Curso estadística 2026

Curso online de interpretación estadística en ciencias de la salud

Aprende a comprender e interpretar los resultados estadísticos de la investigación sanitaria, con un enfoque práctico y clínico.

100% online En directo por Zoom Material descargable Certificado de participación Precio: 150 € ⚠️ Plazas limitadas: 30

Programa del curso

El curso se realizará los 24–25 de enero y 31 de enero / 1 de febrero de 2026 (sábados y domingos, de 09:00 a 14:00 h).

📘 Sábado 24 de enero — Fundamentos e inferencia causal

  • Presentación del curso
  • Introducción a la Bioestadística: ¿Por qué es necesaria? Variables y probabilidad
  • Entendiendo el valor P: tipos de inferencias, limitaciones e interpretación
  • Realizando inferencias causales: asunciones
  • Relación de la causalidad con los diseños de investigación: la importancia de la metodología
  • Práctica: traslado a la práctica clínica basado en la inferencia causal

📘 Domingo 25 de enero — Modelos descriptivos y lineales

  • Describiendo muestras: medidas de tendencia central y dispersión
  • El modelo lineal general: medias, medias y más medias
  • La regresión lineal simple: definición de conceptos
  • La regresión lineal simple: interpretación práctica
  • La regresión lineal múltiple: controlando covariables
  • Análisis de mediación y moderación

📘 Sábado 31 de enero — Varianza, tamaño muestral y predicción

  • Análisis de la Varianza: más regresiones
  • Análisis de la Covarianza: asunciones, utilidad e interpretación
  • Cálculo del tamaño muestral: la importancia de la precisión
  • Midiendo el “cambio” y normalizando: diferencias, ratios y otros modelos erróneos
  • Diferencias en los comportamientos poblacionales e individuales: la predicción
  • Práctica: cálculo del tamaño muestral: “No salen las cuentas”
  • Práctica: regresiones, predicciones y causalidades para el paciente del lunes

📘 Domingo 1 de febrero — Fiabilidad, diagnóstico y cierre

  • Midiendo errores: introducción a la fiabilidad
  • Mínima diferencia detectable y clínicamente relevante: algo distinto a lo que pensamos
  • Práctica: cálculo del tamaño muestral sobre puntos de corte y factores no controlables
  • Introducción al diagnóstico: conceptos básicos
  • Categorización de variables cuantitativas: el efecto de la pérdida de información
  • Práctica: clústeres diagnósticos/pronósticos y otras sobreestimaciones de predicción
  • Cierre del curso