Curso Análisis de datos Multinivel usando R

R es un paquete de análisis estadístico de código abierto y gratuito que es ampliamente utilizado en diversas disciplinas para analizar datos provenientes de fuentes gubernamentales, instituciones privadas y ONGs. Su popularidad se debe a su potencia, flexibilidad y capacidad para generar gráficas de alta calidad. Además, R cuenta con una comunidad de usuarios en constante crecimiento, convirtiéndolo en una herramienta atractiva para profesionales e investigadores interesados en metodologías cuantitativas.
La historia de eventos se caracteriza por su naturaleza dinámica, ya que implican el seguimiento de individuos a lo largo del tiempo, registrando los momentos en que ocurren eventos de interés. Sin embargo, en ocasiones pueden surgir circunstancias que interrumpan este seguimiento (casos censurados) como también las covariables dependan del tiempo. Estas dos situaciones presentan dificultades o incluso resultan imposibles de tratar con herramientas estadísticas clásicas, como la regresión lineal. 
Los métodos abordados durante este curso para analizar historias de eventos tienen como objetivo resolver este tipo de problemas, entre otras cuestiones. Se enseñarán métodos descriptivos no paramétricos como la estimación de Kaplan-Meier, el modelo de Cox de riesgos proporcionales, métodos de tiempo discreto básicos y avanzados, y análisis de secuencia. Para llevar a cabo la implementación de estos métodos, se utilizará R como herramienta principal.
Para este curso se recomienda tener una base básica en regresión lineal o haber tomado el curso “Introducción a R para análisis de datos” o el curso “Estadísticas usando R”.

OBJETIVO GENERAL

El objetivo general del curso "Análisis de historia de eventos usando R" es proporcionar a los participantes las herramientas y habilidades necesarias para analizar datos provenientes de historias de eventos, utilizando métodos avanzados y el paquete de análisis estadístico R. El curso se enfoca en abordar los desafíos específicos asociados con datos de eventos que presentan interrupciones en el seguimiento y covariables dependientes del tiempo.

OBJETIVOS ESPECÍFICOS

1. Comprender la naturaleza y características de los datos de historia de eventos, incluyendo los casos censurados y las situaciones en las que las covariables son dependientes del tiempo.
2. Conocer los métodos descriptivos no paramétricos utilizados en el análisis de historia de eventos, como la estimación de Kaplan-Meier, para obtener información sobre la duración y supervivencia de los eventos de interés.
3. Conocer el modelo de Cox de riesgos proporcionales, que permite examinar la relación entre las covariables y los eventos de interés a lo largo del tiempo.
4. Adquirir conocimientos sobre los modelos paramétricos utilizados en el análisis de historia de eventos, que permiten ajustar la distribución del tiempo de ocurrencia de los eventos, y comprender su aplicabilidad y limitaciones.
5. Aplicar los métodos y técnicas para analizar eventos en tiempo discreto, incluyendo modelos para tiempos discretos que se ajustan a los datos de historia de eventos.
6. Conocer el análisis de secuencia de eventos, que permite identificar patrones y estructuras que pueden ser relevantes en el estudio de fenómenos temporales.
7. Aplicar el paquete de análisis estadístico R como herramienta principal para implementar los métodos estudiados y realizar análisis avanzados de historia de eventos.

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