Guía docente de Estadística (5EM1118)

Es deseable cumplir con los requisitos recomendados en el documento de verificación del Grado en Enfermería de la Universidad de Granada (VERIFICA-Enfermería). En particular, es deseable, aunque no imprescindible

• Tener conocimientos básicos sobre disciplinas curriculares del ámbito de las Ciencias de la Salud, preferiblemente procedentes del bachillerato de Ciencias de la Salud o formación profesional de la rama Biosanitaria.
• Tener conocimientos básicos de informática y conocimientos básicos de Inglés.

En el caso de utilizar herramientas de inteligencia artificial para el desarrollo de la asignatura, cada estudiante debe adoptar un uso ético y responsable de las mismas. Se deben seguir las recomendaciones contenidas en el documento de "Recomendaciones para el uso de la inteligencia artificial en la UGR"

Necesidad de la Estadística en las Ciencias de la Salud. Población y Muestra. Tipos de datos. Cuestionarios como instrumentos de medida. Métodos descriptivos. Probabilidad y distribuciones de probabilidad más relevantes. Fundamentos del muestreo aleatorio. Teoría de la estimación de parámetros. Intervalos de confianza para medias y proporciones. Precisión y tamaño de muestra. Fundamentos del contraste de hipótesis estadístico. Presentación de las conclusiones. Test con una muestra: Estudio de la normalidad de una variable. Pruebas de homogeneidad con dos muestras de variables cuantitativas. Muestras independientes y apareadas. Métodos paramétricos y no paramétricos. Análisis de datos cualitativos. Contraste de independencia. Pruebas de homogeneidad con muestras independientes y apareadas. Medidas de asociación en Epidemiología. Regresión y correlación lineal simple. Tipos de regresión. Asociación y causalidad. Diagnóstico del modelo. Análisis de correlación. Coeficientes de correlación de Pearson y de Spearman, definición y valores posibles. Test de correlación.

Competencias

• COM06 - Aplicar las tecnologías y los sistemas de información y comunicación en los cuidados de salud.
• COM16 - Capacidad para describir los fundamentos del nivel primario de salud y las actividades a desarrollar para proporcionar un cuidado integral de enfermería al individuo, a la familia y a la comunidad. Comprender la función, las actividades y la actitud cooperativa que el profesional debe desarrollar en un equipo de Atención Primaria de Salud. Promover la participación de las personas, la familia y los grupos en su proceso de salud-enfermedad. Identificar los factores relacionados con la salud y los problemas del entorno para atender a las personas en situaciones de salud y enfermedad como integrantes de una comunidad. Identificar y analizar la influencia de factores internos y externos en el nivel de salud de individuos y grupos. Aplicar los métodos y procedimientos necesarios en su ámbito para identificar los problemas de salud más relevantes de una comunidad. Analizar los datos estadísticos referidos a estudios poblacionales, identificando las posibles causas de problemas de salud. Educar, facilitar y apoyar la salud y el bienestar de los miembros de la comunidad, cuyas vidas están afectadas por problemas de salud, riesgo, sufrimiento, enfermedad, incapacidad o muerte.
• COM28 - Capacidad de autonomía, autorregulación y pensamiento crítico.
• COM30 - Capacidad de comunicación en la propia lengua y plurilingüismo.
• COM32 - Desarrollo en innovación y aprendizaje.
• COM33 - Capacidad para el trabajo en equipo.

Resultados de aprendizaje

• C06 - Aplica las tecnologías y los sistemas de información y comunicación en los cuidados de salud. TIPO: Conocimientos o contenidos
• C12 - Comprende, desde una perspectiva ontológica y epistemológica, la evolución de los conceptos centrales que configuran la disciplina de enfermería, así como de los modelos teóricos más relevantes. TIPO: Conocimientos o contenidos
• C17 - Conoce la metodología de investigación y analiza los datos estadísticos de estudios poblacionales, identificando las posibles causas de los problemas de salud. TIPO: Conocimientos o contenidos
• HD16 - Dirige, evalúa y presta los cuidados integrales de enfermería al individuo, a la familia y a la comunidad. TIPO: Habilidades o destrezas
• HD18 - Analiza e interpreta los datos estadísticos relativos a estudios poblacionales, identificando las posibles causas de los problemas de salud. TIPO: Habilidades o destrezas
• HD20 - Analiza los datos recogidos en la valoración, prioriza los problemas del paciente adulto, establece y ejecuta el plan de cuidados y realiza su evaluación. TIPO: Habilidades o destrezas
• HD39 - Presenta la información de manera clara y concisa. TIPO: Habilidades o destrezas

Tema 1. Introducción.
Necesidad de la estadística en las ciencias de la salud. Población y Muestra. Definición de estadística. Tipos de estudio.

Tema 2. Estadística Descriptiva
Síntesis de la distribución de los datos mediante tablas y diagramas de frecuencias. Medidas descriptivas.

Tema 3. Probabilidad y Distribuciones de Probabilidad
Concepto de probabilidad. Variable aleatoria: definición, caracterización y tipos. Modelos básicos de distribución de probabilidad. Modelos de distribuciones discretas: binomial y Poisson. La distribución normal. El teorema del límite central y sus implicaciones prácticas.

Tema 4. Introducción a la Teoría de la Estimación de Parámetros
Estimaciones puntuales y por intervalo. Intervalos de confianza para una media y una proporción. Precisión y tamaño de muestra.

Tema 5. Introducción al contraste de hipótesis.
Conceptos fundamentales en los test de hipótesis. Hipótesis unilaterales y bilaterales. Los dos tipos de error. Potencia de un test. Toma de decisiones. Intervalos de confianza y contrastes de hipótesis. Presentación de las conclusiones. Tamaño de muestra

Tema 6. Contrastes con una muestra
Contrastes para la media de una variable aleatoria normal y para una proporción binomial. Pruebas de normalidad.

Tema 7. Estudios comparativos con variables cuantitativas
Tipos de muestreo: muestras independientes y apareadas. Pruebas de homogeneidad de varianzas y de comparación de medias para dos muestras independientes. Significación estadística y análisis del tamaño del efecto: intervalo de confianza y tamaños muestrales. Prueba de Student para muestras apareadas. Métodos no paramétricos: pruebas de Mann-Whitney y de Wilcoxon. Comparativa entre métodos paramétricos y no paramétricos.

Tema 8. Análisis de datos cualitativos.
Tablas de contingencia: pruebas de homogeneidad e independencia. El test 𝛘² para analizar la homogeneidad entre muestras independientes o la independencia de dos variables categóricas. Análisis de las causas de significación. El caso particular de las tablas 2×2: medidas de asociación en tablas 2×2. Test de McNemar para dos muestras apareadas. 

Tema 9. Correlación y regresión lineal
El diagrama de dispersión. La covarianza. Concepto de correlación: coeficientes de Pearson y de Spearman. El modelo de regresión lineal simple: estimación de la recta de regresión. Comprobación del modelo. La varianza de regresión y las inferencias sobre los parámetros del modelo: prueba de independencia lineal e intervalo de confianza. Pronósticos con el modelo.

Práctica 1. Introducción al lenguaje R y al entorno RStudio

Práctica 2. Manejo de una base de datos en R. Métodos descriptivos

Práctica 3. Gestión de casos (modificación, selección) y de variables (categorización y recodificación). Tratamiento de los valores faltantes.

Práctica 4. Cálculo de probabilidades y manejo de los modelos básicos de distribución de probabilidad.

Práctica 5. Estimación de parámetros

Práctica 4. Test de hipótesis. Test con una muestra e introducción a los estudios comparativos con dos muestras.

Práctica 5. Estudios comparativos con dos muestras independientes y apareadas. Métodos paramétricos y no paramétricos.

Práctica 6. Análisis de tablas de contingencia.

Práctica 7. Correlación y regresión lineal simple.

La bibliografía se presenta atendiendo a su carácter. En primer lugar se indican las referencias básicas para cubrir el contenido teórico de la asignatura. Seguidamente, se indican referencias orientadas al cálculo estadístico en el entorno R. Para la elección de las obras citadas se ha tenido en cuenta su disponibilidad, priorizando aquellas que puedan ser consultadas en línea a través de la Biblioteca Universitaria. Se indica en este documento cuál es la disponibilidad de cada obra, así como el vínculo de acceso en línea correspondiente. Debe recordarse que el acceso a la bibliografía requiere de la conexión previa a la red privada virtual (VPN) de la Universidad de Granada y/o el acceso identificado.

Bibliografía de Estadística

• Martín Andrés, Antonio y Luna del Castillo, Juan de Dios. 40 ± horas de Bioestadística. Ed Capitel (Madrid), 2013.
  (Ejemplares disponibles en la Biblioteca Biosanitaria)
• Gálvez Rodríguez, José Fulgencio; García Luengo, Amelia Victoria y Oña Casado, Inmaculada. Introducción a la Bioestadística para Enfermería. Almería: Editorial Universidad de Almería, 2023.
  (Disponible en línea, Biblioteca UGR)
• Wahi, Monika; Pezzullo, John C. Biostatistics For Dummies (2nd Ed.), Wiley, 2024.
  (Disponible en línea, Biblioteca UGR)
• Fowler, Jim; Jarvis, Phil & Chennes, Mel. Practical Statistics for Nursing and Health Care. John Wiley & Sons, 2002.
  (Disponible en línea, Biblioteca UGR)

Bibliografía de Estadística con R

• Batra, Neale; Alex-Spina, Paula et al. The Epidemiologist R Handbook. Applied Epi, 2021. Recurso en línea https://epirhandbook.com.
• Hernandez, Freddy & Usuaga, Olga, Manual de R. 2024 (Recurso en línea)
• Wickham, Hadley; Çetinkaya-Rundel, Mine and Grolemund, Garret, R para Ciencia de Datos. 2023. Recurso en línea
• Dalgaard, Peter (2008) Introductory Statistics with R. Springer (Disponible en línea, Biblioteca UGR

Bibliografía de Estadística y de Enfermería Basada en la Evidencia

• Gerrish, Kate & Lathlean, Judith The Research Process in Nursing, Wiley, 2015
  (Disponible en línea, Biblioteca UGR)
• Martínez-González, Miguel A; Sánchez-Villegas, Almudena; Toledo Atucha, Estefanía; Faulin Fajardo, Javier (2020) Bioestadística amigable (4ª Ed) (Disponible en línea, ClinicalKey)
• Fineout-Overholt, Ellen; Mazurek Melnyk, Bernadette y otras. Evidence-Based Practice in Nursing & Healthcare: A Guide to Best Practice. 5th ed. Philadelphia: Wolters Kluwer, 2023.
  (Disponible en línea, Biblioteca UGR)

Enfermería y Estadística

• Azuzena Santillán: Enfermería Basada en la Evidencia
  Sección: Enfermería y Estadística (contiene enlaces a múltiples recursos)
• Hablemos de Enfermería
• Temas de Enfermería. Bioestadística en Ciencias de la Salud
• La Bioestadística aplicada a Ciencias de la Salud. Enfermería

Estadística con R

• Recursos de BioestadísticaR
• Matías Andina, Introducción a la Estadística con R

• MD01. Método expositivo/lección magistral.
• MD02. Seminarios.
• MD03. Prácticas.
• MD05. Aprendizaje basado en problemas.
• MD06. Simulación.
• MD07. Trabajo dirigido o tutorizado.
• MD08. Tutoría académica.
• MD09. Trabajo autónomo.
• MD10. Pruebas de evaluación.

La normativa de la Universidad de Granada en materia de evaluación y calificación puede consultarse en el texto consolidado de la Normativa de evaluación y de calificación de los estudiantes de la Universidad de Granada

Instrumentos de evaluación

• La asignatura es presencial. Para la evaluación ordinaria, el profesorado registrará y valorará la participación activa en clases y seminarios.
• Las pruebas de evaluación se realizarán bien mediante formularios electrónicos (a través de la plataforma PRADO) o bien mediante examen manuscrito.
• En las pruebas de evaluación, cuando se presenten preguntas en las que se debe elegir una opción entre varias alternativas o señalar los enunciados correctos (preguntas de tipo multirrespuesta), dado que es posible acertar al azar, se aplicará una penalización a las respuestas incorrectas. El valor de la penalización se establecerá en función de la dificultad de la pregunta y del número de alternativas o de enunciados que la componen.

Forma de evaluación

De acuerdo con la normativa de la UGR, la evaluación ordinaria de la asignatura se realizará de forma continua. El estudiantado que no pueda cumplir con este sistema de evaluación debe solicitar, al inicio del curso y con la debida justificación documental, a la secretaría del Centro o, en última instancia, al profesorado responsable de la asignatura, la posibilidad de acogerse a la evaluación única final. Las causas contempladas para ello pueden consultarse en la normativa de evaluación citada. Tras la solicitud, la persona interesada recibirá una notificación de aprobación o de denegación.

Descripción de la evaluación ordinaria

La evaluación ordinaria consiste en la valoración de la participación en clases y seminarios, de las pruebas realizadas durante las sesiones prácticas y, finalmente, de un examen final de la asignatura.

• La participación activa y constructiva en las sesiones presenciales (clases y seminarios) será valorada por el profesorado y representará el 15% de la calificación final.

• En las sesiones prácticas se realizará una breve prueba de evaluación sobre el contenido de la sesión anterior. La duración de cada prueba será de entre 20 y 30 minutos.La calificación de cada prueba se evaluará sobre 10 puntos y se publicará con regularidad en la plataforma docente.
  • La falta de asistencia a una prueba de evaluación debe justificarse mediante la debida documentación acreditativa. Ante la falta de justificación, la calificación asignada a esa prueba será de 0 puntos.
  • La calificación promedio obtenida en las prácticas representa el 20% de la calificación final.

• El examen final se realizará en la fecha oficial establecida por la Facultad para tal efecto.
  • El contenido de la prueba es teórico-práctico y abarca la totalidad de la asignatura.
  • La calificación de este examen representa el 65% de la calificación final.

Calificación final

Se obtiene según la siguiente ponderación: Nota final = 0.65 x EF + 0.20 x EP + 0.15 x P en donde

• EF es la calificación obtenida en el examen final (sobre 10 puntos)
• EP es la calificación media obtenida en el conjunto de exámenes prácticos (sobre 10 puntos)
• P es la puntuación obtenida por la participación activa en las sesiones presenciales (sobre 10 puntos)

• Para aprobar la asignatura, es preciso obtener al menos 5 puntos de 10 en la nota final. No se exige una calificación mínima en ninguna de las partes.

Material a utilizar en las pruebas de evaluación

Al inicio del curso, el profesorado de la asignatura indicará qué material de apoyo puede utilizarse para la realización de los exámenes. De manera general y solo con carácter orientativo, se tratará de los guiones de las prácticas (en las pruebas prácticas) y de los apuntes manuscritos de cada estudiante (en todas las pruebas de evaluación).

El estudiantado que no supere la asignatura en la evaluación ordinaria, tendrá derecho a una nueva evaluación en convocatoria extraordinaria que se rige por la siguiente normativa:

• La evaluación extraordinaria consistirá en una única prueba que abarcará contenidos teóricos y prácticos correspondientes a todo el temario de la asignatura.
• Los resultados obtenidos en la prueba ordinaria, si los hubiere, no intervendrán de ninguna forma ni en los contenidos ni en la calificación de la evaluación extraordinaria.
• La prueba se realizará con la misma metodología que la del examen final ordinario.
• La calificación final será, al 100%, la obtenida en esta prueba

De acuerdo con la normativa de evaluación de la UGR, para acogerse a la evaluación única final, cada estudiante deberá solicitarla a la Dirección del Departamento responsable de la docencia, en las dos primeras semanas de impartición de la asignatura, alegando y acreditando las razones que le asisten para no poder seguir el sistema de evaluación continua. Deberá ser aceptada por la Dirección del Departamento, por lo que contará con 10 días para que se le comunique de forma expresa y por escrito.

• Se realizará en un solo acto académico que constará de una prueba que incluirá los contenidos teóricos y la resolución de problemas prácticos correspondientes a todo el temario de la asignatura.
• Los resultados obtenidos en el sistema de evaluación ordinaria, si los hubiere, no intervendrán de ninguna forma ni en los contenidos ni en la calificación de la evaluación única final.
• La prueba se realizará con la misma metodología y bajo los mismos principios que los del examen final ordinario.
• La calificación final será, al 100%, la obtenida en esta prueba.

Metodología docente

La docencia de la asignatura se basa en los siguientes procedimientos metodológicos

• Método expositivo/lección magistral.
• Realización de seminarios.
• Realización de prácticas.
• Aprendizaje basado en problemas.
• Realización de trabajo autónomo.

Evaluación por incidencias

En caso de no poder concurrir a alguna de las pruebas de evaluación descritas en esta guía, el estudiantado afectado puede solicitar una evaluación por incidencias. Los casos en los que se justifica la evaluación en una fecha distinta de la programada son los contemplados en el texto consolidado de la Normativa de evaluación y calificación de los estudiantes de la Universidad de Granada. La notificación de la incidencia debe dirigirse al profesorado responsable de la evaluación, aportando la documentación oportuna que la acredite.

Estudiantado con necesidades específicas de apoyo educativo (NEAE)

• La metodología docente y la evaluación serán adaptadas al estudiantado con necesidades específicas de apoyo educativo (NEAE), conforme al Artículo 11 de la Normativa de evaluación y de calificación de los estudiantes de la Universidad de Granada. Información de interés para estudiantado con discapacidad y/o NEAE: https://ve.ugr.es/servicios/atencionsocial/estudiantes-con-discapacidad
• Cualquier elemento de esta guía podrá ser adaptado para atender a la diversidad del alumnado teniendo en cuenta los informes facilitados por los tutores NEAE, y siempre siguiendo la Normativa de la Universidad de Granada: https://www.ugr.es/sites/default/files/2017-09/NCG1114.pdf

Uso de herramientas de inteligencia artificial

• En el caso de utilizar herramientas de IA para el desarrollo de la asignatura, el estudiante debe adoptar un uso ético y responsable de las mismas. Se deben seguir las recomendaciones contenidas en el documento de "Recomendaciones para el uso de la inteligencia artificial en la UGR" publicado en esta ubicación: https://ceprud.ugr.es/formacion-tic/inteligencia-artificial/recomendaciones-ia#contenido0

Otros aspectos referentes a la evaluación

• El uso de material de apoyo durante los exámenes, distinto del permitido por el profesorado, puede derivar en la anulación del examen. En particular, la detección de cualquier comunicación con otras personas durante la prueba (ya sea personal, por chat, WhatsApp, videoconferencia…) será motivo de anulación de la prueba. Asimismo, el uso de herramientas de inteligencia artificial durante una prueba implica la anulación inmediata de la prueba. La reincidencia en el uso de este tipo de recursos no permitidos conlleva el suspenso con cero puntos en la convocatoria en curso.
• En general, las pruebas online implicarán el uso de la aplicación Exam Browser para garantizar su legitimidad.
• Se recuerda al estudiantado que las pruebas de evaluación deben realizarse con un documento de identidad oficial, como el DNI o el pasaporte.

• Si se diera la posibilidad de realizar trabajos evaluables en el contexto de la asignatura, estos se ajustarán a las indicaciones recogidas en la Normativa de Evaluación y de Calificación de los estudiantes de la Universidad de Granada , destacando aquí los puntos 1 y 2 recogidos en el artículo 15 sobre la originalidad de los trabajos presentados por el estudiantado:

1. La Universidad de Granada fomentará el respeto a la propiedad intelectual y transmitirá a los estudiantes que el plagio es una práctica contraria a los principios que rigen la formación universitaria. Para ello procederá a reconocer la autoría de los trabajos y su protección de acuerdo con la propiedad intelectual según establezca la legislación vigente.
2. El plagio, entendido como la presentación de un trabajo u obra hecho por otra persona como propio o la copia de textos sin citar su procedencia y dándolos como de elaboración propia, conllevará automáticamente la calificación numérica de cero en la asignatura en la que se hubiera detectado, independientemente del resto de las calificaciones que el estudiante hubiera obtenido. Esta consecuencia debe entenderse sin perjuicio de las responsabilidades disciplinarias en las que pudieran incurrir los estudiantes que plagien.

Se utiliza el software libre R y el entorno RStudio (versión libre). Adicionalmente, se pueden utilizar recursos como aplicaciones web de acceso libre y hojas de cálculo disponibles en el repositorio institucional Digibug.