
Introducción a la genómica y la proteómica, análisis de microarrays y análisis de RNA-seq

módulo #17
Epidemiología y bioestadística
Introducción a la epidemiología, diseños de estudios y medidas de frecuencia de enfermedades

módulo #18
Ensayos clínicos
Introducción a los ensayos clínicos, fases de los ensayos clínicos y cálculo del tamaño de la muestra

módulo #19
Ética en bioestadística
Consideraciones éticas en bioestadística, consentimiento informado y privacidad de datos

módulo #20
Herramientas computacionales en bioestadística
Introducción a las herramientas computacionales en bioestadística, R, Python y SAS

módulo #21
Visualización de datos en bioestadística
Introducción a la visualización de datos, análisis exploratorio de datos y mejores prácticas de visualización

módulo #22
Computación estadística
Introducción a la computación estadística, simulación y métodos de Monte Carlo

módulo #23
Big Data en Bioestadística
Introducción al big data, almacenamiento de datos y computación distribuida

módulo #24
Estudios de caso en bioestadística
Estudios de caso del mundo real en bioestadística, aplicaciones y pensamiento crítico

módulo #25
Resumen y conclusión del curso
Planificación de los próximos pasos en la carrera de Bioestadística Avanzada

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