» Cátedra de Estadística › Licenciatura en Nutrición  
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Metodología


UBICACIÓN EN EL PLAN DE ESTUDIOS:
Segundo año. Asignatura Cuatrimestral.

CARGA HORARIA: 75 horas.

CONTENIDOS:

Introducción a la investigación cuantitativa y a la estadística
Investigación cuantitativa, sus posibilidades, limitaciones y sesgos y su relación con la estadística. Breve historia de la estadística y su aplicación a las ciencias de la salud. Diferencia entre estadística descriptiva e inferencia. Teoría de la probabilidad. Pasos para la realización de un informe estadístico.

Recolección de la información
Observación-interrogación (entrevista y encuesta)-medición-documentación (censo y registro). Errores más frecuentes en cada uno de los métodos. Errores aleatorios y sistemáticos

Población y Muestra
Población finita e infinita-Población blanco y accesible.Criterios de selección (inclusión, exclusión, eliminación y coordenadas témporo-espaciales. Métodos de muestreo probabilístico: aleatorio simple, estratificado, sistemático y por conglomerados. Error muestral.

Variables
Variables simples y complejas. Variables de estudio y confusoras. V. dependienrtes independiente. Escalas de medición: cualitativas o categóricas (nominal ordinal) y cuantitativa (proporcional y absoluta) - Variables simples y complejas.

Matriz de datos
Variables, dimensiones y datos. Definición operativa. Armado de una matriz: filas y columnas. Codificación. Limpieza de base de datos. Datos missing y outliers.

Datos categóricos: Frecuencia, proporción y porcentaje-Combinación de mediciones categóricas- Razón, proporción, porcentaje y tasa. Ejemplos de indicadores demográficos, de salud y nutrición relacionadas.

Datos cuantitativos: Modo, Mediana y Media aritmética. Cuartiles, quintiles y percentiles, Rango, Varianza, Desvío Estándar, Coeficiente de variación. Distancia intercuartílica. Utilización de esas mediciones en el área de salud.

Tablas: Tablas de 1, 2 y 3 entradas. Frecuencias absolutas, relativas y acumuladas -Aplicación a tablas de métodos diagnósticos, de diseños de riesgo y de tratamiento .

Gráficos: Cualidades de un buen gráfico. Ejemplos de gráficos: Barras , Columnas  Pirámide poblacional, Tortas, Pictogramas, Histogramas, Líneas de frecuencia, Box Plots, Curvas de crecimiento, etc.

 
 
   
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