El manejo de datos siempre fue para mí una clave para perfeccionar mi carrera. Si bien me habían aconsejado que debía enfocarme en realizar puramente investigación, con el tiempo me di cuenta de que no era lo mismo saber hacer estadística e interpretarla que simplemente poner en manos de un bioinformático los números y esperar la devolución. Nadie mejor que uno mismo para manejar de manera armónica los datos y extraer de ellos un capital que significará un aporte hacia la salud humana.

Me especialicé en estadística para ciencias de la salud e invertí años de estudio. Cada vez que me toca un becario o un doctorando nuevo, lo primero que sugiero es que realicen cursos y/o maestrías en estadística o bioinformática.

Luego es verdad que con el tiempo y la complejidad necesitarás hacer alianzas estratégicas con profesionales dedicados íntegramente al análisis de datos, pero esa suma de capacidades es exponencialmente útil, en comparación con solo investigar y dar a analizar los datos. Saber qué pedir de información, el manejo correcto de datos y la interpretación. Sin ir más lejos hoy hablamos ampliamente de bioinformática, BigData, internet de las cosas, etc. como algo natural e incorporado.

 ¿Qué esperas para capacitarte en esto? Adelantate a lo que se viene. Las alianzas estratégicas son indiscutibles, pero saber el manejo de tus datas es la clave.

Bibliografía

Cómo armar una base de datos: https://cienciaxciencia.com/courses/como-armar-una-base-de-datos-para-hacer-estadistica/

Curvas ROC con SPSS: https://cienciaxciencia.com/courses/sensibilidad-y-especificidad-en-pruebas-diagnosticas/

Tamaño muestral con EPIDAT: https://cienciaxciencia.com/courses/tamano-muestral-en-investigacion/

SPSS: https://www.ibm.com/ar-es/products/spss-statistics

EPIDAT: https://www3.paho.org/relacsis/index.php/es/areas-de-trabajo/software-para-codificacion-de-mortalidad-con-cie-10/item/690-nueva-version-de-epidat-programa-para-analisis-epidemiologico-y-estadistico