AMF041/26 Análisis multivariante en estudios biomédicos: Modelos de regresión lineal (jamovi)
Este curso está diseñado para introducir de forma rigurosa y aplicada el uso de la regresión lineal, uno de los modelos estadísticos más utilizados en el análisis de datos biomédicos. La regresión lineal constituye una herramienta central porque permite describir, explicar y predecir la relación entre una variable respuesta continua y uno o varios factores explicativos. Esta capacidad resulta especialmente relevante en estudios biomédicos porque permite estimar el efecto de exposiciones o intervenciones, ajustar por variables confusoras, explorar tanto relaciones lineales como no lineales y desarrollar modelos predictivos interpretables.
Además, uno de los aspectos más relevantes de la regresión (y a menudo menos comprendidos) es el estudio de las interacciones entre variables. Analizar interacciones es clave para identificar si el efecto de un factor depende del nivel de otro, lo que permite detectar fenómenos como la modificación del efecto o la heterogeneidad en la respuesta. Este tipo de análisis es fundamental en medicina personalizada, epidemiología y ensayos clínicos, donde no todos los individuos responden de la misma manera a una intervención.
El curso se desarrollará utilizando jamovi, una herramienta que facilita un enfoque práctico, accesible y reproducible del análisis estadístico. El objetivo no es únicamente aprender a ejecutar procedimientos, sino comprender su lógica, interpretar correctamente los resultados y comunicarlos con rigor científico. Se pondrá especial énfasis en la interpretación clínica de los modelos, la identificación de posibles sesgos, la verificación de supuestos y la presentación adecuada de resultados, siguiendo estándares internacionales como las guías STROBE.
Es imprescindible tener conocimientos básicos (importar datos, modificación de variables y conocimientos básicos de inferencia estadística) para el desarrollo de esta actividad.
El curso va dirigido a profesionales del Sistema Aragonés de Salud, y/o a personal investigador del IIS Aragón.