TY  - BOOK
AU  - García García, José Antonio
AU  - López Alvarenga, Juan Carlos
AU  - Jiménez Ponce, Fiacro
TI  - Metodología de la investigación, bioestadística y bioinformática en ciencias médicas y de la salud 
AV  - RA440.85 M47 2014
PY  - 2014///
CY  - México D.F. : 
PB  - McGraw HIll : , Hospital General de México, 
KW  - Investigación
KW  - Metodología
KW  - Estadística demográfica
KW  - Bioinformática
N1  - 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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