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Matricúlate en este Máster Bioestadística destaca con tu formación y una titulación universitaria expedida por la Universidad Europea Miguel de Cervantes

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1500 horas - 60 ECTS
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sin intereses
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Caterina Aiello

Opinión sobre Máster en Bioestadística (Titulación Universitaria + 60 Créditos ECTS)

Caterina Aiello, ¿qué te hizo decidirte por nuestro Master Online?

salidas profesionales

Caterina Aiello, ¿qué has aprendido en el Master Online?

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Caterina Aiello, ¿qué es lo que más te ha gustado de este Master Online?

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Caterina Aiello, ¿qué has echado en falta del Master Online?

excelente

Carlota C.p.

TARRAGONA

Opinión sobre Máster en Bioestadística (Titulación Universitaria + 60 Créditos ECTS)

Me matriculé en este master sobre bioestadística por las salidas laborales. Está muy completo y el tutor me ha realizado un seguimiento inmejorable.

Pablo J.a.

ALMERÍA

Opinión sobre Máster en Bioestadística (Titulación Universitaria + 60 Créditos ECTS)

Un master interesante. Los temas que más me han gustado han sido los que tratan sobre la inferencia estadística y el modelo lineal simple, ya que me han aportado gran cantidad de nuevos conceptos.

Francisco G.v.

ISLAS BALEARES

Opinión sobre Máster en Bioestadística (Titulación Universitaria + 60 Créditos ECTS)

Gracias a este master me siento un experto en bioestadística. Además, he conseguido la titulación que me pedían para un puesto de empleo. Está bastante completo, no le falta nada.

Cristina S.l.

MÁLAGA

Opinión sobre Máster en Bioestadística (Titulación Universitaria + 60 Créditos ECTS)

Este master está muy bien. He aprendido sobre la investigación en ciencias de la salud. Además, el tutor ha resuelto todas mis dudas en el menor tiempo posible, por lo que he avanzado sin problema en la formación.

Nora R.d.

GRANADA

Opinión sobre Máster en Bioestadística (Titulación Universitaria + 60 Créditos ECTS)

Estoy muy contenta con esta formación. No obstante, el temario es complejo y la mejor forma de comprenderlo es con supuestos prácticos, por lo que, deberían incluir más de estos.
* Todas las opiniones sobre Máster en Bioestadística (Titulación Universitaria + 60 Créditos ECTS), aquí recopiladas, han sido rellenadas de forma voluntaria por nuestros alumnos, a través de un formulario que se adjunta a todos ellos, junto a los materiales, o al finalizar su curso en nuestro campus Online, en el que se les invita a dejarnos sus impresiones acerca de la formación cursada.
Alumnos

Plan de estudios de Máster bioestadística

MÁSTER BIOESTADÍSTICA. Aprovecha esta oportunidad y conviértete en un experto en ciencias de la salud con este master online. Dale a tu carrera el impulso que te mereces y alcanza tus metas profesionales de la manera más cómoda y flexible. ¡Entra en la web o solicita ya más información sin compromiso!

Resumen salidas profesionales
de Máster bioestadística
El tratamiento de datos derivados de investigación es de vital importancia para determinar si existen diferencias significativas entre condiciones diferentes, o si por ejemplo existe correlación entre diferentes variables. Del mismo modo, es de vital importancia realizar correctamente el muestreo y la toma de datos para evitar sesgos. Mediante el Master en Bioestadística conocerás la importancia de la estadística para dar rigor a una investigación científica, así como la mejor forma de realizar el tratamiento de datos derivados de investigación en ciencias o sanidad. Disponemos de un equipo docente multidisciplinar que hará todo lo posible por asesorarte en el transcurso de tu proceso formativo.
Objetivos
de Máster bioestadística
- Familiarizarse con conceptos básicos de estadística. - Conocer los principales métodos para analizar variables de diferente naturaleza. - Entender la aplicabilidad de la estadística al ámbito de las biociencias. - Aprender nociones básicas sobre los paquetes estadísticos más populares. - Identificar el mejor método para trabajar con datos no paramétricos. - Adquirir nociones sobre regresión y probabilidad.
Salidas profesionales
de Máster bioestadística
Las principales salidas profesionales del Master en Bioestadística se relacionan con la investigación en la Universidad tanto pública como privada, así como en centros de investigación especializados como por ejemplo el CSIC o el IMIBIC. Este máster es un complemento perfecto a tu formación previa si deseas enfocar tu futuro profesional en esta dirección.
Para qué te prepara
el Máster bioestadística
Mediante el Master en Bioestadística conocerás los principales métodos enfocados al tratamiento estadístico de datos de diversa naturaleza derivados de investigación en biociencias, ciencias experimentales o ciencias de la salud. Del mismo modo, también te enseñará nociones básicas sobre el funcionamiento de diversos paquetes estadísticos con el fin de optimizar el procedimiento de análisis de datos.
A quién va dirigido
el Máster bioestadística
El Master en Bioestadística está dirigido a todo aquel que disponga de una titulación previa en biociencias, ciencias experimentales o en el ámbito sanitario (biología, bioquímica, biotecnología, ciencias ambientales, medicina, farmacia…) que pretenda especializarse en el tratamiento estadístico de datos derivados de investigación.
Metodología
de Máster bioestadística
Entre el material entregado en este curso se adjunta un documento llamado Guía del Alumno dónde aparece un horario de tutorías telefónicas y una dirección de e-mail dónde podrá enviar sus consultas, dudas y ejercicios. Además recibirá los materiales didácticos que incluye el curso para poder consultarlos en cualquier momento y conservarlos una vez finalizado el mismo.La metodología a seguir es ir avanzando a lo largo del itinerario de aprendizaje online, que cuenta con una serie de temas y ejercicios. Para su evaluación, el alumno/a deberá completar todos los ejercicios propuestos en el curso. La titulación será remitida al alumno/a por correo una vez se haya comprobado que ha completado el itinerario de aprendizaje satisfactoriamente.
Carácter oficial
de la formación
La presente formación no está incluida dentro del ámbito de la formación oficial reglada (Educación Infantil, Educación Primaria, Educación Secundaria, Formación Profesional Oficial FP, Bachillerato, Grado Universitario, Master Oficial Universitario y Doctorado). Se trata por tanto de una formación complementaria y/o de especialización, dirigida a la adquisición de determinadas competencias, habilidades o aptitudes de índole profesional, pudiendo ser baremable como mérito en bolsas de trabajo y/o concursos oposición, siempre dentro del apartado de Formación Complementaria y/o Formación Continua siendo siempre imprescindible la revisión de los requisitos específicos de baremación de las bolsa de trabajo público en concreto a la que deseemos presentarnos.

Temario de Máster bioestadística

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  1. Introducción, concepto y funciones de la estadística
  2. Estadística descriptiva
  3. Estadística inferencial
  4. Medición y escalas de medida
  5. Variables: clasificación y notación
  6. Distribución de frecuencias
  7. Representaciones gráficas
  8. Propiedades de la distribución de frecuencias
  9. Medidas de posición
  10. Medidas de dispersión
  11. Medidas de forma
  12. Curva de Lorenz, coeficiente de Gini e índice de Theil
  1. Medidas de tendencia central
  2. Medidas de posición
  3. Medidas de variabilidad
  4. Índice de asimetría de Pearson
  5. Puntuaciones típicas
  1. Introducción al análisis conjunto de variables
  2. Asociación entre dos variables cualitativas
  3. Correlación entre dos variables cuantitativas
  4. Regresión lineal
  1. Conceptos previos de probabilidad
  2. Variables discretas de probabilidad
  3. Distribuciones discretas de probabilidad
  4. Distribución normal
  5. Distribuciones asociadas a la distribución normal
  1. Conceptos previos
  2. Métodos de muestreo
  3. Principales indicadores
  1. Introducción a las hipótesis estadísticas
  2. Contraste de hipótesis
  3. Contraste de hipótesis paramétrico
  4. Tipologías de error
  5. Contrastes no paramétricos
  1. Introducción a los modelos de regresión
  2. Modelos de regresión: aplicabilidad
  3. Variables a introducir en el modelo de regresión
  4. Construcción del modelo de regresión
  5. Modelo de regresión lineal
  6. Modelo de regresión logística
  7. Factores de confusión
  8. Interpretación de los resultados de los modelos de regresión
  1. Estadística no paramétrica. Conceptos básicos
  2. Características de las pruebas
  3. Ventajas y desventajas del uso de métodos no paramétricos
  4. Identificación de las diferentes pruebas no paramétricas
  1. Modelos ambientales: determinísticos y estocásticos
  2. Datos ambientales
  3. Concepto de variable aleatoria y su relevancia con respecto a los datos ambientales
  4. Estadística en la gestión ambiental
  5. Poblaciones y muestras
  6. Parámetros estadísticos
  1. Escalas de medición
  2. Descriptores estadísticos de datos ambientales
  3. Incertidumbre de la medición, exactitud, precisión y estimación del sesgo de los datos ambientales
  4. Variabilidad y errores en los datos de contaminación ambiental
  1. Aplicaciones de distribución de probabilidad
  2. Interpretación de estándares ambientales
  3. Análisis de frecuencia de inundaciones
  4. Datos de calidad del aire
  1. Necesidad y propósito del muestreo
  2. Métodos para seleccionar lugares y momentos de muestreo
  3. Monitoreo de variables hidrológicas e hidrogeológicas de cantidad y calidad de agua
  4. Monitoreo de la calidad del aire
  5. Muestreo de suelos
  1. Diseños de muestreo probabilísticos y no probabilísticos para el muestreo ambiental
  2. Distribuciones muestrales
  3. Estimación de parámetros ambientales (puntuales y de intervalo)
  4. Estimación del intervalo de confianza y determinación del tamaño de la muestra
  1. Análisis de correlación: análisis gráfico, covarianza, coeficiente de correlación, distribución del coeficiente de correlación y su significancia estadística
  2. Construcción de modelos empíricos y análisis de regresión
  3. Procesos no lineales en el medio ambiente y uso de transformadas
  4. Introducción a la regresión lineal múltiple
  5. Análisis de series temporales
  1. Introducción
  2. Cómo crear un archivo
  3. Definir variables
  4. Variables y datos
  5. Tipos de variables
  6. Recodificar variables
  7. Calcular una nueva variable
  8. Ordenar casos
  9. Seleccionar casos
  1. Introducción
  2. Análisis de frecuencias
  3. Tabla de correlaciones
  4. Diagramas de dispersión
  5. Covarianza
  6. Coeficiente de correlación
  7. Matriz de correlaciones
  8. Contraste de medias
  1. 1.Test de normalidad
  2. Análisis de varianza
  3. Comparación de medias
  4. Realización y maquetación de gráficos
  5. Estadística descriptiva
  1. Definición de las variables
  2. Comandos utilizados para comparación de variables
  3. Comandos utilizados para correlación lineal
  4. Elaboración de gráficos mediante R
  5. Comandos utilizados para estadística descriptiva
  1. Comandos para estadística descriptiva
  2. Formulario
  3. Anova
  4. Elaboración de gráficos
  5. Chi cuadrado
  1. ¿Qué es Past?
  2. Introducción de datos
  3. Análisis de variables
  4. Índices de diversidad
  5. Otros análisis de interés
  1. Estadística no paramétrica. Conceptos básicos
  2. Características de las pruebas
  3. Ventajas y desventajas del uso de métodos no paramétricos
  4. Identificación de las diferentes pruebas no paramétricas
  1. Pruebas no paramétricas para una muestra
  2. Chi-cuadrado o ji-cuadrado
  3. Prueba de Kolmogorov-Smirnov para una muestra
  4. Prueba binomial
  5. Prueba de rachas
  1. Prueba de los signos
  2. Prueba del rango con signo de Wilcoxon
  3. Prueba de McNemar
  1. Pruebas para k muestras relacionadas
  2. Prueba de Cochran
  3. Prueba de Friedman
  4. Coeficiente de concordancia de W de Kendall
  1. Pruebas para dos muestras independientes
  2. Prueba U de Mann Whitney
  3. Prueba de Wald-Wolfowitz
  4. Prueba de reacciones extremas de Moses
  5. Prueba de Kolmogorov-Smirnov para dos muestras
  1. Pruebas no paramétricas para K muestras independientes
  2. Prueba de la mediana
  3. Prueba H de Kruskal-Wallis
  4. Prueba de Jonckheere-Terpstra
  1. Experimento aleatorio
  2. Espacio muestral
  3. Suceso
  4. Intersección de sucesos
  5. Probabilidad clásica
  6. Probabilidad condicional
  7. Ley de probabilidad total
  8. Teorema de Bayes
  9. Variables aleatorias
  10. Desigualdad de Chebyschev
  11. Distribución normal
  1. Modelos discretos
  2. Distribución dicotómica (Bernoulli)
  3. Distribución binomial
  4. Distribución hipergeométrica
  5. Modelo de poisson
  1. Distribución continua
  2. Distribución uniforme
  3. Distribución exponencial
  4. Distribución normal
  1. Aproximación de una Binomial por una Poisson
  2. Aproximación de una Binomial por una Normal
  3. Aproximación de una distribución de Poisson por una Normal
  4. Corrección por continuidad
  1. Regresión lineal
  2. Coeficiente de Pearson
  3. Coeficiente de Spearman
  4. Coeficiente Tau de Kendall
  5. Correlación Jackknife
  1. La regresión logística
  2. Dónde y cuándo aplicarla
  3. Cómo interpretarla
  4. Precauciones
  1. Análisis de supervivencia
  2. Conceptos básicos
  3. Supervivencia y riesgo
  4. Metodología estadística
  5. Regresión de Cox
  6. Método de Kaplan-Meier

Titulación de Máster bioestadística

Título Propio Master de Formación Permanente en Bioestadística expedido por la Universidad Europea Miguel de Cervantes acreditada con 60 ECTS Universitarios (Master Profesional de la Universidad Europea Miguel de Cervantes) Si lo desea puede solicitar la Titulación con la APOSTILLA DE LA HAYA (Certificación Internacional reconocida en más de 200 países de todo el mundo. También está disponible con Sello Notarial válido para los ministerios de educación de países no adheridos al Convenio de la Haya.
Master Bioestadistica
INESALUD - CESA - Universidad Europea Miguel de Cervantes

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Grado en Biología Máster Universitario en Biotecnología (Rama Industrial) Doctorado en Biociencias y Ciencias Agroalimentarias Curso de Formación E-Learning
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Francisco Navarro Martinez
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Doctor en Ciencias Aplicadas al Medio Ambiente, con especialidad en Recursos Hídricos, por la Universidad de Almería y Perito Ambiental.
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Materiales entregados con el Máster bioestadística

Información complementaria

Máster en Bioestadística

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¿Qué es la bioestadística?

La bioestadística se trata de la estadística que se aplica a ciencias de la vida, como por ejemplo, la biología o la medicina. Este tipo de estudios es muy importante, ya que recogiendo datos de la población en términos de salud, y analizando estos, se puede llegar a diagnosticar un tipo de enfermedad. También, funciona este tipo de estudios para ver cómo están los niveles de contaminación u otros datos ecológicos.

Se enfoca en los problemas planteados desde la biología y medicina. Para ello, pone en práctica los métodos de recolección e interpretación de datos propios de la estadística y los procedimientos del método científico.

Definimos la Bioestadística como una instrucción de la ciencia que sirve para hacer empleo de diversos instrumentos para examinar y evaluar análisis estadísticos. Es una de las doctrinas que sirven para evaluar problemas relacionados con la biología y con la salud; asimismo, nos ayuda a la obtención de informaciones relevantes para llevarlo a gráficas y saber interpretarlos. 

Es una de las bifurcaciones que tiene el sector de la estadística, por tanto, la bioestadística aborda las funciones que están relacionadas con la recopilación de informaciones y su veraz almacenaje. Asimismo, podemos llevar a cabo el examen de las informaciones y de los datos gracias a los múltiples métodos e instrumentos; además, podemos representar los datos que hemos recopilado y saber interpretarlos. 

En la actualidad, la bioestadística es una de las doctrinas relevantes a la hora de la investigación y de la ciencia, ya que aborda diferentes campos, por ejemplo: la medicina, la alimentación, la farmacia, etc. Sin esta rama de la estadística, las personas no podríamos llevar a cabo estudios. 

Master Bioestadística

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Bioestadística en la actualidad

Con el paso del tiempo y de los años, este tipo de estudios se han convertido en imprescindibles para el análisis de la supervivencia de algunas especies de animales, y fundamental para intentar que la calidad de los humanos, plantas y animales siga siendo igual.

Debido a la importancia que tiene este campo de estudio, es muy importante que el profesional esté muy bien formado para trabajar en el mundo de las ciencias de la salud, ya sea realizando investigaciones bioestadísticas o haciendo análisis estadísticos e informáticos de la investigación.

Tipos de bioestadística

La bioestadística se divide en dos tipos principalmente que son:

  • La bioestadística descriptiva: Se ocupa de resumir los datos que se tienen y transformarlos en información útil y fácilmente digerible. Sirve para recoger, clasificar, representar y resumir los datos. Esta disciplina usa dos procedimientos: el cálculo de los índices estadísticos, que son números que resumen de manera sencilla la información contenida en datos reales, y la utilización de las representaciones gráficas que representan la situación y ayudan a sacar conclusiones.
  • La bioestadística analítica o inferencial: Establece las asociaciones o las relaciones entre las características observadas previamente. Su objetivo es hacer inferencias o extraer consecuencias científicas. Estas relaciones van a servir de base para contrastar las hipótesis de una investigación frente a los datos recogidos de manera empírica. Este tipo de bioestadística emplea dos técnicas: el contraste de hipótesis y la estimación de los intervalos de confianza. Después del contraste, se tomará la decisión de si los datos apoyan o no la hipótesis planteada inicialmente.

Objetivos de la Bioestadística 

  • Determinar el tipo de información que hay que recopilar y el número de los que hay que disponer para que sea una investigación fiable y de la cual se puedan obtener conclusiones. 
  • Recopilación de información en gran cantidad, agruparlos según su categoría y guardarlos eficientemente para que podamos consultarlos y examinarlos. 
  • Llevar a cabo exámenes por ordenador con los cuales podemos aplicar herramientas para poder realizar conclusiones. 
  • Comprobar los resultados y representarlos de forma gráfica para que puedan ser observados de manera muy fácil y sencilla. 
  • Lanzar conclusiones a partir de los datos que hemos recopilado y que hemos examinado.
  • Examen del proceso una vez que hemos acabado la investigación para poder poner en práctica mejores herramientas para los próximos estudios o investigaciones. 

¿Qué es la biometría?

La biometría se refiere a las medidas biológicas o características físicas que se pueden emplear para identificar a las personas. Alguna de esta información que se utiliza es el reconocimiento facial, la clasificación de las huellas dactilares o los exámenes de retina.

Actualmente, la biometría ha avanzado tanto que hasta sirve para proteger documentos confidenciales. Esto se hace, por ejemplo, a través del reconocimiento de voz o incluso monitorear los latidos cardíacos con el fin de verificar la identidad de los clientes.

Las ventajas que ofrece la biometría son numerosas. Entra ellas podemos destacar algunas como:

  • Comodidad: Con los sistemas biométricos no se necesitan llaves o tarjetas para acceder a instalaciones, haciendo de esta manera que sea más cómodo acceder a ciertos lugares.
  • Minimizar costes: Para las empresas, la implementación de sistemas biométricos implica un gran ahorro porque así no hará falta gastar tanto dinero en hacer llaves o tarjetas para entrar a algunos sitos.
  • Mayor seguridad: Se ha pasado de tener contraseñas a emplear la huella dactilar en la mayoría de los procedimientos que requieren una seguridad especial. Así, se evitan ataques informáticos y robos de contraseñas y es más fácil comprobar que efectivamente es esa persona la que está accediendo a los datos.

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Por otro lado, tendrás la ayuda de un servicio de tutorías personalizado siempre que lo necesites.

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