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Metaanálisis con R

 

Título del curso

Metaanálisis con R.

 

Profesorado

Aurelio Tobías. Instituto de Diagnóstico Ambiental y Estudios del Agua, Consejo Superior de Investigaciones Científicas (CSIC), Barcelona. .

 

Aurelio Tobías es Diplomado en Estadística por la Universitat Politècnica de Catalunya (UPC), Licenciado en CC y TT Estadísticas por la Universidad Carlos III de Madrid (UC3M) y Doctor por la Universidad Autónoma de Madrid (UAM). Trabaja como Investigador Científico en el Instituto de Diagnóstico Ambiental y Estudios del Agua de CSIC e Investigador Visitante en la London School of Hygiene and Tropical Medicne.

 

Idioma del curso

Castellano.

 

Programación del curso

Del 3 al 7 de julio de 9:00 a 12:00h.

 

Descripción

El metaanálisis es un conjunto de herramientas estadísticas, que son útiles para sintetizar los resultados procedentes de una colección de estudios independientes sobre un mismo tema. Su principal campo de aplicación es en las Ciencias de la Salud, aunque actualmente se está extendiendo a otros campos, como las Ciencias Sociales y la Economía. Las principales técnicas incluyen modelos para combinar resultados (efectos fijos y aleatorios), cuantificación de su variabilidad (análisis de la heterogeneidad), e identificación de diferencias entre estudios (metaanálisis por subgrupos y metaregresión). 

 

Programa del curso

  1. Introducción
    1. Resumiendo la literatura científica
    2. Campos de aplicación
  2. ¿Qué resultados podemos combinar?
    1. Medidas de frecuencia
    2. Medidas de asociación
    3. Medidas directas y ajustadas
  3. ¿Cómo combinar resultados?
    1. Modelo de efectos fijos
    2. Modelo de efectos aleatorios
    3. Aproximación bayesiana
  4. Análisis de la heterogeneidad
    1. Prueba Q e índice I2 de heterogeneidad
    2. Metaanálisis de subgrupos
    3. Metaregresión
  5. Sesgos en el metaanálisis
    1. Sesgos en el análisis
    2. Sesgos en la revisión
  6. Librería de R metafor para metaanálisis

 

Evaluación

Resolución de casos prácticos durante el desarrollo del curso.

 

Requisitos

Es aconsejable, aunque no imprescindible, que participantes tengan conocimiento básico de R o experiencia en el uso de cualquier otro programa estadístico.

 

Aula

Próximamente.