Inferencia Causal en Estudios Observacionales
Curso dictado en la Universidad ICESI, Cali, Colombia · 2026
Descripción
Este curso aborda los métodos modernos de inferencia causal aplicados a estudios observacionales en salud y ciencias sociales. Los estudiantes aprenden a identificar y controlar sesgos, construir diagramas causales (DAGs), y aplicar técnicas avanzadas de análisis estadístico.
Contenido
| # | Unidad | Tema |
|---|---|---|
| 1 | DAGs y Confusión | Diagramas acíclicos dirigidos |
| 2 | Control de Confusión | Estratificación, MH, regresión |
| 3 | Sesgo de Selección | Berkson, supervivencia, colisionadores |
| 4 | Variables Instrumentales | IV y aleatorización mendeliana |
| 5 | Supervivencia | Kaplan-Meier, Cox, riesgos competitivos |
| 6 | Sensibilidad | E-value, datos faltantes |
| 7 | Mediación | Efectos directos e indirectos |
| 8 | Aplicación | Caso integrado |
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Instructor
Edgar Muñoz · Data Scientist · Stat, MS Epi, BMDSc
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