Este curso brinda herramientas para procesar y analizar datos cuantitativos utilizando el paquete estadístico IBM SPSS. Se aprenderá a cargar y modificar datos, obtener frecuencias y medidas descriptivas, confeccionar tablas y gráficos, realizar pruebas de asociación entre variables, comparación de promedios y proporciones, correlaciones y regresiones. 

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

 

Inicio 7 de junio

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Modalidad Aula virtual con tutoría personalizada a distancia

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Profesora Julieta Lenarduzzi

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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.

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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:

• estudiantes avanzadas/os de grado y posgrado​,

• investigadoras/os y grupos de investigación universitarios​,

• docentes de grado y posgrado​

• técnicas/os y profesionales del ámbito público y privado

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Se requiere tener instalado los programas IBM SPSS versión 19 o superior, Microsoft Word, Excel y Adobe Acrobat.

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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.

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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.

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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.

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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.

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Metodología

Para cada clase los estudiantes podrán acceder a varios archivos e hipervínculos para trabajar sobre los contenidos de la clase correspondiente:

• 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);

• un documento pdf con las respuestas a los ejercicios;

• uno o más videos explicativos para apoyar el contenido de la clase;

• una base de datos (documento o hipervínculo) para utilizar y aplicar los conocimientos obtenidos en la clase;

• la consigna para realizar el trabajo práctico.

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Los contenidos del curso se distribuirán en 4 u 8 semanas (modalidad intensiva o regular), con una dedicación requerida por parte de las/os estudiantes de aproximadamente 12 hs. semanales en la modalidad intensiva o 6 hs. semanales en la modalidad regular.

 

Las/los estudiantes pueden ver las clases y realizar los ejercicios en los horarios que prefieran y la/el tutor/a responderá sus consultas a la brevedad.

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Evaluación

• Ejercicios: en todas las clases, las/os estudiantes realizarán ejercicios con mecanismos de autoevaluación. Estos ejercicios no tendrán calificación.

• Trabajos prácticos: en cada unidad, las/los estudiantes realizarán un trabajo práctico utilizando una base de datos y realizando los procedimientos aprendidos. 

• Examen final: al finalizar el curso habrá un examen final con preguntas breves (multiple choice/completar espacios en blanco/verdadero-falso) para revisar los conocimientos adquiridos. 

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Certificación

Para obtener el certificado de PARTICIPACIÓN del curso se requiere que la/el estudiante complete al menos 3 de los 4 trabajos prácticos propuestos.

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Para obtener el certificado de APROBACIÓN del curso, la/el estudiante deberá realizar 3 de los 4 trabajos prácticos y aprobar un examen final con calificación mínima de 7/10 puntos. Este examen tiene instancia recuperatoria.

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

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Los cursos no brindan puntaje docente.

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Precio

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25% DESCUENTO

SPSS introducción +

SPSS avanzado

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