Curs d'Estadística per a la Recerca Biomèdica amb R per PreDocs (2023)

Vall d'Hebron

Informació del curs

Objectius


La recerca biomèdica té una component quantitativa important i els investigadors necessiten sovint poder processar i analitzar les dades que recullen o generen en els seus estudis. Si bé algunes d'aquestes anàlisis poden ser complexes i requerir de personal especialitzat n'hi ha d'altres que, amb els coneixements i els recursos adequats, són relativament senzilles de dur a terme. L'objectiu principal d'aquests curs és proporcionar una perspectiva general dels principals mètodes estadístics que poden resultar d'utilitat en el dia a dia de la recerca biomèdica o la pràctica clínica. El seu enfocament és aplicat i el que es persegueix és dotar els investigadors i professionals de la biomedicina, de conceptes i eines per saber quan cal aplicar cada tècnica, i com fer-ho utilitzant l'eina estadística apropiada.

Metodologia

Els professors presentaran les idees bàsiques fent servir materials en línia i exemples senzills i es proposaran exercicis d'anàlisis de dades per treballar i consolidar els conceptes. L'eina principal serà el llenguatge estadístic R amb la interfície Rstudio. Ambdues eines es poden descarregar lliurement de la web i s'instal·len fàcilment en ordinadors personals.

Professorat

El curs està organitzat conjuntament per la Unitat d'Estadística i Bioinformàtica (UEB) del Vall d'Hebron Institut de Recerca (VHIR). El curs serà impartit pel Dr. Santiago Pèrez-Hoyos, Llicenciat en Matemàtiques , Esp. Estadística i Dr. en Salut Comunitària, i Cap de la Unitat d'Estadística i Bioinformàtica (UEB) del VHIR, el Dr. Àlex Sànchez, Catedràtic al departament de Genètica, Microbiologia i Estadística de la Universitat de Barcelona, Responsable de Projectes de Ciències de Dades de la UEB i la Sra. Miriam Mota-Foix Graduada en Estadística especialitzada en salut i Màster en Estadística i Bioinformàtica i Anna Sanjuan graduada en Bioquímica i Master en Bioinformàtica y Bioestadística, la Dra. Mireia Ferrer la Dra. Esther Camacho i la Dra. Berta Miró.

Continguts del curs

  • Sessió 1. Introducció a R i RStudio i Tidyverse.
  • Sessió 2. Estadística descriptiva I: Resums numèrics, taules i gràfics. Reproduïbilitat amb R
  • Sessió 3. Estadística descriptiva II: Gràfics i taules bivariants. Visualització de dades amb ggplot2..
  • Sessió 4. Més manegament de dades amb R. Automatització de tasques amb scripts..
  • Sessió 5. Sessió presencial de pràctiques en R i resolució de dubtes
  • Sessió 6. Introducció a la inferència. Intervals de Confiança.
  • Sessió 7. Proves d'hipòtesis I: Conceptes bàsics
  • Sessió 8. Proves d'hipòtesis II: Variables quantitatives.
  • Sessió 9. Proves d'hipòtesis III: Taules de contingència, Khi², Tests diagnòstics: Sensibilitat, especificitat i corbes ROC.
  • Sessió 10. Sessió presencial de resolució d’exercici d’anàlisis de dades reals.

Dates i localització

El curs té una durada de i consisteix en 10 sessions de 2 hores, 8 impartides online en la plataforma Teams i 2 presencials en l’aula del campus que s’indicarà.

Les sessions seran online els 10,11,16,17, 24, 25 30 y 31 de maig de 13 a 15 h. Les sessions presencials seran els dijous 18 de maig i 1 de juny de 13 a a 15h

Materials del curs

Sessió 0 : Presentació del curs

Sessió 1. Introducció a R i RStudio i Tidyverse

Sessió 2. Estadística descriptiva I: Resums numèrics, taules i gràfics. Reproduïbilitat amb R

Sessió 3. Estadística descriptiva II: Gràfics i taules bivariants. Visualització de dades amb ggplot2.

Sessió 4. Més manegament de dades amb R. Automatització de tasques amb scripts

Sessió 5: Sessió presencial de pràctiques en R i resolució de dubtes.

Sessió 6: Introducció a la inferència estadística. Intervals de confiança

Sessió 7. Proves d'hipòtesis I: Conceptes bàsics. Proves d'hipòtesis I

Sessió 8. Proves d'hipòtesis II: Variables quantitatives

Sessió 9: Proves d'hipòtesis III: Taules de contingència, Khi², Tests diagnòstics: Sensibilitat, especificitat i corbes ROC.

Sessió 10. Exercici resum d’anàlisis de dades reals

Enquesta de satisfacció del curs

Enllaços i referències interessants

R and Rstudio

Llibres i webs

Tutorials

Datasets