Curso Introducción al Análisis Estadístico en SPSS

Carga y modificación de datos, medidas de resumen, tablas, gráficos, test de hipótesis, correlación y regresión

Duración 4 semanas (intensivo)/8 semanas (regular)

 

Inicio 27 de septiembre

Modalidad Aula virtual con tutoría personalizada a distancia

Profesora Julieta Lenarduzzi

Destinado a docentes y estudiantes de grado y posgrado​ en ciencias sociales, investigadores y grupos de investigación universitarios​, técnicas/os y profesionales del ámbito público y privado

Se requiere tener instalado el programa IBM SPSS.

Objetivos

  • Facilitar el desarrollo de las habilidades básicas para procesar y analizar datos estadísticos mediante la aplicación del paquete SPSS.​

  • 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.).

  • Proveer los conocimientos necesarios para comprender los aspectos metodológicos y estadísticos básicos que constituyen la base del análisis de datos.

Contenidos

Unidad 1: Introducción. Manejo de archivos y datos

  • Características generales del paquete estadístico SPSS.​

  • Editor de datos. Vista de datos. Vista de variables. ​

  • Visor de Resultados. Editor de gráficos.​

  • Manejo de archivos de datos y de resultados. Creación de nuevos archivos.​

  • Editor de Sintaxis. Creación y ejecución de archivos de Sintaxis.​​

  • Importación bases de datos de diferentes tipos de archivos.

  • Ponderación de casos. Ordenamiento de casos y variables.

  • Selección de casos y datos. Segmentación y fusión de archivos.

  • Exportación datos a Word, Excel, Power Point y PDF.

Unidad 2: Ingreso y modificación de datos
  • Propiedades de las variables (Nombre, Tipo, Etiqueta, Etiqueta de Valores, Valores Perdidos, Nivel de medición).​

  • Variables cuantitativas (de escala), cualitativas (nominales y ordinales) y con respuestas múltiples.​

  • Codificación de categorías de una variable.​

  • Creación, transformación y recodificación de variables.

  • Generación y cálculo de nuevas variables a partir de variables preexistentes.

  • Operadores aritméticos, relacionales y lógicos.

Unidad 3: Exploración de datos​

  • Estadística descriptiva. Cálculo de frecuencias (absolutas, relativas y acumuladas).

  • Gráficos de barras, sectores, línea, torta.​

  • Histograma. Diagrama de caja. Gráficos con prueba de normalidad y homogeneidad de la varianza.

  • Análisis univariado y bivariado.​

  • Medidas descriptivas. Medidas de tendencia central, de posición, de forma, de dispersión.​​

  • Tablas cruzadas/de contingencia. Variables apiladas y anidadas.

Unidad 4: Análisis de datos​
  • Estadística inferencial. Test de hipótesis.

  • Medidas de asociación entre variables. Chi cuadrado, Phi, Q de Yule, Gamma, V de Cramer. ​

  • Comparación de variables a partir de proporciones: Prueba Z, Fisher, Chi cuadrado, McNemar y Q de Cochran.​

  • 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).

  • Coeficiente de correlación lineal de Pearson.

  • Correlación por rangos: Rho de Spearman y Tau b de Kendall.

  • Gráficos de Dispersión.

  • Modelo de regresión lineal simple. Mínimos Cuadrados Ordinarios.​

  • Gráficos interactivos de regresión lineal.

Metodología

Aula virtual Todos los martes se publicará el contenido de la semana en el campus virtual. Se puede ingresar con usuario y contraseña durante el tiempo de duración del curso.

 

Modalidad asincrónica Cada estudiante puede ver las clases, realizar los ejercicios y comunicarse con la profesora en los días y horarios que prefiera

 

Tutoría personalizada La profesora responderá consultas y dará devoluciones personalizadas de las actividades a lo largo del mes de duración del curso.

Diversidad de herramientas para el aprendizaje Cada semana la/el estudiante encontrará

  • un documento pdf con los contenidos de la clase;

  • uno o más videos explicativos y tutoriales;

  • ejercicios aplicados a casos concretos de las ciencias sociales;

  • un trabajo práctico por módulo con devolución personalizada;

  • bases de datos para poner en práctica los conocimientos adquiridos;

  • bibliografía optativa para apoyar el aprendizaje.

Certificación

Para aprobar el curso, cada estudiante deberá realizar al menos 3 de los 4 trabajos prácticos y aprobar un examen final con calificación mínima de 7/10 puntos. El examen tiene instancia recuperatoria.

Los certificados son extendidos por TIBER Escuela de Estudios Políticos y Sociales. 

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