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Nuestros alumnos opinan sobre: Máster en Bioestadística Aplicada a las Ciencias de la Salud

4,6
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4,9
Valoración del claustro

Patricio Quiroz

REGION METROPOLITANA

Opinión sobre Máster en Bioestadística Aplicada a las Ciencias de la Salud

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* Todas las opiniones sobre Máster en Bioestadística Aplicada a las Ciencias de la Salud, aquí recopiladas, han sido rellenadas de forma voluntaria por nuestros alumnos, a través de un formulario que se adjunta a todos ellos, junto a los materiales, o al finalizar su curso en nuestro campus Online, en el que se les invita a dejarnos sus impresiones acerca de la formación cursada.
Alumnos

Plan de estudios de Master Online Master Bioestadistica Aplicada Ciencias De La Salud Ceupe

Resumen salidas profesionales
El Máster en Bioestadística Aplicada a las Ciencias de la Salud es esencial en el ámbito actual, donde la correcta interpretación y manejo de datos se han convertido en pilares fundamentales en la investigación y práctica sanitaria. Este curso revela el potencial de la estadística como herramienta vital para el análisis biométrico, el estudio medioambiental relacionado con la salud y la exploración de datos mediante programas especializados como SPSS, "R" y Excel.
Objetivos
- Desarrollar una comprensión sólida de los fundamentos de la estadística. - Explorar diversas técnicas para analizar variables con características distintas. - Reconocer la relevancia de la estadística en contextos relacionados con las ciencias biológicas. - Dominar conceptos esenciales de herramientas estadísticas ampliamente utilizadas. - Seleccionar apropiadamente métodos para el análisis de datos no paramétricos. - Familiarizarse con conceptos de regresión y probabilidad.
Salidas profesionales
Con el Máster en Bioestadística Aplicada a las Ciencias de la Salud, los egresados están capacitados para roles en investigación biomédica, análisis de datos en salud pública, diseño y análisis de ensayos clínicos, y consultoría en regresión y modelos estadísticos. Perfecto para profesionales que buscan especializarse en análisis estadístico con herramientas como SPSS, R y Excel, así como aplicar técnicas de regresión y probabilidad en contextos sanitarios y ambientales.
Para qué te prepara
El Máster en Bioestadística Aplicada a las Ciencias de la Salud te prepara para manejar y analizar datos complejos. Aprenderás técnicas avanzadas de probabilidad, regresión lineal y logística, estadística inferencial, y contrastes de hipótesis. Dominarás el uso de software estadístico clave como SPSS, 'R', y Excel para la investigación ambiental y biométrica, y aplicarás métodos no paramétricos en análisis variado. Este curso te capacita para impulsar investigaciones sólidas y tomar decisiones informadas en el ámbito sanitario.
A quién va dirigido
El Máster en Bioestadística Aplicada a las Ciencias de la Salud es ideal para profesionales del ámbito sanitario, investigadores y técnicos que busquen profundizar en análisis estadísticos avanzados y aplicar modelados de datos en su campo. Especialmente útil para quienes trabajan con estadística inferencial, regresión y análisis de varianza, así como para los interesados en modelos de probabilidad y análisis de supervivencia para estudios ambientales y de salud.
Metodología
Metodología Curso Euroinnova
Carácter oficial
de la formación
La presente formación no está incluida dentro del ámbito de la formación oficial reglada (Educación Infantil, Educación Primaria, Educación Secundaria, Formación Profesional Oficial FP, Bachillerato, Grado Universitario, Master Oficial Universitario y Doctorado). Se trata por tanto de una formación complementaria y/o de especialización, dirigida a la adquisición de determinadas competencias, habilidades o aptitudes de índole profesional, pudiendo ser baremable como mérito en bolsas de trabajo y/o concursos oposición, siempre dentro del apartado de Formación Complementaria y/o Formación Continua siendo siempre imprescindible la revisión de los requisitos específicos de baremación de las bolsa de trabajo público en concreto a la que deseemos presentarnos.

Temario de Master Online Master Bioestadistica Aplicada Ciencias De La Salud Ceupe

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el temario en PDF

  1. Introducción, concepto y funciones de la estadística
  2. Estadística descriptiva
  3. Estadística inferencial
  4. Medición y escalas de medida
  5. Variables: clasificación y notación
  6. Distribución de frecuencias
  7. Representaciones gráficas
  8. Propiedades de la distribución de frecuencias
  9. Medidas de posición
  10. Medidas de dispersión
  11. Medidas de forma
  12. Curva de Lorenz, coeficiente de Gini e índice de Theil
  1. Medidas de tendencia central
  2. Medidas de posición
  3. Medidas de variabilidad
  4. Índice de asimetría de Pearson
  5. Puntuaciones típicas
  1. Introducción al análisis conjunto de variables
  2. Asociación entre dos variables cualitativas
  3. Correlación entre dos variables cuantitativas
  4. Regresión lineal
  1. Conceptos previos de probabilidad
  2. Variables discretas de probabilidad
  3. Distribuciones discretas de probabilidad
  4. Distribución normal
  5. Distribuciones asociadas a la distribución normal
  1. Conceptos previos
  2. Métodos de muestreo
  3. Principales indicadores
  1. Introducción a las hipótesis estadísticas
  2. Contraste de hipótesis
  3. Contraste de hipótesis paramétrico
  4. Tipologías de error
  5. Contrastes no paramétricos
  1. Introducción a los modelos de regresión
  2. Modelos de regresión: aplicabilidad
  3. Variables a introducir en el modelo de regresión
  4. Construcción del modelo de regresión
  5. Modelo de regresión lineal
  6. Modelo de regresión logística
  7. Factores de confusión
  8. Interpretación de los resultados de los modelos de regresión
  1. Modelos de medidas repetidas
  1. Estadística no paramétrica. Conceptos básicos
  2. Características de las pruebas
  3. Ventajas y desventajas del uso de métodos no paramétricos
  4. Identificación de las diferentes pruebas no paramétricas

  1. Modelos ambientales: determinísticos y estocásticos
  2. Datos ambientales
  3. Concepto de variable aleatoria y su relevancia con respecto a los datos ambientales
  4. Estadística en la gestión ambiental
  5. Poblaciones y muestras
  6. Parámetros estadísticos
  1. Escalas de medición
  2. Descriptores estadísticos de datos ambientales
  3. Incertidumbre de la medición, exactitud, precisión y estimación del sesgo de los datos ambientales
  4. Variabilidad y errores en los datos de contaminación ambiental
  1. Aplicaciones de distribución de probabilidad
  2. Interpretación de estándares ambientales
  3. Análisis de frecuencia de inundaciones
  4. Datos de calidad del aire
  1. Necesidad y propósito del muestreo
  2. Métodos para seleccionar lugares y momentos de muestreo
  3. Monitoreo de variables hidrológicas e hidrogeológicas de cantidad y calidad de agua
  4. Monitoreo de la calidad del aire
  5. Muestreo de suelos
  1. Diseños de muestreo probabilísticos y no probabilísticos para el muestreo ambiental
  2. Distribuciones muestrales
  3. Estimación de parámetros ambientales (puntuales y de intervalo)
  4. Estimación del intervalo de confianza y determinación del tamaño de la muestra
  1. Análisis de correlación: análisis gráfico, covarianza, coeficiente de correlación, distribución del coeficiente de correlación y su significancia estadística
  2. Construcción de modelos empíricos y análisis de regresión
  3. Procesos no lineales en el medio ambiente y uso de transformadas
  4. Introducción a la regresión lineal múltiple
  5. Análisis de series temporales

  1. Introducción
  2. Cómo crear un archivo
  3. Definir variables
  4. Variables y datos
  5. Tipos de variables
  6. Recodificar variables
  7. Calcular una nueva variable
  8. Ordenar casos
  9. Seleccionar casos
  1. Introducción
  2. Análisis de frecuencias
  3. Tabla de correlaciones
  4. Diagramas de dispersión
  5. Covarianza
  6. Coeficiente de correlación
  7. Matriz de correlaciones
  8. Contraste de medias
  1. 1.Test de normalidad
  2. Análisis de varianza
  3. Comparación de medias
  4. Realización y maquetación de gráficos
  5. Estadística descriptiva
  1. Definición de las variables
  2. Comandos utilizados para comparación de variables
  3. Comandos utilizados para correlación lineal
  4. Elaboración de gráficos mediante R
  5. Comandos utilizados para estadística descriptiva
  1. Comandos para estadística descriptiva
  2. Formulario
  3. Anova
  4. Elaboración de gráficos
  5. Chi cuadrado
  1. ¿Qué es Past?
  2. Introducción de datos
  3. Análisis de variables
  4. Índices de diversidad
  5. Otros análisis de interés

  1. Estadística no paramétrica. Conceptos básicos
  2. Características de las pruebas
  3. Ventajas y desventajas del uso de métodos no paramétricos
  4. Identificación de las diferentes pruebas no paramétricas
  1. Pruebas no paramétricas para una muestra
  2. Chi-cuadrado o ji-cuadrado
  3. Prueba de Kolmogorov-Smirnov para una muestra
  4. Prueba binomial
  5. Prueba de rachas
  1. Prueba de los signos
  2. Prueba del rango con signo de Wilcoxon
  3. Prueba de McNemar
  1. Pruebas para k muestras relacionadas
  2. Prueba de Cochran
  3. Prueba de Friedman
  4. Coeficiente de concordancia de W de Kendall
  1. Pruebas para dos muestras independientes
  2. Prueba U de Mann Whitney
  3. Prueba de Wald-Wolfowitz
  4. Prueba de reacciones extremas de Moses
  5. Prueba de Kolmogorov-Smirnov para dos muestras
  1. Pruebas no paramétricas para K muestras independientes
  2. Prueba de la mediana
  3. Prueba H de Kruskal-Wallis
  4. Prueba de Jonckheere-Terpstra

  1. Experimento aleatorio
  2. Espacio muestral
  3. Suceso
  4. Intersección de sucesos
  5. Probabilidad clásica
  6. Probabilidad condicional
  7. Ley de probabilidad total
  8. Teorema de Bayes
  9. Variables aleatorias
  10. Desigualdad de Chebyschev
  11. Distribución normal
  1. Modelos discretos
  2. Distribución dicotómica (Bernoulli)
  3. Distribución binomial
  4. Distribución hipergeométrica
  5. Modelo de poisson
  1. Distribución continua
  2. Distribución uniforme
  3. Distribución exponencial
  4. Distribución normal
  1. Aproximación de una Binomial por una Poisson
  2. Aproximación de una Binomial por una Normal
  3. Aproximación de una distribución de Poisson por una Normal
  4. Corrección por continuidad

  1. Regresión lineal
  2. Coeficiente de Pearson
  3. Coeficiente de Spearman
  4. Coeficiente Tau de Kendall
  5. Correlación Jackknife
  1. La regresión logística
  2. Dónde y cuándo aplicarla
  3. Cómo interpretarla
  4. Precauciones
  1. Análisis de supervivencia
  2. Conceptos básicos
  3. Supervivencia y riesgo
  4. Metodología estadística
  5. Regresión de Cox
  6. Método de Kaplan-Meier

Titulación de Master Online Master Bioestadistica Aplicada Ciencias De La Salud Ceupe

Master Bioestadistica Aplicada Ciencias De La Salud Ceupe
Titulación de Máster en Bioestadística Aplicada a las Ciencias de la Salud con 1500 horas expedida por el Centro Europeo de Postgrado-CEUPE Si lo desea puede solicitar la Titulación con la APOSTILLA DE LA HAYA (Certificación Oficial que da validez a la Titulación ante el Ministerio de Educación de más de 200 países de todo el mundo. También está disponible con Sello Notarial válido para los ministerios de educación de países no adheridos al Convenio de la Haya.

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Doctor en Ciencias Aplicadas al Medio Ambiente, con especialidad en Recursos Hídricos, por la Universidad de Almería y Perito Ambiental.
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Grado en Química Especializada en Síntesis Orgánica Aplicada a la Química Médica
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Tutor
Licenciada en Biología y Ciencias Ambientales por la Universidad de Córdoba.
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Antonio Pérez-luque
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Doctor en Ecología, Licenciado en Biología y cuenta con un Master en Estadística Aplicada de la Universidad de Granada.
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