Posgrado: Modelos de regresión multivariable I

Este curso* es una oportunidad para comprender las bases de los modelos de regresión multivariable, desarrollar las estrategias de análisis construyendo los diferentes modelos y lograr interpretar adecuadamente los resultados obtenidos con los modelos más comúnmente utilizados en la investigación clínica y epidemiológica en salud.

Permite adquirir conocimientos sobre:

  • Introducción al análisis multivariable
  • Regresión Lineal simple y múltiple
  • Regresión Logística simple y múltiple

La orientación es eminentemente práctica, las actividades consisten en clases y talleres de discusión e interpretación de los ejemplos de análisis de bases de datos y presentación de resultados de artículos publicados.

*Si bien estos cursos forman parte de la Maestría en Efectividad Clínica de la UBA, se pueden tomar en forma independiente, no es necesario ser alumno de la maestría.


Destinatarios: Profesionales que se desempeñan en el sector de la salud y deseen adquirir los conocimientos para desarrollar e interpretar análisis estadísticos de regresión multivariable.
Requisitos: contar con conocimientos en Epidemiología Clínica y Bioestadística (análisis bivariados para datos continuos y categóricos).


Modalidad: Online

Carga horaria: 96 horas

Días y horarios de cursada: a confirmar para 2021

Sedes:

  • Escuela de Salud Pública de la Facultad de Medicina de la UBA, Marcelo T. de Alvear 2202, 1° piso – Ciudad Autónoma de Buenos Aires.
  • Instituto de Efectividad Clínica y Sanitaria (IECS), Dr. Emilio Ravignani 2024 – Ciudad Autónoma de Buenos Aires.

Requisitos de aprobación:

  • Asistencia al 80% de las clases
  • Aprobación del 80% de actividades de cada módulo
  • Aprobación del examen escrito (aprobación con el 60%)

Titulación:

Se otorgará Diploma del IECS de “Curso de Posgrado Modelos de Regresión Multivariable I”.

Objetivos

Se espera que al finalizar los cursantes puedan planificar y llevar a cabo el análisis de sus proyectos utilizando las herramientas estadísticas adecuadas.

Contenidos

  • Introducción al análisis de asociación de múltiples variables con un evento de interés
  • Bases conceptuales del análisis multivariable y las indicaciones para su utilización
  • Construcción de la ecuación de regresión
  • Regresión Lineal simple
  • Regresión Lineal múltiple
  • Regresión Logística simple
  • Regresión Logística múltiple: Construcción y evaluación de modelos
  • Aplicación: modelos de ajuste y modelos de predicción

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