Contenido del Curso
Unidad 1
DAGs y Confusión
Introducción a diagramas acíclicos dirigidos y control de confusión.
Temas:
- Causalidad vs asociación
- Estructura de DAGs
- Identificación de confusores
- Reglas de d-separación
📊 Presentación (próximamente)
📁 Dataset (próximamente)
💻 Script R (próximamente)
Unidad 2
Control de Confusión
Estratificación, método de Mantel-Haenszel y ajuste por regresión.
Temas:
- Estratificación
- Método Mantel-Haenszel
- Modelos de regresión
- Propensity scores (intro)
📊 Presentación (próximamente)
Unidad 3
Sesgo de Selección
Sesgo de Berkson, sesgo del sobreviviente y colisionadores.
Temas:
- Sesgo de Berkson
- Sesgo del voluntario sano
- Sesgo de supervivencia
- Colisionadores en DAGs
📊 Presentación (próximamente)
Unidad 4
Variables Instrumentales
Método de variables instrumentales y aleatorización mendeliana.
Temas:
- Supuestos de IV
- Estimación 2SLS
- Aleatorización mendeliana
- Limitaciones
📊 Presentación (próximamente)
Unidad 5
Análisis de Supervivencia
Kaplan-Meier, modelos de Cox y riesgos competitivos.
Temas:
- Censura y truncamiento
- Kaplan-Meier
- Modelo de Cox
- Riesgos competitivos (Fine & Gray)
📊 Presentación (próximamente)
Unidad 6
Análisis de Sensibilidad
E-value, confusión no medida y manejo de datos faltantes.
Temas:
- E-value
- Análisis de sesgo
- Datos faltantes (MCAR, MAR, MNAR)
- Imputación múltiple
📊 Presentación (próximamente)
Unidad 7
Mediación y Moderación
Efectos directos, indirectos y análisis de interacción.
Temas:
- Efectos directos e indirectos
- Marco contrafactual
- Interacción y modificación de efecto
- Paquete
mediationen R
📊 Presentación (próximamente)
Unidad 8
Aplicación Integrada
Caso práctico integrando los métodos del curso.
Temas:
- Análisis completo de un estudio
- Integración de métodos
- Reporte de resultados
- Discusión de limitaciones
📊 Presentación (próximamente)