Posgrado: Modelos de Regresión Multivariable II

Este curso* es una oportunidad para ampliar las herramientas para conducir investigación epidemiológica en salud. Incluye la formación en métodos de análisis de estudios de sobrevida, comparación de curvas y modelos de regresión múltiple para evaluar tiempo al evento. Asimismo, el curso desarrolla las estrategias de análisis para medidas repetidas, eventos correlacionados y datos longitudinales y, permite adquirir conocimientos sobre:

  • Análisis de Sobrevida y Modelos de regresión de Cox
  • Análisis de Datos Longitudinales

La orientación es eminentemente práctica, las actividades consisten en talleres de utilización de programas estadísticos, ejercicios de resolución con bases de datos, análisis e interpretación de casos, presentación y discusión de resultados.

*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 de sobrevida y de datos longitudinales.
Requisito: contar con conocimientos de Modelos Multivariables, Regresión Lineal y Logística.


Modalidad: Online

Carga horaria:  52 horas

Días y horarios de cursada: A confirmar para 2021

Sedes

  • Aula PEC – Campus virtual

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 de Modelos de Regresión Multivariable II”.

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 sobrevida
  • Análisis univariable
  • Análisis multivariable Introducción a datos correlacionados
  • Modelos lineales: modelos marginales y modelos condicionales
  • Modelos marginales y modelos condicionales para diseños por clúster. Introducción a modelos multinivel.

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