García García, José Antonio

Metodología de la investigación, bioestadística y bioinformática en ciencias médicas y de la salud - Segunda edición - México D.F. : McGraw HIll : Hospital General de México, 2014. - xvi, 447 páginas : ilustraciones, gráficos ; 23 cm.

Glosario : p. 426-431.

Incluye bibliografías e índice.

1. Estudio de la causalidad y su aplicación en investigación clínica. 2. Taxonomía de la investigación. 3. Elaboración del protocolo de investigación 4. Clasificación de los diseños de investigación 5. Taxonomía de las variables 6. Hipótesis. 7. Enfoque práctico de los elementos necesarios para la estimación del tamaño de la muestra 8. Introducción a las técnicas de muestreo y su aplicación en el área de la salud. 9. Diseño de estudios transversales. 10. Diseño de estudios de cohorte. 11. El ensayo clínico. 12. Revisiones sistemáticas y meta-análisis. 13. Prueba diagnóstica. 14. Clinimetría. 15. El sesgo en la investigación: 'historias de terror? 16. Investigación en farmacología clínica. 17. Investigación de translación: del laboratorio al paciente y viceversa. 18. Cómo investigar propiedades físicas en el cuerpo humano? Propiedades físicas de la materia suave. 19. Desarrollo y validación de cuestionarios 20. Cómo escribir un artículo científico. 21. Financiamiento y estructura presupuestal para los proyectos de investigación. 22. Investigación científica en seres humanos. Consideraciones desde la bioética. 23. Buenas prácticas clínicas y reglamentación de la investigación. 24. Búsqueda y recuperación de información científica 25. Contraste o comprobación de una hipótesis 26. Elaboración de bases de datos. 27. Transformación estadística de los datos. 28. Estadística descriptiva. 29. Tablas de contingencia. 30. Prueba t de Student. 31. Análisis de la varianza y análisis post hoc. 32. Análisis de la covarianza (ANCOVA). 33. Correlaciones y regresiones (lineal y logística). 34. Análisis de supervivencia. 35. Análisis multivariado y exploración inicial de los datos. 36. Análisis de componentes principales, factores latentes y análisis de conglomerados. 37. Análisis de datos en el contexto de estudios genómicos




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