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Su Verificación de Aprendizaje

Esto es para verificar que Samudra Roy ha completado el curso Comprender la representación y el trazado de datos en bioestadística en Alison.

Samudra Roy

ID de Alison: 59589707

Curso Completado: Comprender la representación y el trazado de datos en bioestadística

Fecha de Finalización: 12 de julio 2026

Correo Electrónico: [email protected]

Tiempo Total de Estudio: 2h 46m

Puntaje de prueba final:

Los cursos de Alison requieren al menos
80% para aprobar la evaluación final

96%
Horas CPD Completadas:

Horas de aprendizaje aprobadas por CPD
completadas a través de este curso

1-3h

Información del Curso

Aprende sobre los métodos de presentación y trazado de datos en estadística con este curso gratuito de biología en línea.

Los bioestadísticos desempeñan un papel único en la protección de la salud pública y la mejora de la vida de las personas. Este curso analiza la importancia de trazar datos para visualizar la variación o demostrar las relaciones entre las variables. Comienza describiendo cómo se utilizan las estadísticas en la recopilación, organización, análisis e interpretación de datos. Aprenderás sobre varios tipos de estudios estadísticos, así como el proceso de seleccionar observaciones preestablecidas de una población en forma de muestra. Además, también comprenderás la importancia de la bioestadística en el desarrollo, implementación y aplicación de métodos estadísticos en la investigación médica. Luego se discuten los conceptos de estadística descriptiva e inferencial. Explorarás el proceso de descripción y predicción a partir de los datos. Además, se explican los métodos para resumir las características de un conjunto de datos con el fin de extraer conclusiones significativas utilizando técnicas estadísticas. Después de eso, estudiarás los métodos para calcular los valores de las mismas y diferentes unidades.

La siguiente sección trata sobre las principales diferencias y el proceso de cálculo aritmético y geométrico. Aprende a calcular el rango, la media absoluta y la desviación estándar. Además, estudiarás el proceso de determinación de la dispersión de los puntos de datos desde el centro utilizando medidas de variabilidad. Después de eso, se describe el procedimiento para calcular el error estándar de la media (SEM). Descubre el método para determinar las desviaciones de la media. También aprenderás a utilizar la puntuación Z para calcular la probabilidad de que una puntuación caiga en una distribución normal y cómo comparar dos puntuaciones de diferentes distribuciones normales. Continúa para ver cómo mostrar gráficamente datos de grupos numéricos basados en cuartiles utilizando diagramas de caja. También descubrirás cómo utilizar un diagrama de caja para mostrar la forma de distribución, así como su valor central y variabilidad.

Finalmente, se describen los conceptos de momentos, así como la asimetría de la distribución estadística. Comprenderás la importancia de los momentos en el estudio de la tendencia central, la dispersión, la asimetría y la curtosis de una distribución. A continuación, se explica el proceso de uso de la 'asimetría' para medir la simetría de la distribución. Descubre cómo la variación de la distribución con respecto a la distribución normal se puede medir mediante la asimetría. Después de eso, explorarás cómo utilizar la curtosis para determinar si los datos tienen colas pesadas o ligeras en comparación con una distribución normal. Además, aprenderás cómo la curtosis ayuda a comprender dónde se esconde la mayor parte de la información y cómo analizar los valores atípicos en un conjunto de datos determinado. Por último, el curso muestra cómo utilizar el lenguaje de programación R para realizar una variedad de tareas estadísticas como la limpieza, el análisis y la visualización de datos. Te ayudará a comprender cómo se procesa, guarda y muestra cada forma de datos dentro de un dispositivo, así como las implicaciones de cómo se utiliza.

Módulos Completados

Módulo 1: Data Representation, Central Tendency and Variability
Módulo 2: Data Distribution and R - Programming
Módulo 3: Course assessment

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