7 características sorprendentes:

1.- Extrae mensajes de correo electrónico sin necesidad de repetir el mismo correo electrónico.
2.- Muestra total de correos electrónicos extraídos.
3.- Seleccione separador diferente para cada dirección de correo electrónico (o entrar en su cuenta).
4.- Correos electrónicos de grupo por el número especificado por usted. Cada grupo se separa por la nueva línea.
5.- Opción para clasificar el correo en orden alfabético.
6.- Opción para extraer o excluir de correo electrónico que contiene solamente cierta cadena.
7.- Opción para extraer direcciones de Internet en lugar de direcciones de correo electrónico.

Enlace http://eel.surf7.net.my/

Ahora las predicciones se basan en la probabilidad de ocurrencia de sucesos así como para condiciones que dependen del tiempo.

Aprenda a tomar decisiones basadas en los datos, el punto de partida de la medicina basada en evidencias.

Este curso aún se lanzará oficialmente en el mes de abril del 2012.

Página web del curso: APREM

Uno de los capítulos más apasionantes de la estadística aplicada a la investigación científica. Un apoyo inestimable a la hora de tomar decisiones.

Un curso ineludible en el desarrollo de la investigación en las ciencias de la salud como en las ciencias sociales.

Módulo I: Sobre una variable aleatoria
01. Chi cuadrado para una muestra
02. Chi cuadrado para proporciones
03. Chi cuadrado de McNemar
04. Chi cuadrado de homogeneidad (más de 2 grupos)
05. Prueba Q de Cochran

Módulo II: Análisis categórico bivariado
06. Tablas de contingencia
07. Chi cuadrado de independencia (Corrección de Yates)
08. Análisis de correspondencias
09. Dicotomizar dos variables numéricas correlacionadas
10. Test exacto de Fisher

Módulo III: Métodos y medidas de asociación
11. Medidas de asociación
12. Medidas de concordancia
13. Medidas de Riesgo (RR y OR)
14. Análisis loglineal general
15. Pruebas de independencia condicional

Módulo IV: Análisis categórico multivariado
16. Regresión logística binaria
17. Regresión logística multinomial (discriminante)
18. Regresión logística ordinal (discriminante)
19. Análisis loglineal Logit
20. Análisis de regresión Probit

Formato: Vídeo en mp4
Duración: 7 Horas 47 minutos
Materiales: Diapositivas, Matrices de datos y Hojas de Ejercicios (Adicional: Solución a los ejercicios)

Página web del curso: ADACA

Los diseños experimentales fueron ampliamente desarrollados por los investigadores de las ciencias naturales.

Estos modelos son fácilmente adaptables a las distintas áreas de conocimiento y no solamente a las ciencias naturales.

Módulo I: Contrastes sobre medias
01. Contrastes sobre una muestra
02. Contrastes sobre dos muestras independientes
03. Contrastes sobre dos muestras relacionadas
04. Análisis de la varianza con un factor INTERsujetos
05. Análisis de la varianza con un factor INTRAsujetos

Módulo II: Análisis Factorial de la varianza
06. Análisis factorial de la varianza INTERsujetos
07. Análisis factorial de la varianza INTRAsujetos
08. Análisis factorial de la varianza MIXTO
09. ANOVA factorial con factores fijos
10. ANOVA factorial con factores aleatorios

Módulo III: Análisis Multivariado
11. Análisis de la covarianza (ANCOVA)
12. Análisis multivariante de la varianza (MANOVA)
13. Análisis multivariante de la Covarianza (MANCOVA)
14. Diseño Completamente Aleatorio (DCA)
15. Diseño de Bloques Completamente Aleatorio (DBCA)

Módulo IV: Diseños experimentales
16. Diseño Cuadrado Latino (DCL)
17. Diseño Factorial Completamente Aleatorio
18. Diseño Factorial de Bloques Aleatorio
19. Diseño Factorial en Cuadrado Latino
20. Diseño Factorial con medidas repetidas

Formato: Vídeo en mp4
Duración: 7 Horas 40 minutos
Materiales: Diapositivas, Matrices de datos y Hojas de Ejercicios

Página web del curso: AMUDE

Aquí combinamos los temas de metodología con la estadística de una manera integrada y completamente práctica.

Se inicia con el planteamiento del estudio y se conduce de la mano en cada procedimiento que comprende el estudio.

Módulo I: Planteamiento del estudio
1. Enunciando nuestro estudio de factores de riesgo
2. Definiendo el tipo, nivel y diseño de nuestro estudio
3. Planteando los objetivos de la investigación
4. Construyendo el marco teórico y los antecedentes investigativos
5. Operacionalizando las variables para el análisis

Módulo II: Estrategia metodológica
6. Planteando la hipótesis del estudio de factores de riesgo
7. Identificando las unidades de estudio población y muestra
8. Seleccionando el grupo de casos y el grupo de controles
9. Eligiendo las técnicas de recolección de datos e instrumentos
10. Diferenciando técnicas y estrategias, instrumentos y materiales

Módulo III: Análisis de datos
11. Asociando las variables nominales dicotómicas
12. Estimando las medidas de riesgo y los intervalos de confianza
13. Asociando las variables nominales politómicas
14. Asociando las variables ordinales politómicas
15. Hallando el umbral de discriminación (Curva ROC)

Módulo IV: Presentación de resultados
16. Analizando las variables numéricas
17. Resumiendo el análisis estadístico bivariado
18. Usando de la regresión logística binaria
19. Planteando la discusión en el estudio
20. Planteando las conclusiones y recomendaciones

Formato: Vídeo en FLV (Flash)
Duración: 6 Horas 40 minutos
Materiales: Diapositivas, Matrices de datos y Hojas de Ejercicios + Estudio Modelo

Página web del curso: PIDCC

A pesar de ser un tema muy tratado en los cursos de estadística, no existe software para realizar estos procedimientos.

Este curso se demuestra paso a paso los procedimientos exactos para calcular el tamaño de la muestra en los estudios de población.

Módulo I: Tamaño para estimar una proporción o una media
1. Muestreo Aleatorio Simple
2. Para una proporción con marco muestral conocido
3. Para una proporción sin marco muestral conocido
4. Para una media con marco muestral conocido
5. Para una media sin marco muestral conocido

Módulo II: Tamaño de los grupos en estudios comparativos
6. Muestreo sistemático
7. Algoritmo de Arkin y Colton y límite de la muestra
8. Nivel de confianza y Potencia de Prueba
9. Para comparar proporciones en dos grupos
10. Para comparar la media en dos grupos

Módulo III: Afijaciones para variables categóricas
11. Muestreo aleatorio estratificado
12. Afijación proporcional para variables categóricas
13. Algoritmo del muestreo aleatorio simple
14. Afijación de Neyman para variables categóricas
15. Afijación de Óptima para variables categóricas

Módulo IV: Afijaciones para variables numéricas
16. Muestreo por conglomerados
17. Afijación proporcional para variables numéricas
18. Límite para el error de estimación
19. Afijación de Neyman para variables numéricas
20. Afijación de Óptima para variables numéricas

Formato: Vídeo en FLV (Flash)
Duración: 6 Horas 40 minutos
Materiales: Diapositivas, Aplicaciones en Excel y Hojas de Ejercicios

Página web del curso: TMCTM

Es la compilación de muchas técnicas de construcción y la adaptación de la estadística a la validación y optimización de instrumentos.

Es el curso de nivel avanzado más solicitado de la serie bioestadistico desarrollado en la primera temporada abierta de los cursos virtuales.

Módulo I: Validación cualitativa
1. Validez interna y validez externa
2. Aproximación a la población
3. Validez de contenido: Juicio de expertos o jueces
4. Revisión de conocimiento disponible
5. Dominios o dimensiones del universo

Módulo II: Validación cuantitativa
6. Fiabilidad o consistencia interna (Alfa de Cronbach)
7. Validez de criterio o predictiva (Índice Kappa)
8. Validez de constructo
9. Estabilidad (ANOVA)
10. Punto de corte (Curvas ROC)

Módulo III: Validación de pruebas diagnósticas
11. Sensibilidad, especificidad
12. Seguridad de una prueba diagnóstica
13. Aplicación del teorema de Bayes
14. Razones de Probabilidad
15. OR, RR y Utilidad global

Módulo IV: Validación de test psicométricos
16. Escala de Likert
17. Confiabilidad en instrumentos dicotómicos
18. Componentes principales como método de extracción
19. Método de Rotación: Normalización Varimax con Kaiser
20. Análisis de un Inventario

Formato: Vídeo en FLV (Flash)
Duración: 6 Horas 40 minutos
Materiales: Diapositivas, Matrices de datos y Hojas de Ejercicios

Página web del curso: CVCVI

Curso de metodología de la investigación científica solo para quienes conocen las bases de la estadística, se trata de un libro práctico.

Es el complemento ideal para cualquier curso de estadística aplicada a la investigación científica. Cuenta con un programa de interacción.

Unidad 01: Taxonomía de la investigación
1. Tipos de investigación
2. Niveles de investigación
3. Diseños de investigación

Unidad 02: Planteamiento del estudio
4. Unidades de estudio
5. Enunciado del estudio
6. Delimitación del estudio

Unidad 03: Clasificación de las variables
7. Dimensiones de las variables
8. Escalas de medición de las variables
9. Relación entre variables

Unidad 04: Declaración de objetivos
10. Objetivos estadísticos
11. Objetivos estadísticos bivariados
12. Objetivo estadístico comparar

Unidad 05: Sistema de hipótesis
13. Formulación de hipótesis
14. Nivel de significancia
15. Prueba de hipótesis

Unidad 06: Procedimiento de muestreo
16. Población y muestra
17. Unidades de muestreo
18. Técnicas de muestreo

Unidad 07: Selección de técnicas y estrategias
19. Técnicas de recolección de datos
20. La observación científica
21. La entrevista de investigación

Unidad 08: Elección de instrumentos
22. Instrumentos de medición
23. Validación de instrumentos
24. La escala de tipo Likert

Unidad 09: Control de las mediciones
25. Precisión y exactitud
26. Sesgos de selección
27. Sesgos de medición

Unidad 10: Análisis de la información
28. Criterios de causalidad
29. Discusión de resultados
30. Calidad de la información

Formato: vídeo en mp4
Duración: 10 horas
Materiales: vídeos, audios, diapositivas y sinopsis

Página web del curso: SEMINV

Este material es utilizado en el training estadístico correspondiente a la fase de inducción al manejo estadístico de los datos.

Esta constituido por 6 módulos que corresponden a la fase introductoria de los cursos de estadística de la misma serie en nivel avanzado.

Módulo I: Manejo de Software estadístico
01. Creación de una matriz de datos en Excel
02. Trasladar la matriz de datos al software estadístico
03. Creación de una matriz de datos a partir de una ficha
04. Calcular y Recodificar variables
05. Selección de una muestra aleatoria de casos

Módulo II: Análisis descriptivo de una variable
06. Descripción de una variable categórica
07. Principales gráficas para variables categóricas
08. Descripción de una variable numérica
09. Principales gráficas para variables numéricas
10. Análisis mediante tablas de contingencia

Módulo III: Análisis de datos categóricos
11. Comparar grupos: Chi Cuadrado
12. Comparar antes-después: McNemar
13. Asociar categorías: Test de independencia
14. Concordar: Índice Kappa de Cohen
15. Correcciones de Yates y Fisher

Módulo IV: Análisis de datos numéricos
16. Comparar grupos: t para muestras independientes
17. Comparar antes-después: t de Student
18. Correlacionar unidades: Correlación de Pearson
19. Correlacionar como valor predictivo: R de Pearson
20. Análisis de la varianza y pruebas posthoc

Módulo V: Estadística No Paramétrica
21. Normalidad: Prueba de Kolmogorov-Smirnov
22. Homocedasticidad: Test de Levene
23. Comparar grupos: U de Mann-Whitney
24. Comparar antes-después: Rangos de Wilcoxon
25. Correlación No paramétrica: Rho de Spearman

Módulo VI: Cálculo del tamaño muestral
26. Para estimar la prevalencia en una población
27. Para estimar el promedio en una población
28. Estimación rápida por Arkin y Colton
29. Para comparar proporciones en dos grupos
30. Para comparar promedios en dos grupos

Página web del curso: ADACE