1 Bienvenida
Bienvenidos a este libro que fue pensado como una guía para el curso de bioestadística avanzada de algunos posgrados del Centro Universitario de Ciencias de la Salud de la Universidad de Guadalajara. Este curso es la continuación del de Bioestadística (https://edsaul-perez.quarto.pub).
La idea principal de este compendio es que puedan tener los ejercicios, resoluciones, ejemplos e información teórica en un solo lugar. Al inicio del compendio, en los laboratorios de 1 al 6, se ofrece un repaso sobre R. Estos capítulos es lo mínimo que tiene que saber sobre R, por lo que no le recomiendo avanzar en el compendio sin antes dominar estos 6 laboratorios.
Al finalizar este libro usted debería tener una compresión profunda y práctica de las técnicas estadísticas avanzadas y clásicas utilizando R. Los objetivos particulares del curso son:
- Fortalecer la comprensión de los fundamentos de R y su aplicación en análisis de datos.
- Aplicar técnicas de estadística inferencial para comparar dos variables y realizar pruebas post-hoc.
- Implementar y evaluar modelos de regresión lineal múltiple y logística binomial para analizar relaciones entre variables.
- Ejecutar análisis de varianza (ANOVA) y sus extensiones, incluyendo MANOVA, ANCOVA y MANCOVA, para comparar grupos y ajustar covariables.
- Utilizar métodos de análisis multivariante, como análisis de componentes principales y análisis factorial, para reducir la dimensionalidad de los datos y detectar estructuras subyacentes.
- Realizar análisis de clúster jerárquico y no jerárquico para clasificar y segmentar datos.
- Aplicar medidas epidemiológicas para evaluar prevalencia, incidencia y otros indicadores de salud.
- Introducir los principios de la estadística bayesiana y su aplicación en el análisis de datos de salud.
La elección de R como lenguaje de programación no es casual. Además de sufrir un poco aprendiéndolo, su amplia aplicación en el mundo científico y su capacidad para manejar y analizar grandes conjuntos de datos lo convierten en una herramienta que todos los estudiantes de posgrados de ciencias de la salud deberían de dominar.
Por ello, a lo largo de este libro, no solo se explorarán conceptos teóricos y ejercicios prácticos, sino que también se ofrecerá una introducción sólida a la programación en R. Los capítulos titulados “Laboratorio de R” están dedicados específicamente a este fin. Si bien su objetivo principal es familiarizar al estudiante con este lenguaje, la habilidad adquirida en estos laboratorios será esencial para abordar y resolver ejercicios en capítulos subsiguientes.
Espero este libro pueda servir para en su formación como futuros investigadores y que hagan un buen uso de este material. No olviden dar retroalimentación.