|
Propósitos del curso: El presente curso tiene como propósito general brindar herramientas y adquirir habilidades mediante el empleo de métodos epidemiológicos para mejorar los procesos de planificación, ejecución y evaluación de protocolos de investigación y lectura crítica de artículos médicos. |
Destinado a: Profesionales de la salud y educación, que deseen desarrollar herramientas para la investigación con un enfoque poblacional.
Fundamentos:
La epidemiología estudia los procesos de salud y enfermedad enfocándose en dos aspectos particulares: la distribución geográfica y los factores o determinantes asociados. La necesidad de gestionar datos, diseñar bases de datos, organizarlos y obtener una visión de conjunto de la información es parte de las herramientas que brinda la epidemiología general. El enfoque epidemiológico de un problema significa centrarlo en un momento dado, en una población concreta y en un área geográfica determinada. Muchos de los problemas que identificamos y definimos en ciencias de la salud tienen un enfoque epidemiológico. Este enfoque es de suma utilidad para poder ordenar los pasos a seguir al investigar un problema, el diseño a adoptar y las herramientas estadísticas y administrativas a considerar. El presente curso brindará estas herramientas presentando finalmente el conjunto de ellas dentro de la perspectiva e interpretación epidemiológica. Para ello presentará los fundamentos del pensamiento epidemiológico, las técnicas de estadística aplicada, principales diseños en investigación y medidas de resultados
Contenidos del curso:
|
MODULO |
CONTENIDOS |
| MODULO 1 |
Diseños utilizados en investigación clínica. Clasificación: Estudios observacionales y experimentales. Concepto de sesgo. Estudios descriptivos. Estudios de casos y controles. Principales sesgos. |
| MODULO 2 |
Estudios de cohorte. Diseño. Ventajas y desventajas. Principales sesgos. Análisis de un artículo con un diseño de casos y controles. Análisis de un artículo de cohorte. |
| MODULO 3 |
Estudio experimentales. Ensayos clínicos aleatorizados. Aleatorización. Ventajas y desventajas. Estudios ecológicos. Sesgos. Análisis de un artículo. |
|
MODULO 4 |
Principales tipos de sesgos en epidemiología. Variables confundidoras. Tasa, razón, proporción. Prevalencia. Incidencia. Densidad de incidencia. Tasas de mortalidad, letalidad y morbilidad. Concepto de riesgo. |
|
MODULO 5 |
Conceptos generales de estadística. Tipos de variables y de datos. Medidas de asociación, de efecto y de impacto. Aplicación del concepto de riesgo a diferentes situaciones. Análisis simple y análisis estratificado. Sesgos y confundidores en los análisis de riesgo. |
|
MODULO 6 |
Métodos diagnósticos. Diseños para su evaluación. Sensibilidad, Especificidad. Valor predictivo positivo y negativo. Likelihood ratios positivo y negativo. Curva ROC. Cálculo e interpretación. Lectura de un artículo. |
|
MODULO 7 |
Gestión de datos epidemiológicos mediante. Diseño de base de datos. Creación de formularios para desarrollo de base de datos. Ejercicios prácticos. |
Objetivos: El presente curso tiene como propósito general brindar herramientas y adquirir habilidades mediante el empleo de métodos epidemiológicos para mejorar los procesos de planificación, ejecución y evaluación de investigaciones epidemiológicas y la lectura de artículos médicos.
Condiciones: Tener instalado el Adobe Acrobat (pdf), Excel, EpiInfo, Epidat 3.1. Los programas de estadística de distribución libre, se podrán bajar desde el Campus virtual.
Metodología: Los módulos son teóricos y prácticos.
Modalidad: A distancia: a través de la plataforma virtual de cursos de Centro Redes. El cursante contará además con una tutoría permanente.
Material didáctico:
· Presentación en formato pdf de los temas.
· Apuntes teóricos complementarios en formato pdf.
· Ejemplos y Ejercitación. Armado de base de datos en Epi Info.
· Trabajos prácticos y cuestionarios de evaluación en formato pdf.
· Respuestas a cuestionarios y trabajos prácticos resueltos.
|
Dedicación semanal: 16 hs reloj semanales. Total 96 hs reloj. 8 semanas de duración |
..... |  |
Objetivos:
Aprender el manejo básico del paquete estadístico SPSS simplificando su uso y explicando los elementos más importantes y esenciales del programa, exponiendo en forma sencilla y sin fórmulas los principales conceptos estadísticos necesarios para entender los resultados que produce el programa, así como algunos elementos de diseño de investigación y diseño experimental.
Para ello se presentarán las herramientas metodológicas y prácticas necesarias para la creación y el manejo de bases de datos, la automatización del procesamiento estadístico (sintaxis), la construcción y manipulación de variables, análisis estadístico descriptivo y la creación de gráficos y tablas.
La práctica se centrará en la preparación de las bases de datos, unir archivos, la construcción de variables y los procedimientos básicos para la creación de tablas simples, tablas bivariadas y estadísticos resumen en relación al procesamiento de los datos en el SPSS.
Destinado a: Profesionales y técnicos de las diferentes áreas de las ciencias que requieran de la utilización de técnicas básicas y concretas para el análisis de datos, comprensión del lenguaje estadístico y procesamiento estadístico de resultados.
Requisitos: Tener instalado el paquete estadístico SPSS versión 15 o superior, el Adobe Acrobat (pdf)y Excel.
Metodología: Los módulos son principalmente prácticos, se trabaja sobre la elaboración y confección de informes estadísticos utilizando el paquete estadístico SPSS para la construcción de bases de datos y su posterior tratamiento.
Modalidad: A distancia: a través de la plataforma virtual de cursos del Centro REDES. Se levantará un módulo semanal. El cursante contará además con una tutoría permanente, vía e-mail o a través del FORO de la plataforma, desde el segundo día a partir de la recepción del 1er. módulo, hasta los 7 días posteriores a la recepción del último. Las respuestas serán enviadas, dentro de los dos días hábiles de recibidas las consultas.
Material didáctico:
- Presentación en formato pdf de los temas tratados.
- Apuntes teóricos complementarios en formato pdf para el estudio de los temas.
- Ejemplos y Ejercitación en Excel y SPSS.
- Trabajos prácticos y cuestionarios de evaluación en formato pdf.
- Respuestas a cuestionarios en formato pdf.
- Videos explicativos y posibilidad de clase complementaria en video conferencia.
Certificación del curso:
Para obtener el certificado de participación:
Para certificar la participación el cursante tendrá que haber resuelto los Cuestionarios/ Trabajos prácticos para los 4 módulos virtuales.
Para obtener el certificado de aprobación:
Además de cumplir los requisitos para el certificado de participación, para certificar la aprobación el cursante deberá rendir un examen de evaluación final, que será enviado a los 10 días de finalizado el curso.
Para aprobar el examen el cursante deberá obtener un mínimo de 70 puntos en una escala de 0 a 100.
En el caso de no haber aprobado el 1er. examen, pero haber alcanzado un puntaje igual o mayor a 50 puntos, el cursante tendrá derecho a un 2do. y último examen, en el que deberá obtener un mínimo de 70 puntos para aprobar.
Contenidos:
Módulo 1: Organización de los datos: Editor de datos. Vista de datos. Vista de variables. Definir propiedades de las variables (Nombre, Tipo, Etiqueta, Etiqueta de Valores, Valores Perdidos, Nivel de medición). Definir propiedades para: Variables cuantitativas, cualitativas (nominales y ordinales) y con respuestas múltiples. Codificación de las categorías de una variable. Visor de Resultados. Editor de Sintaxis. Importar bases de datos de diferentes tipos de archivos. Exportar archivos de datos a diferentes formatos de archivos.
Módulo 2: Codificación de la categoría de las variables. Creación, transformación y recodificación de variables. Generar nuevas variables. Calcular variables nuevas a partir de preexistentes. . Ponderar casos. Operadores aritméticos, relacionales y lógicos. Crear y ejecutar archivos de Sintaxis. Estadística descriptiva, Cálculo de frecuencias, frecuencias absolutas, relativas y acumuladas. Creación de Gráficos de barras, sectores. Medidas descriptivas. Explorar variables: medidas de tendencia central, medidas de posición, medidas de forma, medidas de dispersión. Histograma. Box-Plot. Gráficos con prueba de normalidad y homogeneidad de la varianza.
Módulo 3: Tablas de doble entrada. Medidas de asociación entre variables. Chi cuadrado, Correlación, Riesgo Relativo. Procesamiento de datos y estadísticos apropiados para cada nivel de medición. Comparación de variables a partir de los promedios. Test de Student para muestras independientes y relacionadas. Comparar medias.
Módulo 4: Análisis de la varianza de un factor. Medidas de correlación lineal. Regresión lineal. Gráficos de Dispersión. Gráficos interactivos de regresión lineal. Exportar datos a Word, Excel y Power Point. Presentación y resumen de los resultados.
Objetivos: presentar desde el punto de vista práctico los procedimientos más utilizados en el análisis estadístico descriptivo, presentación de gráficos y tablas. También se desarrollarán en forma breve conceptos teóricos y metodológicos a tener en cuenta en procesamiento y análisis de datos.
Destinado a: profesionales y técnicos de diferentes áreas de las ciencias que requieran de la utilización de técnicas básicas y concretas para la exploración, el análisis descriptivo de datos usando el paquete estadístico SPSS.
Contenidos: Descripción para variables nominales, ordinales y cuantitativas. Tablas de frecuencias, medidas de tendencia central, de posición y dispersión. Evaluar la distribución y propiedades de una variable y estadísticas resumen para variables individuales. Tablas de contingencia: Test de chi2, Riesgo Relativo y Odds ratio. Crear tablas complejas.Diferencias de medias entre para dos grupos: test de Student para muestras independientes y relacionadas.Crear y Editar Gráficos. Gráficos univariados y bivariados.
Programas informáticos para poder realizar el curso: Tener instalado el paquete estadístico SPSS versión 15 o superior (funcionando). Tener instalado el PowerPoint, ExcelWord, Adobe Acrobat y winzip o programas equivalentes.
Conocimientos Previos: Manejo básico de Ofimática (Excel, Word y Power Point o programas equivalentes). Se recomienda haber cursado el Nivel 1 del Paquete estadístico SPSS. Tener conocimientos básicos de estadística descriptiva o haber cursado Elementos Básicos de estadística.
Metodología: Los módulos son principalmente prácticos, se trabaja sobre la elaboración y confección de informes estadísticos utilizando el paquete estadístico SPSS en el análisis y procesamiento de datos.
Modalidad del Curso: A distancia: a través de la plataforma virtual de cursos del Centro REDES. El cursante contará además con una tutoría permanente, vía e-mail o a través del FORO de la plataforma.Los docentes elaborarán material de lectura sobre cada uno de los módulos, entregarán bibliografía y otros materiales complementarios. Cada módulo tendrá una autoevaluación a través de trabajos prácticos y ejercitación.
Certificación del curso:
Certificado de participación y en caso de rendir evaluación final se entregará el certificado de aprobación.
Objetivos: presentar desde el punto de vista práctico los procedimientos y técnicas más frecuentesen la estadística clásica inferencial, como también la automatización del procesamiento de datos. Simplificando su uso y explicando los elementos más importantes y esenciales del programa, exponiendo en forma sencilla los principales conceptos estadísticos necesarios para entender e interpretar los resultados que produce el programa, así como algunos elementos de metodología de la investigación y diseño experimental.
Destinado a: a profesionales y técnicos de diferentes áreas de las ciencias que requieran el uso de técnicas de estadística inferencial y de asociación entre variables, usando el paquete estadístico SPSS.
Contenidos: Medidas de asociación entre variables nominales. Medidas de asociación entre variables ordinales. Medidas de asociación entre variables cuantitativas: Correlación de Pearson y Coeficiente de Spearman.Test Estadísticos más utilizados para contrastes no paramétricos.Curvas COR y cálculo de valores de corte para variables continuas.Análisis de la varianza: (ANOVA) de un factor. ANOVA para más de un factor. Análisis de la covarianza. ANOVA para medidas repetidas. Análisis de Regresión lineal Regresión lineal simple. Grafico de recta de regresión. Regresión lineal múltiple. Gráfico de Dispersión.
Programas informáticos para poder realizar el curso: Tener instalado el paquete estadístico SPSS versión 15 o superior (funcionando). Tener instalado el PowerPoint, ExcelWord, Adobe Acrobat y winzip o programas equivalentes.
Conocimientos Previos: Manejo básico de Ofimática (Excel, Word y Power Point o programas equivalentes). Se recomienda haber cursado el Nivel 1 del Paquete estadístico SPSS. Tener conocimientos básicos de estadística descriptiva e inferencial.
Metodología: Los módulos son principalmente prácticos, se trabaja sobre la elaboración y confección de informes estadísticos utilizando el paquete estadístico SPSS en el análisis y procesamiento de datos.
Modalidad del Curso: A distancia: a través de la plataforma virtual de cursos del Centro REDES. El cursante contará además con una tutoría permanente, vía e-mail o a través del FORO de la plataforma. Los docentes elaborarán material de lectura sobre cada uno de los módulos, entregarán bibliografía y otros materiales complementarios. Cada módulo tendrá una autoevaluación a través de trabajos prácticos y ejercitación.
Certificación del curso:
Certificado de participación y en caso de rendir evaluación final se entregará el certificado de aprobación.
Docente: Pablo Andrés Salgado
Dedicación estimada: 12 hs reloj semanales. Total 96 hs reloj.
Modalidad: A distancia: a través de la plataforma virtual de cursos de Centro REDES.
Duración: Ocho semanas, distribuidas en 4 módulos de aprendizaje
Destinado a: Profesionales y técnicos de las diferentes áreas de la ciencia que requieran de técnicas de estadística inferencial aplicando pruebas paramétricas de uso más frecuentes para el análisis de datos.
Las pruebas estadísticas paramétricas son aquellas que se basan en supuestos sobre la distribución de los datos, generalmente asumiendo que siguen una distribución normal o una distribución específica. Estas pruebas son más potentes que las pruebas no paramétricas cuando se cumplen los supuestos necesarios, lo que significa que tienen una mayor capacidad para detectar diferencias o relaciones significativas en los datos.
En este curso busca proporcionar a los profesionales las herramientas necesarias para tratar y analizar sus propios datos de manera efectiva y confiable. Se enfoca en el uso de técnicas estadísticas paramétricas, que son ampliamente utilizadas en la investigación científica y en el análisis de datos.
Durante este módulo, los participantes aprenderán a aplicar pruebas estadísticas paramétricas como la prueba t de Student, ANOVA, regresión lineal y pruebas de correlación, entre otras. Se les enseñará a interpretar los resultados obtenidos de estas pruebas, de manera que puedan extraer conclusiones válidas y significativas en sus estudios e investigaciones.
Al finalizar este módulo, los profesionales contarán con las habilidades necesarias para utilizar técnicas estadísticas en el análisis de datos, lo que les permitirá mejorar la calidad de sus investigaciones y la toma de decisiones basadas en evidencia sólida. Esto les brindará mayor confianza en sus resultados y les ayudará a avanzar en sus carreras profesionales.
Entre los contenidos que se estudian en este curso se encuentran: Estimación de parámetros poblacionales, a través de intervalos de confianza para la media. Introducción a la inferencia estadística y sus aplicaciones en el análisis paramétrico. Distribuciones de probabilidad, como la distribución normal y la distribución t de Student. Pruebas de hipótesis, para contrastar afirmaciones sobre la media, la proporción o la varianza de una población. Análisis de la varianza (ANOVA), para comparar medias de más de dos poblaciones. Regresión lineal y correlación, para estudiar la relación entre variables y realizar predicciones.
Requisitos: Tener instalado el Adobe Acrobat (pdf), MS Word, MS Power Point, MS Excel y el Epidat 3,1 y en caso de usar el paquete estadístico SPSS o el disponible en el aula virtual PSPP tendrá a disposición ejercitación para estos programas.
Conocimientos mínimos previos: Manejo básico de Ofimática (Excel, Word y Power Point o equivalentes). Se recomienda haber cursado Elementos básicos de estadística y metodología aplicada a la investigación o tener conocimientos sobre estadística descriptiva.
Contenidos:
Módulo 1:
La distribución de probabilidad normal, o gaussiana. Propiedades de la distribución normal. Distribución normal estándar. Función de densidad. Teorema del límite central. Determinación si una muestra de datos proviene de una distribución normal: Prueba de bondad de ajuste para evaluar distribución normal. Prueba de Kolmogorov-Smirnov y Sapiro-Wilks.
Módulo 2:
Estimación de Parámetros. Estimación e Intervalos de Confianza. Cálculo del intervalo de confianza para los distintos parámetros poblacionales: promedio, Test de Hipótesis. Planteo de hipótesis nula e hipótesis alternativa. Errores asociados a un contraste de hipótesis. El error de tipo I y II. La potencia de un test. Relación entre los errores de tipo I y II: su implicancia en la toma de decisiones. Pruebas estadísticas paramétricas y no paramétricas.
Módulo 3:
Diseño de Investigación. Clasificación: Estudios descriptivos, estudios analíticos: Observacionales y Experimentales. Descripción de los test de comparación de medias: Test de Student para una muestra. Test de Student para muestras independientes y Test de Student para muestras relacionadas. Pruebas estadísticas de una y dos colas. Comparación de proporciones: aproximación de una distribución binomial a una distribución normal. Tamaño de Efecto: magnitud o la importancia de la relación o diferencia observada entre las variables.
Módulo 4:
Comparación de más de dos grupos: Análisis de la varianza de un factor. Pruebas post hoc o a posteriori. Análisis de la varianza de Medidas Repetidas. Relación entre variables cuantitativas: Correlación lineal de Pearson. Regresión Lineal. Introducción a los modelos de regresión. Modelo de regresión lineal simple y regresión lineal múltiple.
Docente: Pablo Andrés Salgado
Dedicación estimada: 12 hs reloj semanales. Total 96 hs reloj.
Modalidad: A distancia: a través de la plataforma virtual de cursos de Centro REDES.
Duración: Ocho semanas, distribuidas en 4 módulos de aprendizaje
Destinado a: Profesionales y técnicos de las diferentes áreas de la ciencia que requieran de técnicas de estadística inferencial aplicando a comparación de variables cualitativas y pruebas paramétricas de uso más frecuentes para el análisis de datos.
Cuando se quiere comparar variables cualitativas y/o no se cumplen los supuestos de las pruebas paramétricas, es necesario recurrir a otros tipos de pruebas que aquellas que se denominan de distribución libre o no paramétricas.
En este curso de Estadística inferencial, se busca proporcionar a los profesionales las herramientas necesarias para tratar y analizar sus propios datos de manera efectiva y confiable. Se enfoca en el uso de técnicas estadísticas no paramétricas, que son ampliamente utilizadas en la investigación científica y en el análisis de datos.
Durante este módulo, los participantes aprenderán a aplicar pruebas estadísticas como Prueba de Chi cuadrado, Prueba de McNemar y las pruebas estadísticas no paramétricas como: Prueba de Mann-Whitney, Prueba de Wilcoxon, Prueba de Kruskal-Wallis, Prueba de Friedman, Correlación de Kendall y Correlación de Spearman.
Se les enseñará a interpretar los resultados obtenidos de estas pruebas, de manera que puedan extraer conclusiones válidas y significativas en sus estudios e investigaciones.
Al finalizar este módulo, los profesionales contarán con las habilidades necesarias para utilizar técnicas estadísticas avanzadas en el análisis de datos, lo que les permitirá mejorar la calidad de sus investigaciones y la toma de decisiones basadas en evidencia sólida. Esto les brindará mayor confianza en sus resultados y les ayudará a avanzar en sus carreras profesionales.
Requisitos: Tener instalado el Adobe Acrobat (pdf), MS Word, MS Power Point, MS Excel y el Epidat 3,1 y en caso de usar el paquete estadístico SPSS o el disponible en el aula virtual PSPP tendrá a disposición ejercitación para estos programas.
Conocimientos mínimos previos: Manejo básico de Ofimática (Excel, Word y Power Point o equivalentes). Se recomienda haber cursado Elementos básicos de estadística y metodología aplicada a la investigación o tener conocimientos sobre estadística descriptiva.
Contenidos:
Módulo 1:
Distribución de probabilidades para variables cualitativas: Distribución Binomial, Distribución de Poisson. Cálculo del Intervalo de confianza para proporciones. Probabilidad Conjunta. Probabilidad Marginal. Probabilidad Condicional. Tablas de contingencia o bivariada: construcción y aplicación. Tablas de contingencia. Frecuencias observadas y Frecuencias esperadas. Pruebas de Bondad de Ajuste: Prueba binomial para una muestra. Distribución Chi cuadrado. Prueba Chi cuadrado para una muestra.
Módulo 2:
Test de independencia: Prueba de Chi cuadrado de Pearson. Análisis de residuos. Medidas de asociación: Coeficiente de contingencia y V de Cramer. Medidas de asociación en tablas de contingencia 2x2, Corrección por continuidad de Yates: Test exacto de Fisher. Medidas de asociación: Coeficiente Phi. Riesgo Relativo y Odds Ratio. Interpretación del riesgo relativo y el Odds Ratio. Análisis de asociación en los estudios de cohortes. Análisis de asociación en los estudios de casos y controles. Análisis de asociación en los estudios transversales. Prueba de McNemar.
Módulo 3:
Test no paramétricos para dos muestras: Prueba de Mann-Whitney para muestras independientes, Prueba de Wilcoxon para muestras relacionadas. Test estadísticos para más de dos muestras: Prueba de Kruskal-Wallis para pruebas independientes y Prueba de Friedman para muestras relacionadas.
Módulo 4:
Medidas de Concordancia: Coeficiente Kappa. Medidas de correlación para variables cualitativas ordinales: Tau b y Tau c de de Kendall. Medidas de asociación Coeficiente de Correlación Eta. Medidas de correlación para variables cuantitativas: Coeficiente de Correlación de Spearman.
| Docente a cargo: María Laura Yambrucic – Geogebra – Duración: seis (6) semanas. |
|
| Carga horaria estimada: 48 horas. Nivel del curso: básico/intermedio |
|
|
Dirigido a:
Estudiantes y docentes de todos los niveles educativos. Especialistas, técnicos y todos aquellos interesados en la utilización de una herramienta que les permita, de forma clara y sencilla, una mejor comprensión y presentación de los conceptos matemáticos que utilicen en sus producciones académicas y profesionales.
Descripción general del curso:
Este curso de GeoGebra, elaborado y dictado por María Laura Yambrucic (Centro REDES), es una iniciativa para el aprendizaje de esta herramienta que es diferenciadora a otras propuestas disponibles. Se trata de un curso de nivel básico e intermedio que permite comprender, de manera sencilla, el uso del GeoGebra a partir de documentos breves elaborados para cada tema, videos que presentan el uso del software y sus principales características, ejercicios opcionales para que el alumno pueda profundizar su práctica, material teórico complementario (de lectura no obligatoria), cuestionarios de seguimiento del aprendizaje, foros de consulta permanente y la posibilidad de realizar un trabajo final para obtener un certificado de aprobación.
Esta propuesta de capacitación no se trata de un curso de matemáticas. No obstante, los documentos elaborados por el docente incluyen la descripción de los conceptos básicos de cada tema, esto, con el objeto de lograr una mejor comprensión al momento de representarlos sobre el GeoGebra. Una de las principales falencias de los procesos de enseñanza sobre este tipo de aplicaciones prácticas, aplicadas a una disciplina en particular, es justamente la falta de acompañamiento del alumno para lograr la mejor comprensión de aquellos conceptos elementales con los que está trabajando. En ello también estriban los objetivos de este curso, se busca brindar el apoyo necesario a través de material complementario para quien lo necesite. Por otra parte, aquellos participantes más avezados en el área de las matemáticas, encontrarán en esta propuesta una herramienta muy útil, tanto para el uso en sus trabajos personales como para la enseñanza en la materia, en todos los niveles de educación.
| Modalidad: A distancia, dictado en la plataforma virtual del Centro REDES.
Este curso se desarrolla completamente en formato virtual y asincrónico, lo cual permite realizar la capacitación desde cualquier parte del país y de la región. De la misma forma, el formato habilita a que cada alumno ingrese a la plataforma en el momento y horario que le resulte más productivo, ya que el material queda disponible y no existen restricciones de ingreso ni obligación de horarios o encuentros virtuales. Durante el período de cursada de seis semanas contarán con asistencia docente y con la posibilidad de obtener una certificación del curso. Luego de esta etapa, los alumnos podrán continuar ingresando a ver todo el material del curso a modo de consulta durante, al menos, seis meses más. |
Dinámica de la cursada:
En contenido del curso se distribuye en seis módulos semanales en los que el alumno aprenderá a manejar GeoGebra desde un nivel básico hasta uno intermedio. Periódicamente el docente pondrá a disposición de los participantes el material de cada módulo, el cual, en forma acumulativa, quedará en el aula para su consulta. En cada semana se habilitará también un foro de consultas para poder interactuar entre los participantes y con el docente. El objetivo de estos foros es realizar comentarios y consultas sobre los temas trabajados en la semana en curso. Adicionalmente, se pondrá a disposición de los alumnos algunos materiales teóricos complementarios para quienes lo necesiten y ejercicios de aplicación para que puedan realizar prácticas sobre los temas trabajados. Estos ejercicios no son para entregar. Finalmente, en la última parte del trabajo de cada módulo se abrirá un breve cuestionario para evaluar el seguimiento de lo aprendido. Estos cuestionarios sí deben ser respondidos por todos los alumnos. Al terminar el período de cursada de seis semanas se darán las consignas para un trabajo final del curso que debe ser entregado para su corrección por parte del docente.
Requerimientos previos:
No se requieren conocimientos específicos. Es recomendable tener claro cuáles son aquellos tópicos para los cuales el participante tiene interés en el uso del GeoGebra y, en base a ello, recorrer el programa de contenidos de esta página para evaluar el alcance de esta propuesta. En términos generales, es conveniente tener práctica en el uso de aplicaciones informáticas que trabajen con ingreso de datos y manejo de menúes de opciones para la selección de las distintas herramientas del software.
En cuanto a los requisitos de computación, el GeoGebra es una aplicación poco exigente en materia de equipamiento, ocupa cerca de 1 Gb en el disco duro. La exigencia de memoria RAM no es crítica, aunque se recomiendan desde 4GB en adelante. Con una PC que cuente con un procesador desde Intel i3, o de rango equivalente, se puede trabajar sin dificultad.
Programa del curso
|
MODULO 1 Introducción al GeoGebra |
|
|
MODULO 2 Representación de las principales funciones matemáticas en el GeoGebra |
|
|
MODULO 3 Inecuaciones en el GeoGebra |
|
|
MODULO 4 Geometría en el GeoGebra |
|
IMPORTANTE:
El software utilizado en el curso es de distribución libre y gratuita. Los inscriptos recibirán las instrucciones pertinentes para la descarga.
Evaluación:
La evaluación del curso se basará, por una parte, en el desempeño a lo largo de las período de dictado, incluyendo el haber respondido los cuestionarios de cada módulo, y por otra, en la elaboración de un trabajo final.
Acreditación:
El Centro REDES emite certificados por PARTICIPACIÓN (asistencia) para quienes así lo ameriten y, opcionalmente, de APROBACIÓN con evaluación numérica. Para los certificados de participación se requiere, al menos, responder todos los cuestionarios semanales. Para los de aprobación se requiere, además de responder los cuestionarios semanales, la presentación y aprobación del trabajo final, individual de cada participante.
Docentes: Pablo Andrés Salgado
El propósito general del curso es el de revisar algunas herramientas estadísticas y metodológicas para pensar y comprender los procesos de investigación y de las intervenciones profesionales, desde una mirada más amplia que incluya los diferentes tipos de prácticas profesionales y la investigación científica, desde la perspectiva de los procesos.
Se recorrerán las principales herramientas que brinda la estadística descriptiva, simplificando su aplicación y explicando los elementos más importantes y esenciales, exponiendo en forma sencilla los principales conceptos estadísticos necesarios para entenderlos resultados que producen, así como algunos elementos de metodología de la investigación.
Destinado a: Profesionales y Técnicos de las diferentes áreas de la investigación que requieran de la utilización de técnicas básicas y concretas de estadística para el resumen de datos, uso e interpretación de tablas y gráficos, comprensión del lenguaje estadístico y procesamiento estadístico básico de resultados.
Objetivos: El curso está orientado a proveer conocimientos básicos de estadística descriptiva, a proporcionar formación metodológica y estadística eminentemente práctica. Conocer los estadísticos de uso más frecuente en la justificación e interpretación de datos que lleven a un análisis teórico-conceptual pertinente. Analizar la información presentada en gráficos y/o tablas de datos. Enunciar las conclusiones apropiadas a partir de los resultados de un estudio.
Duración: Ocho (8) semanas, 16 hs reloj semanales. Total 96 hs reloj.
Condiciones y conocimientos previos: Tener conocimientos básicos de Word y Excel. Tener instalado el Adobe Acrobat (pdf).
Metodología: Los módulos son teóricos y prácticos, se trabaja sobre la elaboración y confección de informes estadísticos utilizando el Excel, Epidat 3.1 y/o el paquete estadístico SPSS para el tratamiento de datos.
Modalidad del Curso: Virtual
Se desarrollará íntegramente en forma virtual, utilizando la plataforma de cursos del Centro REDES. El cursante contará además con una tutoría permanente, vía e-mail o a través de foros en forma online.
Se incluyen reuniones en línea o sincrónicas (via Zoom) para consultas y actividades prácticas.
El curso consta de 4 módulos de aprendizajes y cada uno de ellos tendrá foros de discusión en donde se podrán intercambiar opiniones y debatir entre ellos, los docentes supervisarán e intervendrán en los mismos. Cada módulo tendrá una autoevaluación a través de cuestionarios.
Material didáctico:
- Presentación en formato pdf de los temas.
- Apuntes teóricos complementarios en formato pdf para el estudio de los temas.
- Ejemplos y Ejercitación en Excel, Epidat 3.1, Epidat 4.2, PSPP y SPSS.
- Videos explicativos y posibilidad de clase complementaria en video conferencia.
Participación del alumno:
Para alcanzar los logros propuestos para el curso, es fundamental que el cursante participe realizando todas las tareas y actividades que se proponen para cada tema, consultando la bibliografía recomendada y realizando las evaluaciones propuestas (Cuestionarios/ Trabajos prácticos), además de la participación en los foros de discusión.Las tareas y actividades a realizar por parte del cursante se enmarcan en consignas y plazos específicos para cada módulo virtual, que se explicitan en cada caso.
Certificación del curso:
-Para obtener el certificado de participación:
Para certificar la participación el cursante tendrá que haber resuelto los Cuestionarios/Trabajos prácticos para los 4 módulos virtuales.
-Para obtener el certificado de aprobación:
Además de cumplir los requisitos para el certificado de participación, para certificar la aprobación el cursante deberá rendir un examen de evaluación final, que será enviado a los 10 días de finalizado el curso.
Para aprobar el examen el cursante deberá obtener un mínimo de 70 puntos en una escala de 0 a 100.
En el caso de no haber aprobado el 1er. examen, pero haber alcanzado un puntaje igual o mayor a 50 puntos, el cursante tendrá derecho a un 2do. y último examen, en el que deberá obtener un mínimo de 70 puntos para aprobar.
Características de los certificados.
Contenidos:
Módulo 1:
Presentación de la materia. La ciencia y la investigación. ¿Qué es la investigación científica? Conceptos básicos de estadística. Estadística descriptiva e inferencial. Etapas de un estudio estadístico. Conceptos de: magnitud, variable, parámetro, población, muestra, unidad de análisis, diseño de investigación. Diseño experimental. Propiedades de las variables. Estadígrafos.
Nociones de Probabilidad. Estadística y probabilidad. Definición clásica de probabilidad. Experimento aleatorio. Espacio muestral de una variable. Probabilidad teórica y probabilidad empírica. Relación entre frecuencia relativa y probabilidad. Ley de los grandes números. Probabilidad bajo condiciones de independencia. Probabilidad Conjunta, Probabilidad Marginal. Probabilidad Condicional. Tablas de contingencia. Concepto de asociación entre variables.
Módulo 2:
Clasificación de las variables según su nivel de medición de las variables. Variables cualitativas y cuantitativas. Manejo, Recolección y Calidad de los datos. Fuentes de información. Organización y presentación de datos. Matriz de datos. Resumen de datos. Concepto informático de Base de Datos. Armado de una matriz de datos para procesamiento estadístico. Estadística descriptiva. Exploración y presentación de datos. Resumen de datos estadísticos: Construcción de tablas de frecuencia y frecuencias conjuntas. Presentación gráfica de datos. Diagrama de barras. Gráfico de sectores o circulares. Gráficos bivariados: diagrama de barras adyacentes, superpuestas y superpuestas al 100%. Gráficos para variables continuas: Histogramas, diagramas de caja y barra de errores. Gráficos bivariados para variables continuas: diagramas de dispersión.
Módulo 3:
Parámetros y estadísticos. Medidas de tendencia central: promedio, mediana y moda. Medidas de posición: cuartiles, deciles y percentiles. Medidas de dispersión: varianza, desvió estándar. Coeficiente de variación Medidas de forma: asimetría y curtosis. Estadísticos apropiados para cada nivel de medición. Distribución de Probabilidad asociada a una variable aleatoria. Variables aleatorias discretas. Variables aleatorias continuas. Función de densidad. Características de una distribución de probabilidad. Distribuciones más comunes: distribución Binomial, distribución de Poisson, distribución Normal y Normal Estándar.
Módulo 4:
Muestra y Poblaciones Parámetros, Estadísticos y Estimadores. Estimación de parámetros poblacionales. Estimación puntual y por intervalos de confianza. Calculo del intervalo de confianza para los parámetros estadísticos más utilizados: Promedio, Proporciones. Interpretación y aplicaciones del Intervalo de confianza.