Calendário
- Segunda-feira, 14 de julho das 14h00 às 18h00
- Terça-feira, 15 de julho das 14h00 às 18h00
- Quarta-feira, 16 de julho das 14h00 às 18h00
- Quinta-feira, 17 de julho das 14h00 às 18h00
Objetivos
Este curso pretende colocar os alunos em contacto direto com tópicos de análise de regressão quando aplicados a dados das ciências da saúde. Fornecerá conhecimentos úteis não só para a aplicação das metodologias, mas também para a compreensão dos resultados presentes em muitos artigos científicos necessários nas suas atividades clínicas e de investigação diárias.
Regime de frequência
Equipa docente
Destinatários
Investigadores e outros profissionais interessados no domínio das ciências da saúde.
Candidaturas
Condições específicas de acesso:
Poderão candidatar-se a esta unidade de formação licenciados ou estudantes de ensino superior, de qualquer ano curricular, nas áreas de Ciências da Saúde, Matemática, Informática ou afins.
Os formandos deverão ter noções básicas de estatística descritiva e inferencial em dados de saúde. Os candidatos serão ordenados da seguinte forma:
1 – com doutoramento
2 – com mestrado
3 – com licenciatura
4 – estudantes do ensino superior
Em 1, 2 e 3 prefere o que tiver nota mais elevada. Em 4 prefere o candidato que estiver mais avançado no Ciclo de Estudos.
Em caso de empate, serão admitidos ambos os candidatos.
Critérios de seleção:
Os candidatos que cumpram as condições específicas de acesso serão ordenados pela ordem de submissão de candidatura.
Estrutura curricular
Duração: 16h
Conteúdos programáticos
Regressão linear e logística:
- Seleção de variáveis;
- Construção do modelo;
- Assunções dos modelos;
- Conceitos de associação, interação e confunding;
- Interpretação dos coeficientes;
Avaliação dos modelos.
Propinas:
Gerais: 150€ + 2€ (seguro de estudante)
Descontos:
- Isenção de pagamento de propina para docentes, investigadores, bolseiros e colaboradores do MEDCIDS – Departamento de Medicina da Comunidade, Informação e Decisão em Saúde – até ao limite de 7 formandos, sujeita a aprovação do Diretor do Departamento.
Vagas:
máximo 30 | mínimo 5