Duración Duración 600 H
Modalidad Modalidad Online
BECA hasta 80%

Avalado por:

Euroinnova Internacional Online Education

Presentación

Descripción
En la actualidad, no se concibe conocer una enfermedad sin cuantificar con exactitud variables de pacientes y enfermedades. Aplicando los principios de la ingeniería a las ciencias de la vida, la Bioestadística, junto a la ingeniería biomédica resuelve los problemas específicos en ámbitos como la medicina, biología, biotecnología, farmacia, etc. gracias a la combinación de criterios en diseño en ingeniería y las herramientas de análisis estadísticos. A través de este master bioestadistica se ofrecen al alumnado los conocimientos necesarios para completar su formación y especializarse en este ámbito laboral.
Objetivos

Tras finalizar el master bioestadistica se habrán alcanzado, entre otros, los siguientes objetivos:

  • Adquirir los conocimientos necesarios sobre la investigación científica para poder diseñar proyectos y presentarlos en agencias de investigación.
  • Poner a la disposición de los profesionales sanitarios información relacionada con la ética actualizada que regulará los distintos ensayos de investigación científicos elaborados.
  • Poner en práctica el uso de herramientas necesario para analizar y evaluar un proyecto de investigación.
  • Aprender los Modelos probabilísticos univariantes continuos.
  • Realizar distribuciones asociadas a los estadísticos muestrales de una población normal.
  • Realizar una estimación puntual de parámetros y una estimación mediante intervalos de confianza.
  • Formular y contrastar hipótesis.
  • Conocer los modelos econométricos.
  • Conocer y realizar hipótesis en el modelo lineal simple.
  • Conocer los conceptos generales sobre las medidas estadísticas.
  • Calcular las probabilidades con las distribuciones.
  • Realizar intervalos de confianza y contrastes para una proporción.
  • Diseñar experimentos.
  • Conocer los aspectos generales de la regresión.
  • Realizar pruebas de normalidad.
  • Aprender todo lo relacionado con la bioestadística y sus procedimientos.
  • Profundizar en la combinación de criterios de la ingeniería biomédica.
  • Conocer las herramientas en análisis estadísticos específicos de cada ámbito.
  • Aplicar los conocimientos de la ingeniería para la obtención de avances en el ámbito médico.
  • Establecer las relaciones entre el análisis de datos y el método científico, reconociendo la utilidad de la estadística en el análisis de datos.
  • Aplicar las técnicas de representación gráfica adecuadas en función de los datos disponibles (diagrama de barras, diagrama de sectores, pictograma, histograma y polígono de frecuencias).
  • Conocer las características de las principales medidas de tendencia central (media aritmética, mediana y moda) y de posición (percentiles, cuartiles y deciles).
  • Conocer las características y aplicar correctamente los índices de variabilidad o dispersión en una distribución.
  • Distinguir entre variables cualitativas y cuantitativas, y saber elegir los métodos que hay que utilizar en cada caso.
  • Conocer las propiedades que deben cumplir la función de probabilidad y de distribución de una variable aleatoria discreta, así como la distribución de probabilidad de una variable y la aproximación de la binomial a dicha distribución.
  • Manejar con soltura las tablas de distribución para la resolución de problemas concretos.
  • Conocer las diferentes posibilidades que presenta el programa SPSS en lo referente a selección y orden de los datos.
  • Aprender los principales análisis que pueden llevarse a cabo mediante el uso del programa estadístico SPSS.
  • Interpretar de los resultados obtenidos tras en el análisis estadístico.
  • Establecer las diferencias existentes entre investigación cualitativa y cuantitativa.
  • Conocer las fases que requiere toda investigación cualitativa.
  • Identificar el problema del que partirá la investigación.
  • Conocer el proceso de investigación.
  • Identificar las necesidades planteadas.
  • Implementar y realizar investigaciones cualitativas.
  • Establecer las técnicas de muestreo necesarias.
  • Analizar los datos obtenidos y extraer conclusiones.
Para qué te prepara
En este master bioestadistica el alumno podrá conocer las herramientas en análisis estadísticos específicos a cada ámbito de la salud, para así, aplicando conocimientos adquiridos en ingeniería biomédica resolver los problemas de cuantificación que cada día presentan mayor importancia en estos sectores.
¿A quién va dirigido?
El presente master bioestadistica está dirigido a todas aquellas personas que por motivos personales o profesionales, ya sean estudiantes, empleados del sector sanitario, ingenieros, o cualquier otra persona que desee profundizar en la materia estén interesados en adquirir conocimientos relacionados con la Bioestadística e ingeniería biomédica.

Temario

Temario del curso

Metodología

Metodología ESIBE

Contamos con uno de los mejores sistemas de enseñanza, enfocado al 100% en la adquisición de conocimientos y habilidades valiosas para el alumno.

Al matricularte en una de nuestras formaciones, tendrás acceso al campus virtual, el cual se sustenta en los últimos avances en tecnología y sistemas e-Learning. Dispondrás de todos los contenidos de tu acción formativa desde el primer momento, pudiendo marcar tu propio ritmo de aprendizaje.

Nuestra metodología tiene un claro objetivo: proporcionarte nociones imprescindibles para el desarrollo de la actividad de tu ámbito. Para ello, tendrás el apoyo de un claustro especializado en la materia que estará a tu disposición para resolver cualquier pregunta, ya sea a través del chat, habilitado en el propio campus o, de una tutoría.

Con ESIBE, te convertirás en un profesional altamente cualificado, capaz de desempeñar las tareas propias de un puesto de responsabilidad en el sector.

Titulación

Titulación Obtenida
TITULACIÓN expedida por EUROINNOVA INTERNATIONAL ONLINE EDUCATION, miembro de la AEEN (Asociación Española de Escuelas de Negocios) y CLADEA (Consejo Latinoamericano de Escuelas de Administración)
Euroinnova

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