Descripción
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Descripción:
La segunda edición de este libro está dedicada, al igual que la primera, a proporcionar
las bases metodológicas para generar nuevos conocimientos en las ciencias de la salud.
Felicito a sus autores por haberla realizado de manera tan completa y a sus lectores y
usuarios, que tienen en ella una excelente aliada para cumplir con este aspecto tan importante
y tan necesario de nuestra profesión.
Tabla de contenidos:
Front Matter
Coordinadores
Sección de metodología
Sección de bioestadística y bioinformática
Equipo colaborador
Prólogo
Presentación de la segunda edición
Introducción
Agradecimientos
Dedicatorias
Sección de metodología
Contenido
Capítulo 1: Estudio de la causalidad y su aplicación en la investigación clínica
Introducción
Evolución histórica de la causalidad
Cuadro 1-1. Postulados de Koch.
Cuadro 1-2. Criterios de Hume.
Cuadro 1-3. Métodos de Mill.
Cuadro 1-4. Criterios de Bradford Hill.
Cuadro 1-5. Criterios de Evans (1976).13
Definiciones de causa y causalidad
Figura 1-1.
Cuadro 1-6. Definición de causalidad en la literatura epidemiológica.
Conceptos relevantes
Determinación de la causalidad
1. Investigación de la asociación estadística
2. Investigación de la asociación temporal
3. Eliminación de causas alternativas
Diseño de estudios epidemiológicos y causalidad
Cuadro 1-7. Sistema de calificación de la US Preventive Services Task Force.
Conclusiones
Referencias
Capítulo 2: Taxonomía de la investigación
Introducción
Conceptos generales
Taxonomía
Conocimiento científico
Concepto
Ciencia
Método científico
Observación
Planteamiento de hipótesis
Características de las hipótesis
Experimentación
El protocolo de investigación
Bibliografía
Capítulo 3: Elaboración del protocolo de investigación
Introducción
Figura 3-1.
Funciones del protocolo de investigación
Elementos de un protocolo de investigación
Cuadro 3-1. Ejemplo de un protocolo de investigación.
Elaboración de un protocolo de investigación
Pregunta de investigación
Marco teórico
Objetivos
Hipótesis
Justificación
Planteamiento del problema
Material y método
Tipo de estudio
Población
Figura 3-2.
Resultados y conclusiones
Recursos materiales
Recursos humanos
Aspectos éticos
Referencias bibliográficas
Vancouver:
APA:
Harvard:
Anexos
Carta de consentimiento informado
Escalas a medir
Especificaciones técnicas de aparatos o instrumental
Glosario
Abreviaturas
Bibliografía
Capítulo 4: Taxonomía de los diseños de investigación
De acuerdo con su alcance
Estudios exploratorios
Estudios descriptivos
Estudios correlacionales
Estudios explicativos
De acuerdo con la intervención del investigador
Diseños observacionales
Estudio de serie de casos
Figura 4-1.
Estudio de casos-controles
Figura 4-2.
Estudio descriptivo transversal
Figura 4-3.
Estudio de cohorte
Figura 4-4.
Estudio de cohorte histórico o retrospectivo
Figura 4-5.
Diseños experimentales
Ensayos clínicos controlados
Ensayos clínicos no controlados
Figura 4-6.
Figura 4-7.
De acuerdo con el origen de los datos en el tiempo
Meta-análisis
Figura 4-8.
Figura 4-9.
Bibliografía
Capítulo 5: Taxonomía de las variables
Concepto
Clasificación
Variables cualitativas
Variables cuantitativas
Representación de los datos de acuerdo con la naturaleza de las variables
Conclusión
Bibliografía
Capítulo 6: Hipótesis
Introducción
Modelo teórico
Formulación de la hipótesis
Figura 6-1.
Corolario
Consideraciones finales
¿Dónde localizar literatura que contribuya a modificar la hipótesis?
¿Se debe escribir la hipótesis nula en el protocolo de investigación?
Luego de la cacería de hipótesis (conclusiones)
Referencias
Capítulo 7: Enfoque práctico de los elementos necesarios para la estimación del tamaño de la muestra
Introducción
Aspectos básicos en el proceso de muestreo
Muestra de la población de interés
Figura 7-1.
Muestras para estudios clínicos controlados. ¿Cuál es la diferencia?
Factores para la determinación del tamaño de la muestra
Hipótesis
Cuadro 7-1. Posibles errores en el contraste de hipótesis.
Error tipo I o error α
Error tipo II o error β
Poder estadístico
Variabilidad
Pérdidas en el seguimiento del estudio
Diferencia clínicamente significativa
Tamaños de muestra de acuerdo con distintos diseños de muestreo
Cálculo del tamaño de muestra de una media
Cálculo para determinar el tamaño de muestra de una proporción
Cálculo para el tamaño de muestra de la diferencia de dos medias independientes
Cálculo para el tamaño de muestra de la comparación de dos medias pareadas (medidas repetidas) en un solo grupo
Cálculo para el tamaño de muestra de la comparación de dos medias pareadas (medidas repetidas) en dos grupos distintos de sujetos
Cálculo para estimar el tamaño de muestra de la diferencia de dos proporciones
Cálculo para el tamaño de muestra de la comparación de dos proporciones independientes
Cálculo para el tamaño de muestra en que se tiene una hipótesis de bioequivalencia y se quiere demostrar la hipótesis nula en la comparación de dos proporciones
Referencias
Capítulo 8: Introducción a las técnicas de muestreo y su aplicación en el área de la salud
Introducción
Conceptos básicos de muestreo
Unidad muestral o unidad de muestreo
Población, población blanco o población diana
Parámetro poblacional
Estimador muestral
Marco de muestreo o marco muestral
Muestra
Determinantes del tamaño de la muestra
Diseños muestrales
Muestreo aleatorio simple
Muestreo sistemático
Muestreo estratificado
Muestreo por conglomerados
Conclusiones
Referencias
Capítulo 9: Diseño de estudios transversales
Introducción
Exposición
Tipo de información
Tipo de indicador
Beneficios del estudio
Causalidad
Tipo de diseño
Diseño descriptivo
Diseño analítico
Variables
Figura 9-1.
Medición
Principales escalas de medición
Escalas cualitativas
Figura 9-2.
Figura 9-3.
Escalas cuantitativas
Cuadro 9-1. Expresión de una variable en diferentes formas.
Operacionalización de variables
Cuadro 9-2. Ejemplo de operacionalización de una variable.
Población y muestra
Figura 9-4.
Diseño del cuestionario y la entrevista
Preguntas
Formato
Redacción
Establecimiento del marco temporal
Evitar errores
Escalas y puntuaciones para medir variables abstractas
Cálculo de tamaño de muestra
Cuadro 9-3. Diferentes tamaños de muestra según distintos valores de niveles de confianza (α), prevalencia (p) y precisión (B).
Cuadro 9-4. Tamaño de muestra necesario para determinar la prevalencia en una población grande y con un nivel de confianza de 95 por ciento.
Métodos de muestreo
Muestreo probabilístico
Muestreo no probabilístico
Sesgos
Figura 9-5.
Sesgo de información
Sesgo de selección
Sesgo de confusión
Control de confusión
Ventajas y desventajas
Cuadro 9-5. Ventajas de los estudios transversales.
Cuadro 9-6. Desventajas de los estudios transversales.
Recolección de información
Análisis de datos
Figura 9-6.
Figura 9-7.
Medidas de frecuencia
Comparación de prevalencia
Magnitud de asociación
Figura 9-8.
Medidas de asociación o efecto
Razón de prevalencia
Razón de momios
Intervención del azar
Medidas de impacto potencial
Bibliografía
Capítulo 10: Diseño de estudios de cohorte
Definición
Características
Figura 10-1.
Ventajas
Limitaciones
Clasificación5,6
Figura 10-2.
Selección de la cohorte
Tamaño de muestra
Medidas de asociación
Figura 10-3.
Conclusión
Referencias
Capítulo 11: El ensayo clínico
Definición
Antecedentes históricos
Generalidades
Figura 11-1.
Selección de los participantes
Definición de los criterios de inclusión
Definición de los criterios de exclusión
Cuadro 11-1. Criterios de exclusión en ensayos clínicos.
Determinación del tamaño de muestra y el plan de reclutamiento
Medición de las variables del estado basal
Obtención de información
Descripción de los participantes
Medición de las variables
Establecimiento de un almacén de materiales
Medición de las variables de desenlace
Aleatorización
Aplicación de las intervenciones
Importancia del cegado
Elección de la intervención
Elección del control
Comparación de grupos
Seguimiento y adherencia al protocolo
Cuadro 11-2. Estrategias para mejorar el seguimiento y la adherencia durante el desarrollo del protocolo.
Medición del desenlace
Características estadísticas
Número de variables del desenlace
Definiciones de los desenlaces
Efectos adversos
Análisis de los datos
Monitoreo de ensayos clínicos
Alternativas al estudio ciego aleatorizado
Ensayos clínicos para demostrar no inferioridad y de equivalencia
Limitaciones de los ensayos clínicos
La ética en los ensayos clínicos
Publicaciones de ensayos clínicos
Cuadro 11-3. Estructura de los informes y artículos de ensayos clínicos. Recomendaciones del grupo CONSORT
Conclusión
Bibliografía
Capítulo 12: Revisiones sistemáticas y meta-análisis
Introducción
Conceptos
Proceso de elaboración de una revisión sistemática
Herramienta Cochrane para la evaluación de sesgo
Herramienta del sistema grade para evaluar la calidad de los estudios
Obtención de datos de cada artículo relevante
Análisis
Meta-análisis
Figura 12-1.
Figura 12-2.
Figura 12-3.
Figura 12-4.
Guías de revisión de la calidad de un meta-análisis
Colaboración Cochrane
Referencias
Capítulo 13: Prueba diagnóstica
Introducción
¿Qué es un estudio de prueba diagnóstica?
¿A quiénes se puede aplicar este tipo de estudios?
¿Cómo saber si los resultados de una prueba diagnóstica tienen validez?
¿Cómo se interpretan los resultados de las pruebas diagnósticas?
Cuadro 13-1. Tabla básica de 2 × 2.
Cuadro 13-2. Papel diagnóstico de la CPK para el diagnóstico de polimiositis, al compararla con el reporte histopatológico obtenido por la biopsia.
Cuadro 13-3. Papel diagnóstico de la electromiografía para miopatía, al compararla con el reporte histopatológico obtenido por la biopsia.
Cuadro 13-4. Papel diagnóstico de la CPK para miopatía inflamatoria, al compararla con el reporte histopatológico obtenido por la biopsia.
Cuadro 13-5. Papel diagnóstico de la electromiografía para el diagnóstico de polimiositis, al compararla con el reporte histopatológico obtenido por la biopsia.
¿Qué hacer con variables cuando éstas son numéricas?
¿Cuál es la diferencia entre una prueba diagnóstica y una de cribaje (screening)?
Toma de decisiones
Conclusiones
Bibliografía
Capítulo 14: Clinimetría
Historia, definición y generalidades
Cuadro 14-1. Principales funciones de los índices o instrumentos clinimétricos.
Construcción de índices clinimétricos
Cuadro 14-2. Principales propiedades o atributos de la sensibilidad de un instrumento clinimétrico.
¿Qué es lo que el instrumento va a medir y en quién?
¿Cuáles son las preguntas o los reactivos necesarios que lo conforman?
¿Qué preguntas o reactivos se seleccionan?
Clasificación funcional de índices clinimétricos
Índices de estado o instrumentos de tipo discriminativo
Índices de cambio o instrumentos de tipo evaluativo
Índices de pronóstico o instrumentos de tipo predictivo
Guías clínicas
Propiedades de un índice clinimétrico
Cuadro 14-3. Principales propiedades de un índice o instrumento clinimétrico que definen su función.
Figura 14-1.
Consistencia
Validez
Sensibilidad al cambio
Conclusiones
Referencias
Capítulo 15: El sesgo en la investigación: ¿historias de terror?
Definición de sesgo en una distribución de frecuencia
Figura 15-1.
Figura 15-1.
El sesgo de un estimador estadístico
Figura 15-2.
Sesgo en la inferencia estadística
Sesgo de variable omitida
El sesgo sistemático es un error metodológico
Sesgo de selección
Sesgo de memoria
Sesgo de vigilancia
Sesgo de sobrevida (o sesgo de transferencia)
Sesgos en el diagnóstico o la historia clínica de los pacientes
Sesgos en la medición
Espionaje de datos
El error tipo III: uso inadecuado de la estadística
Cuadro 15-1. Comparación entre tratamientos para cálculos renales.
Cuadro 15-2. Resultados tras la estratificación de los pacientes.
Tortura de datos
Publicación médica como un bien económico
Conclusiones
Referencias
Capítulo 16: Investigación en farmacología clínica
Figura 16-1.
Figura 16-2.
Origen de nuevos fármacos
Estudios preclínicos
Estudios de toxicidad
Toxicidad aguda
Toxicidad subaguda, subcrónica y crónica
Toxicidad subaguda
Toxicidad subcrónica y crónica
Cuadro 16-1. Características básicas de los estudios de toxicidad.
Figura 16-3.
Ensayos clínicos
Fases del desarrollo clínico
Cuadro 16-2. Objetivos de las distintas fases de investigación.
Fase I
Fase II
Fase III
Fase IV
Bibliografía
Capítulo 17: Investigación de traslación: del laboratorio al paciente y viceversa
Figura 17-1.
Figura 17-2.
Algunas reglas para la realización de investigación de traslación
Marco de referencia
Tipos de muestras
Toma de muestras, transporte y almacenamiento
Procesamiento
Manejo de resultados y bases de datos
Bibliografía
Capítulo 18: ¿Cómo investigar propiedades físicas en el cuerpo humano? Propiedades físicas de la materia suave
Sistema muscular
Estructura de las fibras musculares
Figura 18-1.
Elasticidad a la tracción
Figura 18-2.
Modelo I: concentración isométrica utilizando el modelo de Hill
Figura 18-3.
Figura 18-4.
Figura 18-5.
Figura 18-6.
Figura 18-7.
Figura 18-8.
Figura 18-9.
Modelo II: modelo newtoniano del músculo
Figura 18-10.
Figura 18-11.
Figura 18-12.
Sistema nervioso
La neurona y su fisiología
Figura 18-13.
Bases físicas del potencial de reposo de la membrana y del potencial de acción
Cuadro 18-1. Distribución de los principales iones a través de la membrana neuronal en reposo del axón gigante del calamar.7
Figura 18-14.
Figura 18-15.
Figura 18-16.
Referencias
Capítulo 19: Desarrollo y validación de cuestionarios
Introducción
Concepto
Contexto
Elaboración: diseño metodológico
Figura 19-1.
Definición del objetivo de la investigación
Revisión de cuestionarios sobre las variables de interés
Definición del constructo o aspecto a medir
Características de los items
Cuadro 19-1. Recomendaciones para la redacción de los ítems de un cuestionario.
Codificación de las respuestas y puntuación de los ítems
Orden y formato preliminar del cuestionario para el estudio piloto
Cuadro 19-2. Requisitos que debe incluir el formato del cuestionario para su aplicación en la prueba piloto.
Estudio piloto
Detección de posibles sesgos en las respuestas al cuestionario
Análisis y estructura final del cuestionario
Validación de los cuestionarios
Figura 19-2.
Confiabilidad
Figura 19-3.
Validez
Figura 19-4.
Cuadro 19-3. Matriz multirrasgo-multimétodo.
Viabilidad
Aplicación del cuestionario
Lectura crítica de una publicación científica relacionada con validación de cuestionarios
Cuadro 19-4. Guía de cotejo para evaluar la calidad de una publicación de acuerdo con la validación de cuestionarios.
Conclusiones
Bibliografía
Capítulo 20: Cómo escribir un artículo científico
¿Qué se debe considerar como un artículo científico?
¿Qué tipos de artículos existen?
Los primeros pasos para la escritura
¿Qué características debe tener el escrito?
Figura 20-1.
Figura 20-2.
Figura 20-3.
El primer artículo científico
Agendar el horario de escritura
Establecer un esquema de trabajo
Cuadro 20-1. Preguntas orientadas a dar consistencia a la redacción.
Elaborar borradores
Reescritura
Extras
Bibliografía
Capítulo 21: Fiamiento y estructura presupuestal para los proyectos de investigación
Introducción
Financiamiento para la investigación
Marco normativo para el financiamiento de la investigación en México
Inversión en ciencia y tecnología
Gestión de recursos
Entidades proveedoras de financiamiento
Búsqueda de fuentes de financiamiento
Fuentes nacionales públicas
Cuadro 21-1. Presupuesto ejercido por el conacyt de 2002 a 2011, por área de actividad (en miles de pesos mexicanos).*
Figura 21-1.
Fuentes privadas nacionales
Fuentes internacionales
Cuadro 21-2. Principales organizaciones para financiamiento de proyectos de investigación y su página web.
Mecanismo para la solicitud de fondos
Figura 21-2.
Elaboración de la propuesta
Sujetos de apoyo
Estructura presupuestal para proyectos de investigación
Cronograma y desglose financiero
Rubros financiables
Cuadro 21-3. Ejemplo teórico de un formato básico para la elaboración del presupuesto de un proyecto de investigación.
Corolario
Bibliografía
Referencias electrónicas
Capítulo 22: Investigación científica con seres humanos. Consideraciones desde la bioética
Introducción
¿Cuáles son los lineamientos que regulan la investigación científica con seres humanos?
Desde la óptica de la teoría principalista de la bioética, ¿qué cuestionamientos se pueden hacer ante la investigación biomédica que utiliza a seres humanos como sujetos de experimentación?
Declaración de Helsinki de la Asociación Médica Mundial
¿Por qué se requiere una carta de consentimiento, previa información, para realizar un protocolo de investigación en que participan sujetos humanos?
Bibliografía
Capítulo 23: Buenas Prácticas Clínicas y reglamentación de la investigación clínica en seres humanos
Antecedentes
Juramento hipocrático
Declaración Universal de los Derechos Humanos
Constitución de la Organización Mundial de la Salud
Declaración de Helsinki
Otros códigos de ética
Estructura
1. Glosario
2. Principios de las BPC
3. Consejo de Revisión Institucional y Comité Independiente de Ética (cri/cei)
4. Investigador
5. Patrocinador
6. Protocolo de estudio clínico y enmiendas
7. Folleto del investigador
8. Documentos esenciales para la conducción de un estudio clínico
Aplicación en la República Mexicana
Ensayo clínico y bpc
Manejo de los datos y documentos del estudio
Buena práctica documental
Documentos del estudio
Cuadro 23-1. Documentos del estudio.
Documento fuente
Expediente de investigación
Cuadro 23-2. Documentos del expediente de investigación.
Documentos de respaldo
Documentos regulatorios
Cuadro 23-3. Documentos regulatorios contenidos en la carpeta del investigador.
Principios de la recolección de datos
Cuadro 23-4. Principios de la recolección de datos en investigación (reglas de oro para el correcto llenado de un formulario de reporte de caso).
Almacenamiento y custodia de los documentos del estudio
Cuadro 23-5. Periodos mínimos de custodia de documentos en estudios de investigación clínica.
Cuadro 23-6. Documentos que se deben almacenar al concluir el estudio.
Confidencialidad en el manejo de la información
Secreto industrial
Confidencialidad de los sujetos participantes
Bibliografía
Capítulo 24: Búsqueda y recuperación electrónica de información en ciencias de la salud
Sección de bioestadística y bioinformática
Contenido
Capítulo 25: Prueba de hipótesis y significancia estadística
Introducción
Justificación de la prueba de hipótesis
Tipos y clases de hipótesis
Definición de las variables de una hipótesis
Estadística inferencial
Figura 25-1.
Prueba de hipótesis
Figura 25-2.
Errores estadísticos
Cuadro 25-1. Tipos de errores estadísticos. Al aceptar la hipótesis nula cuando la situación real o verdadera es la hipótesis alterna, entonces se comete un error tipo II (β). El rechazar la hipótesis nula cuando ésta es verdadera en la situación real, se provoca un error tipo I (α).
Nivel de confianza y poder
Bibliografía
Capítulo 26: Elaboración de bases de datos
Introducción
Tipos de bases de datos
Bases de datos relaciónales
Principios de diseño de una base de datos
Objetivos del diseño de una base de datos
Proceso del diseño
Recomendaciones finales en el diseño
Ejemplo de una base de datos en Excel
Figura 26-1.
Figura 26-2.
Figura 26-3.
Glosario
Referencias
Capítulo 27: Transformación estadística de los datos
Figura 27-1.
Transformaciones más frecuentes
Figura 27-2.
Normas generales para la transformación de los datos
¿Transformación o recodificación de variables?
Cuadro 27-1. Correlación entre concentraciones de glucosa en ayuno y a los 120 minutos posteriores a una carga oral de 75 mg de glucosa.
Cuadro 27-2. Razones de momios de presencia de hiperglucemia a los 120 minutos, de acuerdo con distintas concentraciones basales de glucosa en ayuno.
Bibliografía
Capítulo 28: Estadística descriptiva
Cuadro 28-1.
Distribución de frecuencias agrupadas
Construcción de una tabla de datos agrupados
Gráficas estadísticas
Cuadro 28-2.
Parámetros estadísticos
Medidas de centralización
Media aritmética
Mediana
Moda
Medidas de dispersión
Rango o recorrido
Desviación media
Varianza
Desviación estándar
Propiedades de la varianza y la desviación estándar
Coeficiente de variación
Medidas de posición: n-tiles
Cuartiles
Figura 28a.
Figura 28b.
Figura 28c.
Deciles
Figura 28d.
Percentiles
Figura 28e.
Valores atípicos (outliers)
Diagramas de cajas (box-plot)
Medidas de forma
Asimetría
Curtosis
Conclusiones
Bibliografía
Capítulo 29: Tablas de contingencia
Introducción
¿Por qué se denomina a una tabla de contingencia de 2 × 2, 3 × 2, 3 × 3 o m × n?
Bibliografía
Capítulo 30: Prueba t de Student
Introducción
Prueba t para una muestra
Prueba t para muestras independientes
Cuadro 30-1. Resumen de prueba t para muestras independientes.
Prueba t para muestras relacionadas
Cuadro 30-2. Resumen de prueba t para muestras relacionadas.
Bibliografía
Capítulo 31: Análisis de la varianza y análisis post hoc
Análisis de la varianza
Tabla del anova
Cuadro 31-1. Tabla del anova.
Cálculo de suma de cuadrados
Cálculo de los grados de libertad
Cálculo de las varianzas
Cálculo del valor de F
Determinación del valor de p de significancia estadística a partir de la F encontrada
Conclusión e interpretación
Contrastes
Uso de distintos paquetes estadísticos
Excel
SPSS
STATA
Cuadro 31-2. Registro de la pérdida ponderal para tres tipos diferentes de dieta.
Cuadro 31-3. Cálculos para tabla de anova.
Cuadro 31-4. Tabla con los datos de salida de un anova.
Interpretación
Cuadro 31-5. Tabla de análisis de la varianza de un factor.
Gráficas del análisis de la varianza
Figura 31-1.
Figura 31-2.
Análisis multivariado de la varianza (manova)
Análisis post hoc
Cuadro 31-6. Tipos de pruebas post hoc.
Aplicación de la prueba post-hoc
Figura 31-3.
Figura 31-4.
Figura 31-5.
Cuadro 31-7. Análisis post hoc para el análisis de la varianza de las concentraciones de proteína C reactiva con tres tratamientos diferentes.
Conclusiones
Bibliografía
Sitios web
Capítulo 32: Análisis de la covarianza (ANCOVA)
Figura 32-1.
Cuadro 32-1. Estadísticos descriptivos para el ejemplo.
Cuadro 32-2. anova para el ejemplo de este capítulo.
Cuadro 32-3. Estadísticos descriptivos del peso basal.
Cuadro 32-4. anova de peso basal.
Figura 32-2.
Cuadro 32-5. M Correlación entre peso basal y disminución de peso.
Cuadro 32-6. Resultados en spss.
Bibliografía
Capítulo 33: Correlaciones y regresiones (lineal y logística)
Introducción
Correlaciones
Cuadro 33-1. Interpretación del coeficiente de correlación de Pearson.
Cuadro 33-2. Matriz de correlaciones, mostrando los valores del coeficiente de correlación y su significancia estadística.
Figura 33-1.
Figura 33-2.
Regresión lineal
Coeficientes de determinación
Coeficiente de determinación ajustado
Error típico de predicción
Coeficiente beta
Valor de T
Constante
Tolerancia
Figura 33-3.
Figura 33-4.
Análisis de residuales
Figura 33-5.
Figura 33-6.
Figura 33-7.
Regresión logística
Introducción
Concepto
Expresión matemática
Requisitos metodológicos y estadísticos previos
Figura 33-8.
Cuadro 33-3. Tipos de variables independientes que pueden considerarse en la regresión logística.
Métodos para seleccionar y analizar variables independientes en el modelo
Multicolinealidad
Selección final de variables independientes (covariables) en el modelo de regresión logística
Interpretación de la regresión logística
Figura 33-9.
Cuadro 33-4. Variables en la ecuación.
Cuadro 33-5. Variables que no están en la ecuación.
Cuadro 33-6. Historial de interacciones.
Cuadro 33-7. Resumen de los modelos.
Cuadro 33-8. Prueba de Hosmer y Lemeshow.
Cuadro 33-9. Tabla de contingencias para la prueba de Hosmer y Lemeshow.
Cuadro 33-10. Variables en la ecuación.
Análisis probit
Conclusiones
Bibliografía
Capítulo 34: Análisis de supervivencia
Definición y conceptos esenciales
Función de sobrevida
Diseño del estudio de supervivencia
Estructuración de los periodos en un análisis de supervivencia
Figura 34-1.
Métodos estadísticos para el análisis de supervivencia
Método actuarial
Cuadro 34-1. Ejemplo hipotético de personas que sobreviven a una enfermedad neoplásica maligna.
Método de Kaplan-Meier
Figura 34-2.
Prueba de log-rank
Método de riesgos proporcionales de Cox
Conclusión
Bibliografía
Capítulo 35: Análisis multivariado y exploración inicial de los datos
Conocimiento de las variables
Tratamiento de valores fuera de rango
Errores en la captura de los datos
El sujeto no pertenece a la población blanco
Figura 35-1.
El individuo pertenece a la población de interés
Identificación de valores fuera de rango multivariados
Figura 35-2.
Cuadro 35-1. Valores de ji cuadrada que corresponden a un máximo de 20 grados de libertad (GL) de la primera columna para una probabilidad menor de 0.01 y de 0.001.
Transformación en unidades z: asignación de un nuevo sentido a los valores crudos
Otras transformaciones de los datos
Figura 35-3.
Conclusiones
Referencias
Capítulo 36: Análisis de componentes principales, de factores latentes y de conglomerados
Introducción
Análisis de componentes principales (acp)
Espacio matemático donde habitan las variables
Figura 36-1.
Cuadro 36-1. Matriz de correlaciones entre variables A, B, C y D.
Transformaciones lineales, eigenvectores y eigenvalores
Figura 36-2.
Cuadro 36-2. Componentes principales hipotéticos de 10 variables.
Interpretación de los eigenvectores
Análisis de factores latentes
Análisis exploratorio
Figura 36-3.
Análisis confirmatorio
Análisis de conglomerados o de cluster
Medidas de similitud
Medidas de distancia
Medidas de correlación
Medidas de asociación
Algoritmos para la obtención de conglomerados
Métodos jerárquicos
Figura 36-4.
Figura 36-5.
Métodos no jerárquicos
¿Métodos jerárquicos o no jerárquicos?
Dendrogramas en el análisis de cluster
Ejemplo de la aplicación del análisis de cluster para la clasificación de genes que intervienen en el cáncer de mama
Conclusión
Bibliografía
Capítulo 37: Análisis de datos en el contexto de estudios genómicos
Introducción
Bioestadística
Bioinformática
Biología computacional o genómica computacional
Biología de sistemas
Diseño de experimentos en genómica
Diseño clásico basado en la teoría estadística
Esquema de muchas variables pocas muestras
Análisis estadístico
Fuentes de variación en experimentos genómicos
Caso de microarreglos de expresión génica
Herramientas de acceso libre
Tendencias
Bioinformática e interpretación de resultados
Características de las bases de datos disponibles en internet
Bases de datos bioinformáticas de uso frecuente
Ejemplos de análisis bioinformáticos
Bibliografía
Back Matter
Glosario
Pruebas para análisis estadístico
Índice alfabético
Valoraciones
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