- Aprenderá la herramienta para análisis bioestadístico RStudio
- Estructura y metodología del curso 00:02:00
- Variables y razonamiento bioestadístico 00:04:00
- Tipos de variables en ciencias de la salud 00:05:00
- Estudios descriptivos versus analíticos 00:03:00
- Pregunta de investigación PICO/PECO 00:05:00
- ¿Qué es R y RStudio? 00:02:00
- Instalando R y RStudio 00:03:00
- Conociendo la interfaz de RStudio 00:06:00
- Iniciando un nuevo proyecto y carpeta de trabajo 00:06:00
- Práctica en RStudio de creación de proyecto 00:04:00
- Comandos y paquetes (librerías) 00:08:00
- Práctica en RStudio de instalación y apertura de paquetes 00:06:00
- Objetos en R 00:03:00
- Vectores en R 00:04:00
- Creando nuevos objetos 00:03:00
- Práctica en RStudio de creación de objetos 00:05:00
- Importando bases de datos a RStudio 00:09:00
- Práctica en RStudio de importanción de bases de datos 00:11:00
- Seleccionando filas y columnas 00:08:00
- Práctica en RStudio de selección de filas y columnas 00:05:00
- Clases de variables en RStudio 00:09:00
- Práctica en RStudio de clases de variables 00:07:00
- Calculando nuevas variables 00:05:00
- Categorizando variables 00:15:00
- Recategorizando variables 00:07:00
- Práctica en RStudio de creación de variables 00:13:00
- Exportando bases de datos 00:03:00
- Práctica de exportación de bases de datos en RStudio 00:04:00
- Histogramas y distribución de una variable numérica 00:07:00
- Medidas de tendencia central 00:06:00
- Medidas de dispersión 00:06:00
- Evaluación de la distribución normal 00:13:00
- Análisis descriptivo de variables numéricas 00:04:00
- Gráfico de cajas y bigotes 00:03:00
- Análisis descriptivo de variables categóricas 00:06:00
- Gráfico de barras 00:03:00
- GGplot2: La mejor herramienta para crear gráficos 00:04:00
- Práctica de ggplot2 en RStudio 00:03:00
- Análisis bivariable para variables dependientes categóricas 00:09:00
- Supuestos de la prueba de Chi cuadrado 00:03:00
- Chi cuadrado en RStudio 00:04:00
- Interpretación de la prueba de Chi cuadrado 00:02:00
- Prueba exacta de Fisher 00:02:00
- Corrección de Yates 00:01:00
- Práctica en RStudio de Chi cuadrado, Fisher y Yates 00:10:00
- Prueba de T de Student - ¿Cuándo usarla? 00:09:00
- Supuestos de la prueba de T de Student 00:07:00
- T de Student en RStudio 00:04:00
- Interpretación de la prueba de T de Student 00:03:00
- Prueba de T de Welch 00:01:00
- Prueba U de Mann-Whitney - ¿Cuándo usarla? 00:08:00
- Supuestos de la prueba U de Mann-Whitney 00:06:00
- U de Mann-Whitney en RStudio 00:01:00
- Interpretación de la prueba U de Mann-Whitney 00:01:00
- Práctica en RStudio de T de Student y U de Mann Whitney 00:17:00
- Kruskall-Wallis en RStudio 00:03:00
- Interpretación de los resultados de Kruskall-Wallis 00:02:00
- Práctica en RSTudio de ANOVA y Kruskall-Wallis 00:14:00
- ANOVA - Cuándo usarla y formulación de hipótesis 00:08:00
- ANOVA en RStudio más evaluación de lo supuestos 00:17:00
- Interpretación de los resultados de ANOVA 00:04:00
- Prueba de Kruskall-Wallis - ¿Cuándo usarla? 00:05:00
- Correlación entre dos variables y diagramas de dispersión 00:05:00
- Coeficiente de correlación R 00:03:00
- R de Pearson - ¿Cuándo usar? 00:01:00
- Supuestos del coeficiente de Pearson 00:12:00
- R de Pearson en RStudio 00:02:00
- R de Pearson - Interpretación 00:01:00
- Hipótesis de R de Spearman 00:01:00
- R de Spearman - Supuestos 00:03:00
- R de Spearman en RStudio 00:02:00
- R de Spearman - Interpretación 00:02:00
- Práctica de correlación en RStudio 00:17:00
- Seccion6-Analisis_chi2
- Seccion 6 - Base_chi2
- Seccion 7- Analisis_Tstudent
- Seccion 7 - Base_Tstudent
- Seccion 8 - Analisis_Anova
- Seccion 8 - Base_anova
- Seccion 9 - Analisis_Correlacion
- Seccion 9 - Base_cor
- Ninguno
Aprende como realizar análisis estadísticos en RStudio para estudios biomédicos o de ciencias de la salud paso a paso. Ya seas estudiante o profesional con interés en aprender a realizar análisis estadísticos con RStudio pero sin un claro punto de partida este curso es perfecto para ti. Los conocimientos adquiridos en este curso te servirán tanto para realizar análisis de datos de trabajos de investigación y tesis. Además, cada análisis explicado utiliza como ejemplo una pregunta de investigación biomédica de tal forma que sea aplicable.
Específicamente aprenderás a realizar los mismos análisis que realizamos al día a día los investigadores biomédicos como por ejemplo:
Instalación de R y RStudio e Interfaz
Introducción a los fundamentos de RStudio.
Creación de diagramas para graficar datos incluyendo plots de nubes de puntos, histogramas, diagramas circulares o diagramas de caja y bigotes con la librería ggplot2.
Importación y exportación de bases de datos
Creación, cálculo y transformación de variables.
Cálculo de estimados descriptivos como frecuencias absolutas relativas, medidas de tendencia central y dispersión.
Realización de pruebas paramétricas como Chi Cuadrado, T de Student y ANOVA.
Realización de pruebas no paramétricas como Fisher, U de Mann-Whitney y Kruskall Wallis.
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