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Diplomado en bioestadística aplicada con R para el análisis de datos
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Características
Horario
9:00 AM a 1:00 PM. Hora de la Ciudad de México.
Diploma
Constancia con valor curricular por las horas impartidas
Plataforma
Google Meet y Google Classroom
Modalidad
Online en vivo y/o grabado.
Duración
90 horas totales (48 horas en 12 sesiones y 42 horas extracurriculares)
Fechas
Módulo I: 18, 25 de abril y 2 de mayo de 2026
Módulo II: 16, 23, 30 de mayo, 6 y 13 de junio de 2026
Módulo III: 27 de junio, 4, 11 y 18 de julio de 2026
Sobre el curso
Brindar a los participantes las competencias necesarias en estadística aplicada con R para el análisis de datos en ciencias biológicas y de la salud, integrando el análisis descriptivo, inferencial y predictivo, así como la correcta interpretación, visualización y comunicación de resultados para la toma de decisiones basada en evidencia.
Dirigido a profesionales, investigadores y estudiantes de posgrado tales como biólogos, bioquímicos, biotecnólogos, químicos, químicos clínicos, químicos farmacéuticos biólogos, médicos residentes, enfermeras, nutriólogos, epidemiólogos, genetistas y microbiólogos.
Así como profesionales de laboratorio clínico y de investigación en disciplinas afines.
Características
Que aprenderás
• Comprender los fundamentos de la bioestadística y su aplicación en el análisis de datos en ciencias biológicas y de la salud.
• Organizar, depurar y validar bases de datos biológicos, asegurando la calidad, integridad y trazabilidad del dato.
• Aplicar técnicas de estadística descriptiva y análisis exploratorio para resumir, visualizar e identificar patrones en datos biológicos.
• Evaluar la distribución de los datos y los supuestos estadísticos para seleccionar adecuadamente pruebas paramétricas y no paramétricas.
• Ejecutar e interpretar pruebas de hipótesis y análisis inferenciales utilizando R, considerando el diseño del estudio y el tipo de variables.
• Construir e interpretar modelos estadísticos básicos y multivariados para el análisis predictivo y la toma de decisiones en contextos biológicos y de la salud.
Módulos del curso
• Módulo 1. Gestión, exploración y descripción de datos biológicos.
1. Organización, gestión y calidad del dato.
2. Cálculo del tamaño de muestra.
3. Análisis exploratorio de datos.
4. Distribuciones de datos y evaluación de supuestos.
5. Análisis de normalidad.
• Módulo 2. Análisis inferencial y pruebas de hipótesis.
1. Pruebas de contraste de hipótesis paramétricas II.
2. Pruebas de contraste no paramétricas para dos grupos.
3. Pruebas de contraste no paramétricas para más de dos grupos.
4. Pruebas de asociación para datos categóricos.
5. Análisis de correlación.
• Módulo 3. Modelos estadísticos para la predicción.
1. Regresión lineal.
2. Regresión logística.
3. Análisis de supervivencia.
4. Introducción al análisis multivariado.
5. Integración e interpretación de modelos predictivos.
Ponente(s)
M. en C. Enrique Ambrocio Ortiz: Químico Farmacéutico Biólogo por parte de la UAM Xochimilco. Maestro en ciencias de la salud por parte de la Escuela Superior de Medicina del IPN. Enfocado en el estudio del componente genético de enfermedades respiratorias complejas no infecciosas e infecciones virales, genética de poblaciones y marcadores genéticos de poblaciones, como SNPs y alelos HLA. Docente con experiencia de 8 años en el área de ciencias biológicas y ciencias exactas, así como asistente y profesor invitado en diferentes ponencias en la UACM y del congreso mexicano de genética en el área práctica.
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