1019 - Fundamentos de la investigación en ciencias de la salud: Análisis multivariante (UCAV) - Créditos: 4 ECTS - Horas:100

Convocatoria: 1019 - Fundamentos de la investigación en ciencias de la salud: Análisis multivariante (UCAV) - Créditos: 4 ECTS - Horas:100 - OFERTA FORMATIVA - Convocatoria: 012.DICIEMBRE-FEBRERO

Fechas de realización:: 25/12/2024 - 24/02/2025
Plazo de matriculación:: Hasta el 30/11/2024
Modalidad:: OFERTA FORMATIVA
Horas lectivas:: 100
Créditos:: 4 ECTS
Precio:: 23,00 €
Formalización del pago:: Tienes 3 opciones:

- Tarjeta de crédito: Pago directo desde la página de preinscripción con matriculación automática, es el método más rápido.

- Transferencia Bancaria: el nº de cuenta del TARGOBANK: ES19 0216 1615 04 8900418925. Es imprescindible que en 'Concepto' aparezca el nombre y apellidos del alumno/a y el código y nombre del curso, independientemente de quien realice el pago.

- Ingreso en Efectivo: el nº de cuenta del TARGOBANK: ES19 0216 1615 04 8900418925. Es imprescindible que en 'Ordenante' figure el nombre y apellidos del alumno/a y en 'Concepto' el código y nombre del curso, independientemente de quien realice el pago.
Información adicional:: SOLO PARA AFILIADOS CSIF

OFERTA FORMATIVA ONLINE (PRECIO HABITUAL = 24.0€)
Observaciones:: DATOS PERSONALES: Comprueba que los datos personales estan correctos y son los datos oficiales ya que serán los que figuren en los diplomas expedidos.

CONVOCATORIAS DE REALIZACIÓN DEL CURSO: El plazo de realización de los cursos se restringe a la convocatoria elegida por el alumno/a cuya duración dependerá de las horas y dificultad de cada curso (1 o 2 meses).Una vez empezada la convocatoria del curso elegida no se admiten cambios en las mismas. De igual modo, terminada la convocatoria no se podrá ampliar el plazo de realización del curso.

CERTIFICADOS Y DIPLOMAS: Si el curso ha sido superado podrás descargarte un certificado provisional de superación del curso válido hasta que recibas el diploma original en tu correo electrónico .

Descripción:: OBJETIVOS GENERALES:

Conocer los fundamentos y técnicas más usuales del Análisis Estadístico Multivariante (AEM), con el fin de conocer las estructuras de datos y las técnicas de análisis multivariante de datos de clasificación y representación para la resolución de problemas estadísticos.
Objetivos:: OBJETIVOS ESPECÍFICOS:
BLOQUE I: I. El análisis multivariante
• Comprender en qué consiste el análisis multivariante y qué tipo de análisis de datos permite realizar
• Saber definir la distribución normal multivariante.
• Saber que son las distribuciones marginales y condicionadas
• Conocer las distribuciones de formas cuadráticas y las distribuciones aleatorias normales.
• Saber interpretar la función de verosimilitud.
• Comprender en qué consiste la estimación máximo verosímil.
• Saber desarrollar e interpretar los contrastes de la razón de verosimilitudes, contrastes de unión-intersección, contrastes de hipótesis acerca del valor de medias y acerca de la matriz de varianzas-covarianzas y los contrastes de hipótesis múltiples MANOVA.
• Saber qué son los intervalos de confianza múltiples y su interpretación.

BLOQUE II: Técnicas de Dependencia
• Comprender y desarrollar la ecuación de regresión múltiple, así como el error estándar múltiple de estimación.
• Saber medir la fuerza de la relación entre las variables independientes, utilizando los coeficientes múltiples de determinación
• Comprender como se realiza un análisis de discriminación entre dos grupos con distribuciones conocidas y entre dos grupos con distribuciones conocidas y parámetros desconocidos.
• Comprender cómo se realiza un análisis discriminante entre más de dos grupos.
• Comprender el fundamento del modelo de Regresión Logística.
• Comprender el concepto de “odd” (o “riesgo”).
• Saber interpretación los parámetros del modelo de Regresión Logística.
• Saber realizar una estimación del Modelo de Regresión Logística.
• Comprender el Modelo de Regresión Multinomial
• Comprender que nos permite obtener un análisis conjunto: explicar de forma cuantitativa las preferencias del consumidor “Partiendo de información no métrica (preferencias) nos proporciona información métrica (utilidades)”
• Aplicar la estimación por mínimos cuadrados para ser capaz de estimar la importancia relativa de cada atributo, así como del Valor o Utilidad Parcial de las distintas opciones o niveles dentro de cada uno de ellos.
• Interpretar los resultados, de este modo, comprenderá cómo se configura la estructura de preferencias de cada sujeto o grupo de sujeto.

BLOQUE III: Técnicas de Interdependencia
• Comprender la estructura del modelo factorial: qué son los factores comunes y los factores específicos.
• Indeterminación de las soluciones factoriales.
• Obtención de soluciones: el método del factor principal y el método de máxima verosimilitud.
• Rotación de las soluciones.
• Puntuaciones factoriales
• Conocer qué es el ACP y cuáles son las propiedades de las componentes principales.
• Aprender a obtener las componentes principales a partir de una muestra
• Conocer sus posibles aplicaciones.
• Aprender a construir nubes de puntos y el significado de las distancias.
• Comprender como se realiza un análisis de las nubes de puntos en Rp (la nube de los n puntos–fila, en un subespacio p–dimensional) y Rn (nube de p puntos–columna en un espacio n–dimensional) y las relaciones entre ellas.
• Aprender a reconstruir la tabla de frecuencias original.
• Interpretación: las relaciones de dependencia e independencia de un conjunto de variables categóricas a partir de los datos de una tabla de contingencia.
• Comprender los conceptos de Distancias y similaridades.
• Aprender los métodos de clasificación que ofrece el análisis de conglomerados: Clasificación jerárquica ascendente y descendente y Clasificación no jerárquica.
• Entender que los encuestados utilizan dimensiones a la hora de evaluar a los objetos.
• Saber cuántas dimensiones utilizan.
• Qué importancia relativa tiene cada dimensión y cómo se relacionan perceptualmente los objetos do es más adecuada la aplicación de cada uno de ellos.
Contenidos:: UNIDAD I - EL ANÁLISIS MULTIVARIANTE

1 - INTRODUCCIÓN AL ANÁLISIS MULTIVARIANTE

2 - DISTRIBUCIÓN NORMAL MULTIVARIANTE

3 – ESTIMACIÓN

4 - CONTRASTE DE HIPÓTESIS

UNIDAD II - TÉCNICAS DE DEPENDENCIA

5 - REGRESIÓN LINEAL MÚLTIPLE

6 - ANÁLISIS DISCRIMINANTE

7 - ANÁLISIS DE REGRESIÓN LOGÍSTICA

8 - ANÁLISIS CONJUNTO

UNIDAD III - TÉCNICAS DE INTERDEPENDENCIA

9. “ANÁLISIS FACTORIAL”

10 - ANÁLISIS DE COMPONENTES PRINCIPALES

11 - ANÁLISIS DE CORRESPONDENCIAS

12 - ANÁLISIS DE CONGLOMERADOS

13 – ESCALONAMIENTO
Dirigido a:: MÉDICOS

DUE

GRADUADOS CIENCIAS DE LA SALUD: biólogos, veterinarios, nutrición humana y dietética, farmaceúticos, fisioterapeutas, terapeuta ocupacional, etc
Metodología:: OFERTA FORMATIVA ONLINE
Convocatoria:: LA CONVOCATORIA ELEGIDA CORRESPONDE CON EL PLAZO DE REALIZACIÓN DEL CURSO

NO DEBES MATRICULARTE EN MÁS DE 1 CURSO EN LA MISMA CONVOCATORIA

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