Presentación

Curso de Postgrado: Datos Multinivel - Diseño de Estudios y Métodos de Análisis

Curso de Postgrado

CURSO DE POSTGRADO

DATOS MULTINIVEL – DISEÑO DE ESTUDIOS Y MÉTODOS DE ANÁLISIS

SEMESTRE 2° AÑO 2015

PROF. ENCARGADO Shrikant Bangdiwala
COORDINADORA Paulina Pino Z.
Escuela de Salud Pública

UNIDAD ACADÉMICA: Programa de Epidemiología

TELÉFONO 02 2978 61 49 E-MAIL ppino@med.uchile.cl 

TIPO DE CURSO Electivo
(Regular, Avanzado, Electivo, Seminarios Bibliográficos, Formación General)

CRÉDITOS 6 (56 horas directas + 128 horas indirectas)
(1 Crédito Equivale A 30 Horas de trabajo total del estudiante)

CUPO ALUMNOS 20 - 5
(N° Máximo) (N° mínimo)

PRE-REQUISITOS • Bioestadística nivel intermedio, incluyendo modelos de regresión lineal múltiple, regresión logística, y regresión de Poisson
• Manejode STATA

INICIO: 9 de octubre / TÉRMINO: 9 de noviembre de 2015

DÍA/HORARIO
POR SESIÓN Lunes y Viernes de 9:00 a 13:00 y de 14:30 a 18:30 
POR SESIÓN

LUGAR Escuela de Salud Pública
Escuela De Postgrado (Sala a determinar) u otro lugar

DESCRIPCIÓN / OBJETIVOS

Este curso está orientado a dar soluciones analíticas a los problemas generados por datos correlacionados, ya sea porque provienen de estructuras en niveles diferentes o porque el diseño considera varias mediciones repetidas en el tiempo. Por ejemplo, cuando se estudia a individuos "anidados" en conjuntos mayores (moléculas, células, sistemas; escolares, colegios, comunas; consultorios, municipios, regiones; hojas, ramas, árboles, bosques); ocuando se repite la medición en los mismos individuos (peso, estatura, colesterolemia) en varias ocasiones en un período de seguimiento. En tales casos los modelosde regresión multinivel (o jerárquico) es el tipo de análisis que permite manejar adecuadamente la no independencia y al mismo tiempo conocer el papel de cada nivel, aprovechando adecuadamente la riqueza de información de tales estudios.

Objetivos

Al término del curso el estudiante estará capacitado para:
• identificar las estructuras jerárquicas de investigaciones típicas de su área, y reconocer preguntas de investigación multinivel.
• tomar decisiones respecto al diseño de estudios con datos multinivel.
• tomar decisiones respecto al tipo de análisis requerido con datos multinivel.
• efectuar análisis multinivel mediante STATA en distintas situaciones.
• interpretar adecuadamente los resultados obtenidos en su análisis multinivel.

METODOLOGÍA

14 Sesiones presenciales (horas=656 teórico-prácticas en computador.
Estudio, ejercicios y un trabajo de aplicación de los estudiantes.

EVALUACIÓN

Presentación de un problema multinivel, con datos asociados, resolución y crítica.
2 ejercicios

BIBLIOGRAFÍA

- Rabe-Hesketh & Skrondal (2012) Multilevel and Longitudinal Modeling Using STATA, Vol I & II, 3ra edición, STATA Press(texto requisito)
- Twisk (2006) Applied Multilevel Analysis, Cambridge University Press(recomendado)
- Twisk (2013) Applied Longitudinal Data Analysis for Epidemiology, Cambridge University Press (recomendado)


PROFESOR PARTICIPANTE

Dr. Shrikant Bangdiwala
Profesor titular en Investigación, Departamento de Bioestadística
Gillings School of Global Public Health
The University of North Carolina at Chapel Hill, USA
Profesor Invitado Escuela de Salud Pública,
Facultad de Medicina, Universidad de Chile

Más información: Hernán Cuitiño hcuitino@med.uchile.cl 

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