Metodología de la investigación, bioestadística y bioinformática en ciencias médicas y de la salud

$535.00

Autor: José Antonio García García
Editorial: McGraw-Hill Interamericana
Edición: 2°
ISBN: 9786071511386
Formato: Libro digital
Año de publicación: 2024

$535.00
Limpiar
SKU: 9781456219802 Categoría:

Descripción

Libro digital para leer en línea o en app móvil

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

Información adicional

Alquilar o comprar libro de texto electrónico

perpetual

Valoraciones

No hay valoraciones aún.

Solo los usuarios registrados que hayan comprado este producto pueden hacer una valoración.

Características del libro digital


Acceso instantáneo

Compra y lee tu libro inmediatamente


Leer sin conexión

Acceda a su libro de texto electrónico en cualquier momento y en cualquier lugar


Herramientas de estudio

Herramientas de estudio integradas como el subrayado y más


Leer en voz alta

Escuche y siga la lectura