Políticos y Sociales
Curso de Análisis Estadístico Avanzado en SPSS
En este curso se trabajará sobre técnicas de análisis estadístico multivariado: regresión lineal y no lineal , regresión logística, análisis factorial, de componentes principales, discriminante y de conglomerados (clusters). Los contenidos se plantean como continuación de Introducción al Análisis Estadístico en SPSS.
Duración 8 semanas (32 hs.)
Inicio 6 de julio
Modalidad Asincrónica. Aula virtual con tutoría personalizada
Profesora Julieta Lenarduzzi
Objetivos
-
Familiarizar a las/os estudiantes con los principales procedimientos para el análisis de datos con múltiples variables en SPSS.
-
Introducir al manejo de las técnicas de análisis de regresión, reducción de dimensiones y clasificación de casos y variables.
-
Brindar herramientas para el diseño de pruebas estadísticas adecuadas a los tipos de preguntas y datos con los que se trabaja en las ciencias sociales.
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.
Para participar del curso es preciso contar con los siguientes conocimientos:
-
nivel básico de manejo del paquete estadístico SPSS (apertura e importación de archivos, ingreso de datos, transformación de datos),
-
conocimientos de estadística descriptiva (cálculo de frecuencias, medidas de tendencia central y dispersión) y
-
conocimientos básicos de estadística inferencial (probabilidad, test de hipótesis, intervalos de confianza, nivel de significación, análisis estadístico univariado y bivariado).
Se requiere tener instalado los programas IBM SPSS versión 19 o superior, Microsoft Word, Excel y Adobe Acrobat.
Contenidos
Módulo 1: Muestreo (1 clase)
-
Muestreo aleatorio simple
-
Muestreo estratificado
-
Muestreo por conglomerados (monoetápico y polietápico)
-
Simulación de muestreo
Módulo 2: Reducción de dimensiones (2 clases)
-
Análisis factorial y análisis de componentes principales
-
Técnicas de escalamiento óptimo
-
Análisis de correspondencias simple y múltiple
-
Análisis de componentes principales categórico
Módulo 3: Clasificación de casos y variables (2 clases)
-
Análisis discriminante
-
Análisis de conglomerados (clusters)
-
Análisis de conglomerados jerárquico, bietápico y de k-medias
Módulo 4: Modelos no lineales (3 clases)
-
Regresión no lineal
-
Regresión Logística (Logit) y Probit
-
Regresión logística binaria, nominal, ordinal
-
Regresión categórica (escalamiento óptimo)
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.
Los contenidos del curso se distribuirán en 8 clases, una por semana, con una dedicación requerida de aproximadamente 6 hs. semanales por parte de las/os estudiantes.
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.
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.
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.
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.
Los certificados son extendidos por TIBER Escuela de Estudios Políticos y Sociales.
Los cursos no brindan puntaje docente.
Precio
25% DESCUENTO
SPSS introducción +
SPSS avanzado
moneda | monto a abonar |
---|---|
EUR | 190 |
USD | 200 |
MXN | 4000 |
BRL | 1000 |
ARS | 12000 |