Modelización estadística avanzada con R: Análisis de datos longitudinales y meta-análisis

Del 13 al 16 de mayo de 2019

Horario: Mañanas de 9h a 14h

Los estudios biomédicos generan una gran cantidad de datos de distinta naturaleza.

El análisis estadístico mediante el software R permite no sólo analizar estos datos con las técnicas estadísticas básicas si no que también permite llevar a cabo análisis mediante modelos más complejos que no se encuentran disponibles en otros programas diseñados para el análisis de datos.

A diferencia de los estudios transversales, los estudios longitudinales recogen información en dos o más periodos de tiempo. Este hecho hace que los métodos estadísticos tradicionales no puedan utilizarse ya que  la asunción de independencia entre las observaciones no se cumple. En este curso se estudiarán las principales metodologías para analizar datos medidos de forma repetida a lo largo del tiempo mediante modelos lineales y análisis de supervivencia

Por otro lado, muchos investigadores están interesados en sintetizar los resultados procedentes de una colección de estudios independientes sobre un mismo tema, principalmente obtenidos de la literatura científica. El meta-análisis es un conjunto de herramientas estadísticas que son útiles para llevar a cabo este tipo de análisis.

En este curso veremos las principales técnicas que incluyen modelos para combinar resultados (efectos fijos y aleatorios), cuantificación de su variabilidad (análisis de la heterogeneidad), e identificación de diferencias entre estudios (meta-análisis por subgrupos y meta-regresión).

GuiaDidacticaAPI002

Programa formativo

Modelos lineales para datos longitudinales continuos

• Visualización de datos longitudinales
• ANOVA para medidas repetidas
• MANOVA
• GEE
• Modelos mixtos

Análisis de supervivencia con eventos recurrentes

• Breve introducción al análisis de supervivencia
• Modelos condicionales y marginales
• Modelos de fragilidad
• Modelo general para eventos recurrentes

Meta-análisis (I)

• Introducción
  • Resumen de la literatura científica
  • Campos de aplicación
• Estadísticos combinables
  • Medidas de frecuencia
  • Medidas de asociación
  • Medidas directas y ajustadas
• Modelo de efectos fijos
• Modelo de efectos aleatorios

Meta-análisis (II)

• Análisis de la heterogeneidad
• Meta-análisis por subgrupos
• Meta-regresión
• Sesgos en el meta-análisis
  • Sesgos en el análisis
  • Sesgos en la revisión

Imprencindible tener conocimiento básicos de Bioestadística y de manejo de R

Cada alumno debe traer su propio ordenador portátil