Pla Docent 2011-2012 - Universitat Pompeu Fabra

MÁSTER INTERUNIVERSITARIO EN
SALUD PÚBLICA
Guía docente de la asignatura:
Manejo y Análisis de Datos
Departamento de Ciencias Experimentales y de la Salud
UNIVERSITAT POMPEU FABRA - UNIVERSITAT AUTÒNOMA DE
BARCELONA
DATOS DESCRIPTIVOS DE LA ASIGNATURA
Curso académico: 2011-2012 (1er y 2do trimestres)
Nombre de la asignatura: Manejo y Análisis de Datos
Tipo de asignatura: Obligatoria
Número de créditos: 4 ECTS
Coordinación: Francisco Fernández Gómez
Profesorado: Estel Plana, Jose Miguel Martinez, Anna Esteve, Juan Ramón Gónzalez, Francisco
Fernández
PROFESORES
Anna Esteve es Licenciada en Matemáticas por la Universitat de Barcelona (1995), fue profesora del
Departamento de Estadística de la misma Universidad y se doctoró en Matemáticas por la Universitat
de Barcelona el año 2003. Desde 1999 es investigadora del Centre d’Estudis Epidemiològics sobre les
ITS/sida de Catalunya (CEEISCAT) desarrollando como principal actividad el análisis de estudios de
cohortes en pacientes infectados por el VIH. Lleva a cabo su actividad postdoctoral en colaboración
con el Departamento de Probabilidad, Lógica y Estadística de la Universitat de Barcelona en el área de
los métodos de predicción basados en distancias contribuyendo al problema metodológico de
selección de métricas/kernels en procesos de aprendizaje estadístico.
Email: [email protected]
Juan Ramón Gonzalez es Diplomado en estadística por la Universitat Autónoma de Barcelona
(UAB), Licenciado en estadística por la Universitat Politècnica de Catalunya donde también obtuvo el
doctorado en estadística. Obtuvo el master en evaluación y gestión de servicios sanitarios por al UAB
y la agencia de evaluación de tecnologías medicas (AATRM). Hasta el año 2005 realizó investigación
en epidemiología del cáncer en el Institut Català d’Oncologia y hasta Julio de 2007 desarrolló su
actividad investigadora en el campo de la genética en el Centro de Regulación Genómica donde llevó
a cabo estudios sobre epidemiología genética en trastornos psiquiátricos, y desarrolló métodos
estadísticos para el análisis SNPs. Actualmente es investigador del Centro de Investigación en
Epidemiología Ambiental (CREAL) donde se dedica a la investigación bioestadística en genética,
estudiando la variabilidad genómica entre poblaciones y desarrollando métodos estadísticos para el
análisis de técnicas cuantitativas de dosis génica. Su actividad docente la desarrolla en el Departamento
de Salud Pública de la Universitat de Barcelona donde imparte clases de bioestadística en la facultad
de Medicina.
Email: [email protected]
2
José Miguel Martínez es Diplomado en estadística por la Universitat Autónoma de Barcelona
(1996), Licenciado en estadística por la Universidad de Granada (2000) y Doctor en estadística por la
Universidad Politécnica de Catalunya (2006). Su actividad docente se centra en la enseñanza de
epidemiología en la asignatura de Salud laboral I del Grado en relaciones laborales (UPF) y el máster
en seguridad e higiene en el trabajo: prevención de riesgos laborales (UB, UPC, UPF, INSHT) y de
bioestadística y análisis de datos con Stata en el master en salud laboral (UPF). Trabaja en el Centro de
Investigación en Salud Laboral (CiSAL) y Grupo de Investigación en Desigualdades en Salud
(GREDS) de la UPF y sus principales líneas de investigación consideran el análisis de las lesiones por
accidente laboral, incapacidad temporal, análisis geográfico de las desigualdades en salud en áreas
pequeñas, análisis multinivel y generación de nuevos métodos para el análisis de datos de salud.
Email: [email protected]
Estel Plana es Licenciada en Matemáticas por la Universitat Politècnica de Catalunya (2002) y realizó
el Master en Ciències Tècniques i Estadístiques por la Universitat Politècnica de Catalunya (2009).
Hasta el 2009 trabajó como técnico estadístico en el Centro de Investigación en Epidemiología
Ambiental (CREAL) realizando funciones de Data Management y Epidemiological data analyses.
Actualmente trabaja como Senior Epidemiology Biostatistician en Novartis.
Email: [email protected]
Paco Fernández es Diplomado en estadística por la Universitat Autónoma de Barcelona (1996).
Como actividad docente, es Profesor Asistente en el European Educational Progamme in
Epidemiology en los módulo Statisitcal Methods in Epidemiology II and Computer Analysis of
Epidemiological data sets. Hasta el 2006 trabajó como técnico estadístico en el Centro de
Investigación en Epidemiología Ambiental (CREAL) como Data Manager y realizando análisis de
datos epidemiologicos. Actualmente trabaja en el Centro de Investigación en Epidemiología
Ambiental (CREAL) como responsable de area informàtica del CREAL.
Email: [email protected]
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PRESENTACIÓN
(Per defecte descripció feta pel Syllabus del Màster)
Una parte fundamental en la investigación epidemiológica es el análisis estadístico de los datos para la
presentación de resultados. Este curso está pensado como una introducción al paquete estadístico
STATA, comúnmente utilizado para el manejo y análisis de este tipo de datos. La asignatura se
centrará en la resolución de ejercicios mediante el análisis estadístico de una base de datos
epidemiológica y la participación del alumno en clase.
OBJETIVOS DOCENTES
En esta asignatura se pretende conseguir que el alumno sea capaz de utilizar el software
estadístico para el manejo de la base de datos y realizar los análisis usuales en los estudios
epidemiológicos.
El alumno debe familiarizarse con el entorno del programa STATA para conseguir manipular y
gestionar la propia base de datos
Mediante este paquete estadístico, el alumno debe identificar las diferentes herramientas que le
permitan realizar las correspondientes técnicas de analisis estadístico
El alumno debe ser capaz de identificar, sintetizar e interpretar los resultados obtenidos en los
análisis estadísticos realizados con el paquete estadístico STATA
4
COMPETENCIAS A ALCANZAR
GENERALES
Instrumentales
Capacidad de utilizar, con independencia, el paquete estadístico STATA para realizar el
manejo y análisis de datos
Personales
Sistémicas
ESPECÍFICAS
REQUISITOS PREVIOS
Para este curso se requieren los conocimientos estadísticos de las asignaturas Métodos
Estadísticos I,II y Métodos Epidemiológicos I
5
METODOLOGÍA
El plan de trabajo para el curso es el siguiente:
Tipo de actividad
Seminarios y Prácticas en el aula
Duración
%
20h 1er trim
22h 2do trim
100%
Trabajo de grupo fuera del aula
¿?
Lectura y trabajo individual fuera del aula
¿?
Total
40h
EVALUACIÓN
Instruccions: Detallar criteris d’avaluació i el seu pes relatiu
Calcular l’esforç de l’estudiant. Aclarir les activitats, criteris d’avaluació i
distribució temporal
Pot afegir-se examen/prova final. Aquest no hauria de comptar més del 50% de
la nota final
Assistència a classe: pot requerir-se un mínim (>50% o >60%) per avaluació
però no comptar-la en la nota final
Debido al carácter práctico de la asignatura no realizaremos examen final y la evaluación
consistirá en:
-
La presentación de un ejercicio final con los análisis estadísticos realizados con el
paquete Stata de una base de datos (que pueden ser los datos de la tesina) realizados
durante el curso. Esta tarea supondrá 40% de la nota final
-
La participación en clase mediante la realización de los ejercicios prácticos al final de
cada tema/clase. La realización de cada ejercicio supondrá un % especifico hasta
completar el 60% restante de la nota final.
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CALENDARIO
(1er Trimestre)
Horario
Tema
Profesor
Sesión 1: 3 Nov.
Overview STATA
Paco Fdez
Data Management I
Estel Plana
15:00 – 17:00
Descriptiva Univariada
Paco Fdez
17:30 – 19:30
Descriptiva Univariada
Estel Plana
Data Management I (review)
Paco Fdez
Data Management II
Estel Plana
15:00 – 17:00
Descriptiva Bivariada I
Paco Fdez
17:30 – 19:30
Descriptiva Bivariada I
Estel Plana
15:00 – 17:00
Descriptiva Bivariada II
Paco Fdez
17:30 – 19:30
Descriptiva Bivariada II
Estel Plana
15:00 – 17:00
17:30 – 19:30
Sesión 2: 10 Nov.
Sesión 3: 17 Nov.
15:00 – 17:00
17:30 – 19:30
Sesión 4: 24 Nov.
Sesión 5: 1 Dic.
Falta configurar 2do Trimestre!!
7
PROGRAMA DE SESIONES
Asignatura
Profesor
Sesión 1.
Título sesión Overview STATA + Data Management I
platforms, versions, license, profile, memory and size limits
updates, proxy configuration
entorno grafico, menus, botones especiales (toolbar)
log , do, ado files
Help menu, Search, findit commands, Workingdir
Contenidos
Open/import save/export database
Browse, Edit data (window editor), Labels (vars or values)
Describe dataset (describe, codebook, list)
Logic operators, IF, IN, missings, varlist
Manage Observations or Variables: Sort/gsort, Keep, Drop,
Manage Vars: Gen, Recode, Replace, rename, Egen(functions)
Seminario en
aula
61303
Lecturas
obligatorias
Lecturas
recomendadas
Michael Hills, Bianca L. De Stavola. A short introduction to Stata
for biostatistics. London : Timberlake Consultants, 2010
(pag 1-3 ,9-14,19-36)
Trabajo fuera
del aula
Documentación
8
Aula global
(Disponible
en la web)
Asignatura
Profesor
Sesión 2
Título sesión Descriptiva Univariada
Descrip. Univariada: (Categorical and Continue variables)
Graphs univ: histogram, pie chart, graph bar
Review Univariada: Summ, tab, table (stats), tabstat (stats)
Contenidos
Seminario en
aula
Aula global
(Disponible
en la web)
61303
Lecturas
obligatorias
Lecturas
recomendadas
Michael Hills, Bianca L. De Stavola. A short introduction to Stata
for biostatistics. London : Timberlake Consultants, 2010
(pag 4-8, 15-18,38-57)
Trabajo fuera
del aula
Documentación
Asignatura
Profesor
Sesión 3
Título sesión Data Management I (review) + Data Management II
Manage datasets: merge and append
Reshape (wide/long)
Data Format (data types, display and storage)
Strings (Encode, Decode, Destring, Tostring, Recast
Date Format and Functions
Contenidos
Seminario en
aula
61303
9
Aula global
(Disponible
en la web)
Lecturas
obligatorias
Lecturas
recomendadas
Michael Hills, Bianca L. De Stavola. A short introduction to Stata
for biostatistics. London : Timberlake Consultants, 2010
(pag 24-28, 67-80)
Trabajo fuera
del aula
Documentación
Profesor
Sesión 4
Título sesión Descrip Bivariada I
2 Categorical vars. Pearson Chi2 and Fisher
Response-continue and Indep-categorical (2 categor.) Ttest
Response-continue and Indep-categorical (>2 categor.)
ANOVA test
2 continuous vars. Correlations (Pearson )
Contenidos
Seminario en
aula
61303
Lecturas
obligatorias
Lecturas
recomendadas
Michael Hills, Bianca L. De Stavola. A short introduction to Stata
for biostatistics. London : Timberlake Consultants, 2010
(pag 38-57)
Trabajo fuera
del aula
Documentación
10
Aula global
(Disponible
en la web)
Profesor
Sesión 5
Contenidos
Seminario en
aula
Título sesión Descrip Bivariada II
Review Descrip. Bivariada (oneway, anova, correlate…)
Non-parametric tests ( RankSum or SignRank, Kwallis,
Spearman)
Graphs Bivar: Box-plot, Twoway scatter plot (matrix)
61303
Lecturas
obligatorias
Lecturas
recomendadas
Michael Hills, Bianca L. De Stavola. A short introduction to Stata
for biostatistics. London : Timberlake Consultants, 2010
(pag 38-57)
Trabajo fuera
del aula
Documentación
11
Aula global
(Disponible
en la web)