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Academic Year/course: 2021/22

614 - Master's in Innovation and Entrepreneurship in Health and Wellbeing Technologies

68954 - Methodology for R+D+i and data processing in Health and wellnes

Syllabus Information

Academic Year:
68954 - Methodology for R+D+i and data processing in Health and wellnes
Faculty / School:
326 - Escuela Universitaria Politécnica de Teruel
614 - Master's in Innovation and Entrepreneurship in Health and Wellbeing Technologies
First semester
Subject Type:

1. General information

1.1. Aims of the course

The objective of the course is to provide the formal tools necessary to carry out a research project. For this, the aim is to train the student in the various stages of the research process: from the definition of a project based on the scientific method and the design of the research, through the search for funding, data analysis and, finally obtaining and protecting research results.

These approaches and objectives are aligned with some of the Sustainable Development Goals, SDG, of the 2030 Agenda ( and certain specific goals, in such a way that the acquisition of the Learning outcomes of the subject provides training and competence to the student to contribute to a certain extent to their achievement:

• Goal 3: Ensure healthy lives and promote well-being for all at all ages.

Target 3.4 By 2030, reduce by one third premature mortality from non-communicable diseases through prevention and treatment and promote mental health and well-being.

Target 3.d Strengthen the capacity of all countries, in particular developing countries, for early warning, risk reduction and management of national and global health risks.

• Goal 4: Ensure inclusive and equitable quality education and promote lifelong learning opportunities for all.

Target 4.4 By 2030, substantially increase the number of youth and adults who have relevant skills, including technical and vocational skills, for employment, decent jobs and entrepreneurship.

• Goal 8: Promote sustained, inclusive and sustainable economic growth, full and productive employment and decent work for all.

Target 8.6 By 2020, substantially reduce the proportion of youth not in employment, education or training.

• Goal 9: Build resilient infrastructure, promote inclusive and sustainable industrialization and foster innovation.

Target 9.5 Enhance scientific research, upgrade the technological capabilities of industrial sectors in all countries, in particular developing countries, including, by 2030, encouraging innovation and substantially increasing the number of research and development workers per 1 million people and public and private research and development spending.

1.2. Context and importance of this course in the degree

It is a compulsory subject that is taught in the first semester.

The course is essential for anyone entering the world of research, development and innovation, particularly in the field of Health and Welfare, because it establishes the foundation for the development of this type of activity.

1.3. Recommendations to take this course

In the event that the Internal Quality Assurance Commission of the degree indicates so, it is recommended to be carrying out the training supplements that have been established for the student.

In addition, the study and continued work, from the first day of the course, are essential to pass the subject with the maximum advantage. It is important to resolve any doubts that may arise as soon as possible, for which the student has the advice of the teacher.

2. Learning goals

2.1. Competences

By passing the course, the student will be more competent to...

Basic skills:

CB7: Students are able to apply their acquired knowledge and problem-solving skills in new or unfamiliar environments within broader (or multi-disciplinary) contexts related to their area of study.
CB8: Students are able to integrate knowledge and deal with the complexity of making judgements based on incomplete or limited information, including reflections on social and ethical responsibilities associated with applying their knowledge and judgements.
CB9: Students are able to communicate their findings and the ultimate knowledge and reasons behind them to specialist and non-specialist audiences in a clear and unambiguous manner.
CB10: Students possess the learning skills to enable them to continue studying in a largely self-directed or autonomous manner.

General skills:

CG1: Possessing the knowledge, skills and abilities necessary to carry out innovative work in the field of technologies for Health and Welfare.
CG2: Ability to write technical documents or reports describing a novel application in the field of technology for Health and Welfare, as well as knowledge of mechanisms to protect or distribute it.
CG3: Searching, managing, understanding and critically analysing scientific publications, bibliography and documentation in the field of Health and Welfare Technologies.
CG4: Starting a research career in the field of Health and Welfare Technologies with guarantees.
CG5: Leading, managing and developing research and development projects in innovation in the field of Health and Welfare Technologies.

Specific skills:

CE4: Analysing and applying the necessary steps for the marketing of a product or device for Health and Welfare, interpreting and applying the necessary design, manufacturing and approval regulations.
CE8: Analysing biomedical data and extracting relevant information from it for the resolution of problems in the field of Health and Welfare Technologies.

2.2. Learning goals

  • The student knows the scientific method, identifying the different methodologies and research designs and determining the methodological quality of an investigation. The student distinguishes between reliability and validity, identifying the most appropriate statistical parameter for the calculation of reliability and differentiating the different types of validity.
  • The student knows the types of projects and the specifications of the technical projects that deal with Health and Welfare. The student is able to publicize and protect the results of research.
  • The student is capable of summarizing and representing data sets, as well as making comparisons with more than one population.
  • The student is able to apply data processing and statistical analysis techniques to extract knowledge from the data.
  • The student is able to organize large amount of data and analyze them by applying dimension reduction techniques.
  • The student is able to use computer programs for data processing.

2.3. Importance of learning goals

Any R+D+i project must be carried out following principles based on the scientific method. In a culture of entrepreneurship in innovation such as that pursued by this master's degree, students cannot be unaware of these principles. Therefore, this subject is essential. In addition, students will be able to learn other essential aspects in practice to obtain financing for projects and the presentation of research results. Finally, it is worth noting the known phenomenon of the large amount of data that can be obtained from current research. For this reason, training in data processing techniques becomes more relevant, without which it is impossible to obtain objective conclusions from our projects.

3. Assessment (1st and 2nd call)

3.1. Assessment tasks (description of tasks, marking system and assessment criteria)

The student must demonstrate that they have achieved the expected learning outcomes through the following assessment activities:


1) Evaluable practices and activities (70%)

Computer practices will be carried out to illustrate the theoretical concepts as well as various evaluable activities (for example, assignments, exercises, tests) throughout the course. As a whole, it is intended to encourage continuous study. The specific activities to be carried out will be communicated through the learning platform

Grade: CP from 0 to 10. The evaluable Practices and activities are in total 70% of the global mark of the subject. It is necessary to obtain a minimum grade of 4 out of 10 in this part to pass the course.


1) Final exam: Grade CF from 0 to 10 points. It will account for 30% of the overall grade. It is necessary to obtain a minimum grade of 4 out of 10 to pass the course. There will be an exam to assess the theoretical and practical knowledge of the subject.

2) Evaluable practices and activities: grade CP from 0 to 10 points. It will account for 70% of the overall grade. It is necessary to obtain a minimum grade of 4 out of 10 to pass the course. Intended for those students who have not passed the evaluable practices and activities in the teaching period or who want to improve the grade obtained. The format of this test will be indicated in each course, and may include practical tests, exams, oral presentations or other formats.

FINAL GRADE: If the student has reached 4 points in both CP and CF, the global grade is obtained from them as: 0.7xCP + 0.3xCF. In case the student has not reached 4 points in one of the two parts, he/she will fail the subject, with the grade obtained as the minimum between these two values: 4 and 0.7xCP + 0.3xCF.

4. Methodology, learning tasks, syllabus and resources

4.1. Methodological overview

The course will be presented in an eminently practical way. Although there will be some face-to-face lectures, the subject will be focused on solving numerous problems and practical cases, as well as carrying out practices and assignments so that the student learns by doing, always with the guidance of the teacher. The student will have the material to follow the subject in an online way, although some classes and practices will be face-to-face for those who can go to the university, thus promoting greater contact and knowledge between students and teachers.

The subject material corresponds to the English-Friendly format.

4.2. Learning tasks

The learning activities are indicated below, together with the estimate of student work time corresponding to 9 ECTS:

T1: Lectures: 6 h.
T2: Practice sessions: 29 h.
T3: Laboratory practices: 10 h.
T6: Assignments: 81 h.
T7: Autonomous study: 95 h.
T8: Evaluation: 4 h.

4.3. Syllabus

Part 1: Scientific method

  • Section 1. Science, methodologies and research designs. Science and the scientific method. Research methodologies. Research designs.
  • Section 2. Research projects. Types of projects. Considerations in technological projects in Health and Welfare. Sources of funding.
  • Section 3. Research results. Writing scientific articles. Protection of results.
  • Section 4. Reliability and validity. Reliability and construct validity. Validity from a methodological perspective.

Part 2: Data analysis

  • Section 1. Review of basic concepts. Descriptive statistics, probability distributions and statistical inference.
  • Section 2. Regression models. Linear regression. Other advanced regression models. Case analysis.
  • Section 3. Multivariate statistical methods. Dimension reduction methods. Partition and classification methods. Case analysis.
  • Section 4. Computer tools for data analysis in engineering.


4.4. Course planning and calendar

Most of the learning activities will be carried out without requiring physical co-presence of teachers and students. Some classes will be taught face-to-face with a schedule defined by the Center and published prior to the start of the course, although attendance will not be compulsory and some form of distance learning alternative will be provided for those who wish. Teachers will also set a tutorial schedule.

The detailed schedule of the course activities to be carried out will be established once the University and the Center have approved the academic schedule (which may be consulted on the Center's website).

The dates of the exams of the official calls are set by the management team of the Center.

The list and schedule of the course activities, along with any kind of information and documentation on the subject, will be published at (Note. To access this website the student must be enrolled).



4.5. Bibliography and recommended resources

The bibliography recommended by the teaching staff will be available in the library of the University of Zaragoza


Curso Académico: 2021/22

614 - Máster Universitario en Innovación y Emprendimiento en Tecnologías para la Salud y el Bienestar

68954 - Metodología de I+D+i y tratamiento de datos en salud y bienestar

Información del Plan Docente

Año académico:
68954 - Metodología de I+D+i y tratamiento de datos en salud y bienestar
Centro académico:
326 - Escuela Universitaria Politécnica de Teruel
614 - Máster Universitario en Innovación y Emprendimiento en Tecnologías para la Salud y el Bienestar
Periodo de impartición:
Primer semestre
Clase de asignatura:

1. Información Básica

1.1. Objetivos de la asignatura

El objetivo de la asignatura es proporcionar las herramientas formales necesarias para realizar un proyecto de investigación. Para ello se busca formar al estudiante en las diversas etapas del proceso de investigación: desde la definición de un proyecto atendiendo al método científico y al diseño de la investigación, pasando por la búsqueda de financiación, el análisis de los datos y la obtención y protección de resultados de investigación.

Estos planteamientos y objetivos están alineados con algunos de los Objetivos de Desarrollo Sostenible, ODS, de la Agenda 2030 ( y determinadas metas concretas, de tal manera que la adquisición de los resultados de aprendizaje de la asignatura proporciona capacitación y competencia al estudiante para contribuir en cierta medida a su logro:

• Objetivo 3: Garantizar una vida sana y promover el bienestar para todos en todas las edades.

Meta 3.4 Para 2030, reducir en un tercio la mortalidad prematura por enfermedades no transmisibles mediante la prevención y el tratamiento y promover la salud mental y el bienestar.

Meta 3.d Reforzar la capacidad de todos los países, en particular los países en desarrollo, en materia de alerta temprana, reducción de riesgos y gestión de los riesgos para la salud nacional y mundial.

• Objetivo 4: Garantizar una educación inclusiva, equitativa y de calidad y promover oportunidades de aprendizaje durante toda la vida para todos.

Meta 4.4 De aquí a 2030, aumentar considerablemente el número de jóvenes y adultos que tienen las competencias necesarias, en particular técnicas y profesionales, para acceder al empleo, el trabajo decente y el emprendimiento.

• Objetivo 8: Promover el crecimiento económico sostenido, inclusivo y sostenible, el empleo pleno y productivo y el trabajo decente para todos.

Meta 8.6 De aquí a 2020, reducir considerablemente la proporción de jóvenes que no están empleados y no cursan estudios ni reciben capacitación.

• Objetivo 9: Construir infraestructuras resilientes, promover la industrialización inclusiva y sostenible y fomentar la innovación.

Meta 9.5 Aumentar la investigación científica y mejorar la capacidad tecnológica de los sectores industriales de todos los países, en particular los países en desarrollo, entre otras cosas fomentando la innovación y aumentando considerablemente, de aquí a 2030, el número de personas que trabajan en investigación y desarrollo por millón de habitantes y los gastos de los sectores público y privado en investigación y desarrollo.

1.2. Contexto y sentido de la asignatura en la titulación

Es una asignatura de carácter obligatorio que se imparte en el primer semestre. 

La asignatura es fundamental para cualquier persona que se adentre en el mundo de la investigación, desarrollo e innovación, en particular en el campo de la salud y bienestar, ya que sienta las bases para el desarrollo de este tipo de actividades.

1.3. Recomendaciones para cursar la asignatura

En caso de que así lo indique la Comisión de Garantía Interna de Calidad de la titulación, estar realizando los complementos formativos que se hayan establecido para el estudiante.

Además, el estudio y trabajo continuado, desde el primer día del curso, son fundamentales para superar con el máximo aprovechamiento la asignatura.  Es importante resolver cuanto antes las dudas que puedan surgir, para lo cual el estudiante cuenta con la asesoría del profesor.



2. Competencias y resultados de aprendizaje

2.1. Competencias

Al superar la asignatura, el estudiante será más competente para…


Competencias básicas:

CB7- Que los estudiantes sepan aplicar los conocimientos adquiridos y su capacidad de resolución de problemas en entornos nuevos o poco conocidos dentro de contextos más amplios (o multidisciplinares) relacionados con su área de estudio.

CB8- Que los estudiantes sean capaces de integrar conocimientos y enfrentarse a la complejidad de formular juicios a partir de una información que, siendo incompleta o limitada, incluya reflexiones sobre las responsabilidades sociales y éticas vinculadas a la aplicación de sus conocimientos y juicios.

CB9- Que los estudiantes sepan comunicar sus conclusiones y los conocimientos y razones últimas que las sustentan a públicos especializados y no especializados de un modo claro y sin ambigüedades.

CB10- Que los estudiantes posean las habilidades de aprendizaje que les permitan continuar estudiando de un modo que habrá de ser en gran medida autodirigido o autónomo.


Competencias generales:

CG1- Poseer los conocimientos, aptitudes y destrezas necesarias para desarrollar un trabajo innovador en el ámbito de las tecnologías para la salud y el bienestar.

CG2- Saber redactar documentos o informes técnicos que describan una aplicación novedosa en el ámbito de la tecnología para la salud y bienestar, así como conocer mecanismos para protegerla o distribuirla.

CG3- Buscar, gestionar, comprender y analizar con sentido crítico publicaciones científicas, bibliografía y documentación en el ámbito de Tecnologías de la Salud y Bienestar.

CG4- Comenzar con garantías una carrera investigadora en el ámbito de las Tecnologías de la Salud y Bienestar. 

CG5- Liderar, gestionar y desarrollar proyectos de investigación desarrollo en innovación en el ámbito de las Tecnologías para la Salud y el Bienestar.


Competencias específicas:

CE4- Analizar y aplicar los pasos necesarios para la comercialización de un producto o dispositivo para la salud y el bienestar, interpretando y aplicando las normativas de diseño, fabricación y homologación necesarias.

CE8- Analizar datos biomédicos y extraer la información relevante de los mismos para la resolución de problemas en el ámbito de Tecnologías de la Salud y el Bienestar.



2.2. Resultados de aprendizaje

  • Conoce el funcionamiento del método científico, identificando las distintas metodologías y diseños de investigación y determinando la calidad metodológica de una investigación. Distinguir entre fiabilidad y validez, identificando el estadístico más apropiado para el cálculo de la fiabilidad y diferenciando los distintos tipos de validez.

  • Conoce los tipos de proyectos y las especificaciones de los proyectos tecnológicos que versen sobre salud y bienestar. Es capaz de dar a conocer y proteger los resultados de la investigación.

  • Es capaz de resumir y representar conjuntos de datos, y realizar comparaciones con más de una población.

  • Es capaz de aplicar las técnicas de tratamiento y análisis estadístico de datos para extraer conocimiento de los mismos.

  • Es capaz de organizar grandes masas de datos y de analizarlas aplicando técnicas de reducción de la dimensión.

  • Es capaz de utilizar programas informáticos para el tratamiento de datos.


2.3. Importancia de los resultados de aprendizaje

La realización de un proyecto de I+D+i debe llevarse a cabo siguiendo unos principios fundamentados en el método científico. En una cultura de emprendimiento en la innovación como la que persigue este máster, los estudiantes no pueden ser ajenos a dichos principios, por lo que esta asignatura tiene un carácter esencial. Además, los estudiantes podrán conocer otros aspectos imprescindibles en la práctica para la obtención de la financiación de los proyectos y la presentación de los resultados de investigación. Finalmente, cabe destacar el fenómeno conocido de la gran cantidad de datos que se pueden obtener de las investigaciones actuales. Por ello, cobra mayor relevancia el entrenamiento en técnicas de tratamiento de datos, sin las cuales es imposible obtener conclusiones objetivas de nuestros proyectos.

3. Evaluación

3.1. Tipo de pruebas y su valor sobre la nota final y criterios de evaluación para cada prueba

El estudiante deberá demostrar que ha alcanzado los resultados de aprendizaje previstos mediante las siguientes actividades de evaluación


1) Prácticas y actividades evaluables (70%)

Se realizarán prácticas con ordenador para ilustrar los conceptos teóricos así como diversas actividades evaluables (por ejemplo, trabajos, ejercicios, pruebas) a lo largo del curso. En su conjunto, se pretende incentivar el trabajo continuado. Las actividades concretas a realizar se comunicarán a través de la plataforma de aprendizaje

Calificación: CP de 0 a 10. Las Prácticas y actividades evaluables supondrán en total el 70% de la nota global de la asignatura. Es necesario obtener una nota mínima de 4 sobre 10 en esta parte para superar la asignatura.


1) Examen final: Calificación CF de 0 a 10 puntos. Supondrá el 30% de la calificación global. Es necesario obtener una nota mínima de 4 sobre 10 para superar la asignatura. Se realizará un examen para evaluar los conocimientos teóricos y prácticos de la asignatura.

2) Prácticas y actividades evaluables: Calificación CP de 0 a 10 puntos. Supondrá el 70% de la calificación global. Es necesario obtener una nota mínima de 4 sobre 10 para superar la asignatura. Destinado a aquellos estudiantes que no hayan superado las prácticas y actividades evaluables en el período docente o que quieran mejorar la calificación obtenida. El formato de esta prueba se indicará en cada curso, pudiendo incluir pruebas prácticas, examen, presentación oral u otros formatos.

CALIFICACIÓN FINAL. Si el estudiante ha alcanzado 4 puntos tanto en CP como en CF, la calificación global se obtiene a partir de ellas como: 0.7xCP+0.3xCF. En caso de que el estudiante no haya alcanzado 4 puntos en alguna de las dos partes tendrá Suspenso, con el valor numérico obtenido como el mínimo entre estos dos valores: 4 y 0.7xCP+0.3xCF.


4. Metodología, actividades de aprendizaje, programa y recursos

4.1. Presentación metodológica general

La asignatura se planteará de una forma eminentemente práctica. Si bien habrá algunas clases magistrales presenciales, se enfocará la asignatura con la resolución de numerosos problemas y casos prácticos, así como la realización de prácticas y trabajos para que el estudiante aprenda haciendo, siempre con la guía del profesor. El estudiante dispondrá del material para seguir la asignatura de forma no presencial, aunque algunas clases y prácticas serán presenciales para aquellas personas que puedan acudir al centro, favoreciendo así un mayor contacto y conocimiento entre los estudiantes y los profesores.

El material de la asignatura corresponde al formato English-Friendly.

4.2. Actividades de aprendizaje

Las actividades de aprendizaje se indican a continuación, junto con la estimación de horas de trabajo del alumno que corresponde a 9 ECTS:

T1: Clases magistrales: 6 h.
T2: Resolución de problemas y casos: 29 h.
T3: Prácticas de laboratorio: 10 h.
T6: Trabajos tutelados: 81 h.
T7: Estudio: 95 h.
T8: Evaluación: 4 h.

4.3. Programa

  1. Bloque 1. Metodología de I+D+i

  • Sección 1. La ciencia, las metodologías y los diseños de investigación

     La ciencia y el método científico. Metodologías de investigación. Diseños de investigación.

  • Sección 2. Proyectos de investigación

     Tipos de proyectos. Consideraciones en proyectos tecnológicos en salud y bienestar. Fuentes de financiación.

  • Sección 3. Resultados de la investigación

     Redacción de artículos científicos. Protección de resultados.

  • Sección 4. La fiabilidad y la validez

     Fiabilidad y validez de constructo. Validez desde una perspectiva metodológica.


  1. Bloque 2. Tratamiento de datos

  • Sección 1. Revisión de conceptos básicos. Estadística descriptiva, distribuciones de probabilidad e inferencia estadística.

  • Sección 2. Modelos de regresión. Regresión lineal. Otros modelos de regresión avanzados. Análisis de casos

  • Sección 3. Métodos estadísticos multivariantes. Métodos de reducción de la dimensión. Métodos de partición y clasificación. Análisis de casos.

  • Sección 4. Herramientas informáticas para el análisis de datos en ingeniería.


4.4. Planificación de las actividades de aprendizaje y calendario de fechas clave

La mayor parte de las actividades de aprendizaje se realizarán de forma no presencial. Algunas clases se impartirán de forma presencial en horario determinado por el Centro y publicado con anterioridad al inicio de curso, si bien no será obligatoria la asistencia y se facilitará su realización también de forma no presencial para las personas que lo deseen. Los profesores marcarán también un horario de tutorías.

El calendario detallado de las diversas actividades a desarrollar se establecerá una vez que la Universidad y el Centro hayan aprobado el calendario académico (el cual podrá ser consultado en la web del centro).

Las fechas de los exámenes de las convocatorias oficiales las fija la dirección del Centro.

La relación y fecha de las diversas actividades, junto con todo tipo de información y documentación sobre la asignatura, se publicará en (Nota. Para acceder a esta web el estudiante debe estar matriculado).

4.5. Bibliografía y recursos recomendados

La bibliografía recomendada por el profesorado se podrá consultar en la biblioteca de la Universidad de Zaragoza