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Reviden

Consultoría científica y análisis de datos en salud. Transformamos datos en evidencia mediante bioestadística, investigación y redacción científica aplicada.

29/08/2026

📊 CURSO DE BIOESTADÍSTICA CON EXCEL Y RSTUDIO

¿Te cuesta decidir qué prueba estadística utilizar en una investigación?
¿Tienes resultados, pero no sabes cómo analizarlos o interpretarlos?

En el Curso de Bioestadística aprenderás estadística aplicada a la investigación de una manera práctica y comprensible, realizando tus análisis paso a paso con Excel y RStudio.

📅 Fechas: 2, 7, 9 y 14 de septiembre
🕖 Horario: 7:00 a 10:00 p. m.
💻 Modalidad: En línea, en vivo
⏱️ Duración total: 12 horas

¿Qué aprenderás?

🔹 Tipos de variables y escalas de medición
🔹 Estadística descriptiva
🔹 Pruebas de normalidad
🔹 Comparación entre grupos
🔹 Correlación y asociación
🔹 t de Student, ANOVA y pruebas no paramétricas
🔹 Chi-cuadrada
🔹 Riesgo relativo y Odds Ratio
🔹 Interpretación del valor de p y resultados estadísticos
🔹 Selección de la prueba estadística adecuada para tu investigación
🔹 Aplicación práctica de los análisis utilizando Excel y RStudio

📚 Incluye material de apoyo y ejercicios aplicados a investigación en ciencias de la salud.

La meta no es memorizar pruebas estadísticas, sino aprender a entender tus datos, elegir el análisis adecuado, realizarlo con Excel y RStudio e interpretar correctamente tus resultados.

📩 Inscripciones abiertas | Cupo limitado

REVIDEN | Research & Evidence
Ciencia para tomar mejores decisiones

19/07/2026

¿Cómo sabe tu corazón cuando tiene que latir más rápido y más fuerte? 🤔

07/07/2026

🤔 ¿Cómo sabemos si un resultado es real o solo producto del azar?

Las pruebas de hipótesis son herramientas estadísticas que nos ayudan a responder esa pregunta.

Su objetivo es evaluar si la evidencia obtenida en un estudio es suficiente para concluir que existe una diferencia, un efecto o una asociación, o si los resultados podrían explicarse simplemente por la variabilidad natural de los datos.

Por eso, cuando lees que un tratamiento fue "estadísticamente significativo" o que una diferencia tuvo un valor p < 0.05, en realidad se está indicando que los datos proporcionan evidencia contra la hipótesis de que no existe ningún efecto.

Sin embargo, la significancia estadística no siempre implica relevancia clínica o práctica. Una buena interpretación también considera el tamaño del efecto, los intervalos de confianza y el contexto del estudio.

📊 Comprender las pruebas de hipótesis es un paso fundamental para interpretar correctamente la evidencia científica y tomar decisiones basadas en datos.

💙 En Reviden creemos que la estadística debe entenderse, no memorizarse.

04/07/2026

📊 Aprender estadística es aprender a pensar.

Muchas personas creen que la estadística consiste en memorizar fórmulas o aprender a usar un programa.

En realidad, va mucho más allá.

Aprender estadística significa desarrollar la capacidad de hacer mejores preguntas, interpretar la evidencia, identificar patrones, cuestionar conclusiones y tomar decisiones con criterio.

No se trata solo de analizar datos.

Se trata de entender qué dicen realmente los datos... y también qué no dicen.

Esa es la razón por la que en Reviden no buscamos que memorices pruebas estadísticas, sino que desarrolles pensamiento crítico para investigar, analizar y comunicar ciencia con confianza.

🧠 Porque al final, aprender estadística no cambia solo tus análisis.

Cambia la forma en la que entiendes el mundo.

03/07/2026

📊 Un buen gráfico puede hacer que tus datos se entiendan en segundos… o que nadie los entienda 😅

Elegir la visualización correcta también es parte del análisis de datos y de comunicar bien tus resultados 📈🧠

Aquí encontrarás una guía práctica para identificar:
🔹 Qué gráfico usar según el tipo de datos
🔹 Cuándo usar histogramas, boxplots, scatter plots, barras, líneas y más
🔹 Qué tipo de información muestra cada gráfico
🔹 Ejemplos aplicados a investigación y análisis de datos

Porque un gráfico no solo debe verse bonito… debe ayudar a entender la información 🔬

02/07/2026

💧 ¿Realmente necesitamos beber exactamente 2 litros de agua al día?

Es una de las recomendaciones de salud más repetidas, pero la evidencia científica actual muestra que no existe un único volumen de agua adecuado para todas las personas.

Las necesidades de hidratación dependen de factores como la edad, el s**o, el peso corporal, la actividad física, el clima y el estado de salud.

En esta edición de La Reviden-cia resumimos lo que dicen las guías internacionales y los estudios más recientes sobre la ingesta diaria de agua.

📚 Porque tomar mejores decisiones comienza por conocer la evidencia.

¿Tú cuánto agua sueles beber al día? 💧👇

01/07/2026

Muchos creen que tomar un curso de estadística es aprender fórmulas, hacer cálculos o usar un programa.

Yo antes también lo pensaba.

Con el tiempo entendí que la estadística no solo te enseña a analizar datos. Te enseña a hacer mejores preguntas, a cuestionar la evidencia, a identificar errores y a tomar decisiones con mayor criterio.

Después de aprender estadística, lees un artículo diferente.
Diseñas mejor una investigación.
Incluso empiezas a ver el mundo de otra manera.

No se trata de memorizar pruebas estadísticas.

Se trata de aprender a pensar.

Esa es la razón por la que existe Reviden.

Queremos que la bioestadística deje de sentirse como un obstáculo y se convierta en una herramienta que te dé confianza para investigar, interpretar y comunicar ciencia.

Porque al final, aprender estadística no cambia solo tus análisis.

Cambia la forma en la que entiendes la información.

🧠📊

30/06/2026

⚽❤️ ¿Alguna vez has sentido que tu corazón se acelera viendo un partido?

No es solo emoción. Durante un encuentro intenso, nuestro organismo activa respuestas similares a las que ocurren ante una situación de estrés: aumenta la frecuencia cardiaca, se libera adrenalina, puede elevarse la presión arterial e incluso aparecen manos frías o sudorosas.

En Reviden creemos que la ciencia también puede explicar lo que vivimos dentro y fuera del laboratorio.

¿A ti también se te acelera el corazón en los últimos minutos del partido? ⚽👇

¿Quién crees que gane 🇲🇽 o 🇪🇨?

29/06/2026

🧠📊 En Reviden creemos que el conocimiento crece cuando personas con diferentes experiencias aprenden juntas.

Nuestra comunidad está formada por estudiantes y profesionales de licenciatura, maestría y doctorado, provenientes de áreas tan diversas como fisiología, biología, ingeniería, ciencias biomédicas, biotecnología, ciencias de la salud, entre otras.

Aunque sus trayectorias son distintas, todos comparten un mismo propósito: seguir aprendiendo, desarrollar pensamiento crítico y utilizar la evidencia para tomar mejores decisiones.

Ese es el objetivo de Reviden.

Crear una comunidad donde aprender no dependa de la carrera que estudiaste, sino de la curiosidad que tienes por comprender mejor el mundo.

Porque la ciencia avanza cuando diferentes disciplinas aprenden a hablar el mismo lenguaje.

Gracias a todos por formar parte de esta comunidad. 💙🙌

29/06/2026

¿Por qué es importante saber si los datos siguen una distribución normal?

La famosa "campana de Gauss" aparece en casi todos los cursos de estadística.

Pero... ¿por qué es tan importante?

Porque muchas de las pruebas estadísticas más utilizadas (como la t de Student, ANOVA, correlación de Pearson y regresión lineal) fueron desarrolladas bajo el supuesto de que los datos —o sus residuos— siguen una distribución aproximadamente normal.

Si ese supuesto no se cumple, podríamos elegir un análisis inadecuado e interpretar mal los resultados.

Por eso, antes de comparar grupos o buscar asociaciones, conviene preguntarse:

📌 ¿Cómo están distribuidos mis datos?

Responder esa pregunta permite seleccionar el método estadístico correcto y obtener conclusiones más confiables.

La normalidad no es un objetivo; es una herramienta para decidir qué análisis es el más adecuado.

¿Conocías la regla 68–95–99.7? ¿Alguna vez has hecho una prueba de normalidad como Shapiro-Wilk?

Te leo en los comentarios. 👇

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