Herramientas para el Análisis, Integración e Interpretación de Datos en Ciencias del Ejercicio y la Salud

Al finalizar, el participante será capaz de:

• Importar, explorar, limpiar y transformar datos en R, y organizar un análisis reproducible.
• Describir y visualizar datos eligiendo los gráficos y las medidas adecuadas para cada tipo de variable.
• Comprender y aplicar la lógica de la inferencia: intervalos de confianza, pruebas de hipótesis, valor p, magnitud del efecto y potencia estadística.
• Comparar grupos con las pruebas apropiadas, verificando supuestos y considerando el diseño del estudio.
• Estudiar relaciones entre variables mediante correlación y modelos de regresión, evaluando su ajuste y su capacidad predictiva.
• Explorar conjuntos de datos con muchas variables mediante componentes principales y agrupamiento.
• Elegir el análisis adecuado para una pregunta concreta y comunicar los resultados, con sus limitaciones.

El curso se organiza en tres módulos de un mes cada uno. En el primero se aprende a organizar, describir y visualizar datos con R. En el segundo se trabaja la inferencia estadística y la comparación de grupos, desde la probabilidad hasta las pruebas t y el análisis de la varianza. En el tercero se abordan los modelos de regresión y una introducción al análisis multivariado. Cada módulo combina explicaciones conceptuales con actividades prácticas en R, y el curso cierra con un caso integrador que articula la preparación de los datos, la elección del análisis y la comunicación de resultados y limitaciones.