Análisis Estadístico SPSS

Curso de Introducción al Análisis Estadístico en SPSS

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Modalidad

Aula virtual con tutoría personalizada a distancia

Cronograma

CURSO INTENSIVO

4 semanas (32 hs.)

Fecha de inicio:

5 de mayo de 2020

CURSO REGULAR

8 semanas (32 hs.)

Fecha de inicio:

6 de mayo de 2020

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

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.

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

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

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 y Power Point.

Unidad 2: Ingreso y modificación de datos

Propiedades de las variables (Nombre, Tipo, Etiqueta, Etiqueta de Valores, Valores Perdidos, Nivel de medición).

Propiedades para 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.
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. Análisis univariado y bivariado.
Medidas de asociación entre variables. Chi cuadrado, Phi, Q, 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

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.