¿Por qué este Curso?
La regresión lineal es una de las técnicas estadísticas cuyo aprendizaje es fundamental para el análisis de la información; su empleo ayudará a entender y realizar análisis más complejos.
Nota importante
El curso cuenta con sesiones por Zoom de 10:00 a 13:00 h
(lunes, miércoles y viernes)
De lunes a viernes, los estudiantes deben realizar las actividades asignadas en el horario que mejor se ajuste a su disponibilidad.
Objetivos del programa
El objetivo particular de este curso es revisar los conceptos principales de la regresión lineal, desde la perspectiva de la investigación aplicada, a partir de un software ampliamente utilizado en la comunidad científica. Se trabajará en la exploración y verificación de datos, así como en la evaluación de la distribución de las variables. También se revisarán los conceptos básicos de regresión simple y múltiple y se demostrará la importancia de inspeccionar y verificar los datos antes de realizar un modelo. Se profundizará en la verificación de los supuestos del modelo, en la interpretación correcta de los coeficientes (aun con variables transformadas) y se abordarán las posibles alternativas para mejorar el ajuste del modelo incluyendo la evaluación de confusión e interacción y su interpretación.
Este curso pretende apoyar al alumno en la aplicación de modelos estadísticos a través del uso del software estadístico STATA
Ruta de aprendizaje
Introducción al Análisis de Regresión
Modelo de regresión lineal múltiple
Evaluación de supuestos de la regresión en los residuos
Transformaciones de variables
Evaluación de puntos extremos
Modelaje con regresión lineal
Contenido del programa
Introducción al Análisis de Regresión
- Análisis inferencial.
- La Regresión lineal Simple.
- Características de la variable respuesta.
- Supuestos del modelo de regresión lineal simple.
- Transformación de la variable dependiente.
- Interpretación del coeficiente de regresión.
- Cuando la variable independiente es continua.
- Cuando la variable independiente es discreta.
- Coeficiente de determinación.
- Aplicación de paquetería estadística: uso de STATA.
Modelo de regresión lineal múltiple
- Construcción del modelo.
- Las hipótesis alrededor del modelo.
- Modelo predictivo.
- Modelo de asociación.
- Interpretación de los coeficientes de regresión y determinación del MRLM.
- Pruebas de razón de verosimilitud para comparación de modelos anidados.
- Prueba de Aikaike o bayesiana para comparar modelos no anidados.
- Omisión de variables.
- Evaluación de Confusión e Interacción.
- Confusor.
- Interacción o Modificación de efecto.
- Supuestos del modelo de regresión lineal múltiple (MRLM).
Evaluación de supuestos de la regresión en los residuos
- Normalidad.
- Independencia entre observaciones e independencia entre covariables (colinealidad).
- Homocedasticidad.
- Linealidad.
Transformaciones de variables
- Alternativas para transformación de la variable dependiente.
- Cuando transformar una de las variables independientes.
- Interpretación de coeficientes cuando se usan transformaciones.
Evaluación de puntos extremos
- Identificación de valores extremos.
- Identificación de puntos influyentes y su manejo en el análisis.
Metodología de aprendizaje
Lectura de materiales bibliográficos
Se han seleccionado una serie de lecturas obligatorias y presentaciones, las cuales deberán ser revisadas por los participantes de manera previa a la realización de cada actividad con el propósito de fomentar la participación del estudiante y favorecer el desarrollo de discusiones sobre situaciones específicas.
Sesiones sincrónicas
Las sesiones virtuales se emplean para proporcionar retroalimentación inmediata entre participantes y estudiantes, manteniendo presentaciones en vivo.
Envío de actividades
El envío de actividades es un proceso fundamental para la interacción entre docentes y estudiantes, mediante la realización de tareas específicas.
Foro
Este análisis de las competencias adquiridas de los participantes permite evaluar evaluaciones entre sí, además de conocer otros puntos de vista.
Competencias a desarrollar
Al finalizar el curso, las/los participantes:
- Desarrollarán las herramientas necesarias y los elementos teóricos y prácticos para el análisis de información relacionada con proyectos de investigación.
- Contarán con la capacidad para desarrollar modelos de regresión cuando las variables dependientes son continuas.
- Identificarán los principales comandos aplicados para el manejo de una base de datos en STATA.
- Utilizarán diferentes pruebas estadísticas para el análisis de datos previos a la aplicación de un modelo, así como para evaluar asociaciones entre dos variables usando STATA.
- Pondrán en práctica el análisis bivariado y múltiple para la generación de un modelo de regresión.
- Aplicarán los conocimientos aprendidos para la ejecución, obtención, interpretación y validación del modelo de regresión lineal usando el software STATA.
Específicas:
- Reconocerán la importancia del análisis de regresión en estudios epidemiológicos, así como el uso eficiente de herramientas en STATA para detectar errores en bases de datos, su codificación y evaluación de distribuciones.
- Generarán e interpretarán un modelo de regresión lineal a partir de la relación entre una variable dependiente y una o más variables independientes.
- Evaluarán la necesidad de transformación de variables en STATA e interpretarán adecuadamente los coeficientes.
- Aplicarán el análisis de regresión para evaluar confusión, modificación de efecto o interacción en modelos lineales.
- Utilizarán diferentes pruebas estadísticas para verificar que el modelo de regresión generado esté correctamente aplicado.
- Ejecutarán comandos en STATA para identificar valores atípicos e influyentes como parte del diagnóstico del modelo.
- Aplicarán los conocimientos previos para la generación de un modelo de regresión lineal múltiple, su diagnóstico e interpretación de resultados.
Requisitos de ingreso
- Este curso va dirigido a profesionales de la salud
- Conocimientos básicos de epidemiología, estadística y del software estadístico Stata