Nolasco, Andreu
Estadística avanzada en Ciencias de la Salud. Modelos lineales
URI: http://hdl.handle.net/10045/60678
DOI: 
ISSN: 
Abstract: 
Este material presenta métodos estadísticos avanzados para el entorno de las ciencias de la salud. Proviene de la experiencia docente de su autor, profesor en asignaturas, cursos y seminarios impartidos en el entorno de las ciencias de la salud, dirigidos a profesionales que desarrollan su labor asistencial, de gestión, de docencia o de investigación en este ámbito. Los contenidos aquí recogidos tratan de los modelos multivariantes de carácter probabilístico más frecuentes en el ámbito de la investigación en estudios observacionales en el entorno de las Ciencias de la Salud. Dan respuesta a las preguntas de investigación clínico-epidemiológica que plantean el análisis de si una o más variables (explicativas) aportan capacidad explicativa relevante sobre una variable resultado (respuesta) bajo una estructura lineal. Los modelos lineales aquí recogidos permiten utilizar variables respuesta de tipo cuantitativo (regresión lineal múltiple), o basadas en variables de tipo dicotómico, a través de modelizar la incidencia acumulada de un resultado (regresión logística), la tasa o densidad de indicdencia del resultado (regresión de Poisson) o la tasa instantánea de incidencia en el tiempo del resultado (regresión de Cox). Los contenidos de este texto están especialmente orientados como material de apoyo teórico-práctico en cursos, seminarios, etc. cuyo objetivo sea el de profundizar en estos modelos.  Estos materiales han venido mostrando su utilidad como soporte docente en asignaturas impartidas en las titulaciones de máster de Ciencias de la Salud de la Universidad de Alicante, como Investigación de Ciencias de la Salud, Salud Pública, Óptica,.., y en numerosos cursos de posgrado impartidos por el autor. El material se estructura en cinco capítulos, partiendo de un capítulo introductorio en el que se exponen las características generales del análisis multivariante y las propiedades y características comunes de los modelos que se desarrollan. A continuación se presenta un capítulo dedicado a cada uno de los modelos. La presentación de los modelos sigue el esquema estructura, construcción-estimación, requerimientos e inferencias con el modelo. El material se presenta en un formato de dos columnas, la primera de ellas (izquierda) está dedicada a presentar los contenidos teóricos de apoyo, mientras que la segunda (derecha) se dedica a aplicaciones de revisión-ejemplificación para que el alumno aplique los contenidos teóricos.
Keywords:Estadística, Análisis multivariante, Modelos lineales, Regresión lineal, Regresión logística, Regresión de Poisson, Regresión de Cox
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