Curso de Introducción al Análisis Estadístico en SPSS
Cronograma
CURSO INTENSIVO
4 semanas (32 hs.)
Fecha de inicio: 10 de mayo 2021
CURSO REGULAR
8 semanas (32 hs.)
Fecha de inicio: 10 de mayo 2021
Modalidad
Aula virtual con tutoría personalizada a distancia
Profesora
Julieta Lenarduzzi
Este curso de análisis de datos con el paquete estadístico IBM SPSS se propone brindar herramientas para el procesamiento y análisis de datos cuantitativos en el marco de las ciencias sociales.
Se espera que las técnicas adquiridas a lo largo del curso contribuyan a mejorar el modo en que se procesan, analizan e interpretan fenómenos sociales en diversas áreas: la investigación básica y aplicada; la formulación, implementación, monitoreo y evaluación de políticas públicas; y las iniciativas en el ámbito público o privado que impliquen una intervención activa en el entorno social en que operan.
Objetivos
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Facilitar el desarrollo de las habilidades básicas para procesar y analizar datos estadísticos mediante la aplicación del paquete SPSS.
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Brindar herramientas para describir e interpretar de modo consistente los datos obtenidos a través de diversos instrumentos de producción y recolección (encuestas, observaciones, estudios de mercado, indicadores sociales de fuentes oficiales, etc.).
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Proveer los conocimientos necesarios para comprender los aspectos metodológicos y estadísticos básicos que constituyen la base del análisis de datos.
Destinatarias/os
El curso se dirige a personas que tengan interés, o cuyas ocupaciones requieran el manejo de herramientas de análisis de datos cuantitativos en diversas áreas de las ciencias sociales:
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estudiantes avanzadas/os de grado y posgrado,
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investigadoras/os y grupos de investigación universitarios,
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docentes de grado y posgrado
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técnicas/os y profesionales del ámbito público y privado
Se requiere tener instalado los programas IBM SPSS versión 19 o superior, Microsoft Word, Excel y Adobe Acrobat.
Contenidos
Unidad 1: Introducción. Manejo de archivos y datos
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Características generales del paquete estadístico SPSS.
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Editor de datos. Vista de datos. Vista de variables.
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Visor de Resultados. Editor de gráficos.
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Manejo de archivos de datos y de resultados. Creación de nuevos archivos.
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Editor de Sintaxis. Creación y ejecución de archivos de Sintaxis.
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Importación bases de datos de diferentes tipos de archivos.
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Ponderación de casos. Ordenamiento de casos y variables.
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Selección de casos y datos. Segmentación y fusión de archivos.
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Exportación datos a Word, Excel, Power Point y PDF.
Unidad 2: Ingreso y modificación de datos
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Propiedades de las variables (Nombre, Tipo, Etiqueta, Etiqueta de Valores, Valores Perdidos, Nivel de medición).
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Variables cuantitativas (de escala), cualitativas (nominales y ordinales) y con respuestas múltiples.
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Codificación de categorías de una variable.
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Creación, transformación y recodificación de variables.
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Generación y cálculo de nuevas variables a partir de variables preexistentes.
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Operadores aritméticos, relacionales y lógicos.
Unidad 3: Exploración de datos
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Estadística descriptiva. Cálculo de frecuencias (absolutas, relativas y acumuladas).
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Gráficos de barras, sectores, línea, torta.
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Histograma. Diagrama de caja. Gráficos con prueba de normalidad y homogeneidad de la varianza.
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Análisis univariado y bivariado.
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Medidas descriptivas. Medidas de tendencia central, de posición, de forma, de dispersión.
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Tablas cruzadas/de contingencia. Variables apiladas y anidadas.
Unidad 4: Análisis de datos
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Estadística inferencial. Test de hipótesis.
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Medidas de asociación entre variables. Chi cuadrado, Phi, Q de Yule, Gamma, V de Cramer.
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Comparación de variables a partir de proporciones: Prueba Z, Fisher, Chi cuadrado, McNemar y Q de Cochran.
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Comparación de variables a partir de promedios. T de Student para una muestra, muestras independientes y relacionadas. Análisis de la varianza de un factor (ANOVA).
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Coeficiente de correlación lineal de Pearson.
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Correlación por rangos: Rho de Spearman y Tau b de Kendall.
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Gráficos de Dispersión.
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Modelo de regresión lineal simple. Mínimos Cuadrados Ordinarios.
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Gráficos interactivos de regresión lineal.
Metodología
Para cada clase los estudiantes podrán acceder a varios archivos e hipervínculos para trabajar sobre los contenidos de la clase correspondiente:
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un documento pdf con los contenidos de la clase y ejercicios para que realicen a medida que vayan avanzando en la lectura (los ejercicios que se encuentran dentro del documento son para que practiquen y se auto evalúen, no forman parte de la calificación del curso);
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un documento pdf con las respuestas a los ejercicios;
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uno o más videos explicativos para apoyar el contenido de la clase;
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una base de datos (documento o hipervínculo) para utilizar y aplicar los conocimientos obtenidos en la clase;
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la consigna para realizar el trabajo práctico.
Aranceles
25% DESCUENTO
SPSS intro +
SPSS avanzado