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Dedicación semanal: 16 hs reloj semanales. Total 96 hs reloj. 8 semanas de duración - Intensivo. |
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Objetivos:
Aprender el manejo básico del paquete estadístico SPSS simplificando su uso y explicando los elementos más importantes y esenciales del programa, exponiendo en forma sencilla y sin fórmulas los principales conceptos estadísticos necesarios para entender los resultados que produce el programa, así como algunos elementos de diseño de investigación y diseño experimental.
Para ello se presentarán las herramientas metodológicas y prácticas necesarias para la creación y el manejo de bases de datos, la automatización del procesamiento estadístico (sintaxis), la construcción y manipulación de variables, análisis estadístico descriptivo y la creación de gráficos y tablas.
La práctica se centrará en la preparación de las bases de datos, unir archivos, la construcción de variables y los procedimientos básicos para la creación de tablas simples, tablas bivariadas y estadísticos resumen en relación al procesamiento de los datos en el SPSS.
Destinado a: Profesionales y técnicos de las diferentes áreas de las ciencias que requieran de la utilización de técnicas básicas y concretas para el análisis de datos, comprensión del lenguaje estadístico y procesamiento estadístico de resultados.
Requisitos: Tener instalado el paquete estadístico SPSS versión 15 o superior, el Adobe Acrobat (pdf)y Excel.
Metodología: Los módulos son principalmente prácticos, se trabaja sobre la elaboración y confección de informes estadísticos utilizando el paquete estadístico SPSS para la construcción de bases de datos y su posterior tratamiento.
Modalidad: A distancia: a través de la plataforma virtual de cursos del Centro REDES. Se levantará un módulo semanal. El cursante contará además con una tutoría permanente, vía e-mail o a través del FORO de la plataforma, desde el segundo día a partir de la recepción del 1er. módulo, hasta los 7 días posteriores a la recepción del último. Las respuestas serán enviadas, dentro de los dos días hábiles de recibidas las consultas.
Material didáctico:
- Presentación en formato pdf de los temas tratados.
- Apuntes teóricos complementarios en formato pdf para el estudio de los temas.
- Ejemplos y Ejercitación en Excel y SPSS.
- Trabajos prácticos y cuestionarios de evaluación en formato pdf.
- Respuestas a cuestionarios en formato pdf.
- Videos explicativos y posibilidad de clase complementaria en video conferencia.
Certificación del curso:
Para obtener el certificado de participación:
Para certificar la participación el cursante tendrá que haber resuelto los Cuestionarios/ Trabajos prácticos para los 4 módulos virtuales.
Para obtener el certificado de aprobación:
Además de cumplir los requisitos para el certificado de participación, para certificar la aprobación el cursante deberá rendir un examen de evaluación final, que será enviado a los 10 días de finalizado el curso.
Para aprobar el examen el cursante deberá obtener un mínimo de 70 puntos en una escala de 0 a 100.
En el caso de no haber aprobado el 1er. examen, pero haber alcanzado un puntaje igual o mayor a 50 puntos, el cursante tendrá derecho a un 2do. y último examen, en el que deberá obtener un mínimo de 70 puntos para aprobar.
Contenidos:
Módulo 1: Organización de los datos: Editor de datos. Vista de datos. Vista de variables. Definir propiedades de las variables (Nombre, Tipo, Etiqueta, Etiqueta de Valores, Valores Perdidos, Nivel de medición). Definir propiedades para: Variables cuantitativas, cualitativas (nominales y ordinales) y con respuestas múltiples. Codificación de las categorías de una variable. Visor de Resultados. Editor de Sintaxis. Importar bases de datos de diferentes tipos de archivos. Exportar archivos de datos a diferentes formatos de archivos.
Módulo 2: Codificación de la categoría de las variables. Creación, transformación y recodificación de variables. Generar nuevas variables. Calcular variables nuevas a partir de preexistentes. . Ponderar casos. Operadores aritméticos, relacionales y lógicos. Crear y ejecutar archivos de Sintaxis. Estadística descriptiva, Cálculo de frecuencias, frecuencias absolutas, relativas y acumuladas. Creación de Gráficos de barras, sectores. Medidas descriptivas. Explorar variables: medidas de tendencia central, medidas de posición, medidas de forma, medidas de dispersión. Histograma. Box-Plot. Gráficos con prueba de normalidad y homogeneidad de la varianza.
Módulo 3: Tablas de doble entrada. Medidas de asociación entre variables. Chi cuadrado, Correlación, Riesgo Relativo. Procesamiento de datos y estadísticos apropiados para cada nivel de medición. Comparación de variables a partir de los promedios. Test de Student para muestras independientes y relacionadas. Comparar medias.
Módulo 4: Análisis de la varianza de un factor. Medidas de correlación lineal. Regresión lineal. Gráficos de Dispersión. Gráficos interactivos de regresión lineal. Exportar datos a Word, Excel y Power Point. Presentación y resumen de los resultados.
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El propósito general del curso es el de revisar algunas herramientas estadísticas y metodológicas para pensar y comprender los procesos de investigación y de las intervenciones profesionales, desde una mirada más amplia que incluya los diferentes tipos de prácticas profesionales y la investigación científica, desde la perspectiva de los procesos. |
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Se recorrerán las principales herramientas que brinda la estadística descriptiva, simplificando su aplicación y explicando los elementos más importantes y esenciales, exponiendo en forma sencilla los principales conceptos estadísticos necesarios para entenderlos resultados que producen, así como algunos elementos de metodología de la investigación.
Duración: 8 semanas. 16 hs reloj semanales. Total 96 hs reloj
Destinado a: Profesionales y Técnicos de las diferentes áreas de la investigación que requieran de la utilización de técnicas básicas y concretas de estadística para el resumen de datos, uso e interpretación de tablas y gráficos, comprensión del lenguaje estadístico y procesamiento estadístico básico de resultados.
Objetivos: El curso está orientado a proveer conocimientos básicos de estadística descriptiva, a proporcionar formación metodológica y estadística eminentemente práctica. Conocer los estadísticos de uso más frecuente en la justificación e interpretación de datos que lleven a un análisis teórico-conceptual pertinente. Analizar la información presentada en gráficos y/o tablas de datos. Enunciar las conclusiones apropiadas a partir de los resultados de un estudio.
Condiciones y conocimientos previos: Tener conocimientos básicos de Word y Excel. Tener instalado el Adobe Acrobat (pdf).
Modalidad del Curso: Virtual
Se desarrollará íntegramente en forma virtual, utilizando la plataforma de cursos del Centro REDES. El cursante contará además con una tutoría permanente, vía e-mail o a través de foros en forma online.
Se incluyen reuniones en línea o sincrónicas (via Zoom) para consultas y actividades prácticas.
El curso consta de 4 módulos de aprendizajes y cada uno de ellos tendrá foros de discusión en donde se podrán intercambiar opiniones y debatir entre ellos, los docentes supervisarán e intervendrán en los mismos. Cada módulo tendrá una autoevaluación a través de cuestionarios.
Material didáctico:
- Presentación en formato pdf de los temas.
- Apuntes teóricos complementarios en formato pdf para el estudio de los temas.
- Ejemplos y Ejercitación en Excel, Epidat 3.1, Epidat 4.2, PSPP y SPSS.
- Videos explicativos y posibilidad de clase complementaria en video conferencia.
Participación del alumno:
Para alcanzar los logros propuestos para el curso, es fundamental que el cursante participe realizando todas las tareas y actividades que se proponen para cada tema, consultando la bibliografía recomendada y realizando las evaluaciones propuestas (Cuestionarios/ Trabajos prácticos), además de la participación en los foros de discusión.Las tareas y actividades a realizar por parte del cursante se enmarcan en consignas y plazos específicos para cada módulo virtual, que se explicitan en cada caso.
Certificación del curso;
-Para obtener el certificado de participación:
Para certificar la participación el cursante tendrá que haber resuelto los Cuestionarios/Trabajos prácticos para los 4 módulos virtuales.
-Para obtener el certificado de aprobación:
Además de cumplir los requisitos para el certificado de participación, para certificar la aprobación el cursante deberá rendir un examen de evaluación final, que será enviado a los 10 días de finalizado el curso.
Para aprobar el examen el cursante deberá obtener un mínimo de 70 puntos en una escala de 0 a 100.
En el caso de no haber aprobado el 1er. examen, pero haber alcanzado un puntaje igual o mayor a 50 puntos, el cursante tendrá derecho a un 2do. y último examen, en el que deberá obtener un mínimo de 70 puntos para aprobar.
Contenidos
Módulo 1 :
Presentación de la materia. La ciencia y la investigación. ¿Qué es la investigación científica? Conceptos básicos de estadística. Estadística descriptiva e inferencial. Etapas de un estudio estadístico. Conceptos de: magnitud, variable, parámetro, población, muestra, unidad de análisis, diseño de investigación. Diseño experimental. Propiedades de las variables. Estadígrafos.
Nociones de Probabilidad. Estadística y probabilidad. Definición clásica de probabilidad. Experimento aleatorio. Espacio muestral de una variable. Probabilidad teórica y probabilidad empírica. Relación entre frecuencia relativa y probabilidad. Ley de los grandes números. Probabilidad bajo condiciones de independencia. Probabilidad Conjunta, Probabilidad Marginal. Probabilidad Condicional. Tablas de contingencia. Concepto de asociación entre variables.
Módulo 2 :
Clasificación de las variables según su nivel de medición de las variables. Variables cualitativas y cuantitativas. Manejo, Recolección y Calidad de los datos. Fuentes de información. Organización y presentación de datos. Matriz de datos. Resumen de datos. Concepto informático de Base de Datos. Armado de una matriz de datos para procesamiento estadístico. Estadística descriptiva. Exploración y presentación de datos. Resumen de datos estadísticos: Construcción de tablas de frecuencia y frecuencias conjuntas. Presentación gráfica de datos. Diagrama de barras. Gráfico de sectores o circulares. Gráficos bivariados: diagrama de barras adyacentes, superpuestas y superpuestas al 100%. Gráficos para variables continuas: Histogramas, diagramas de caja y barra de errores. Gráficos bivariados para variables continuas: diagramas de dispersión.
Módulo 3 :
Parámetros y estadísticos. Medidas de tendencia central: promedio, mediana y moda. Medidas de posición: cuartiles, deciles y percentiles. Medidas de dispersión: varianza, desvió estándar. Coeficiente de variación Medidas de forma: asimetría y curtosis. Estadísticos apropiados para cada nivel de medición. Distribución de Probabilidad asociada a una variable aleatoria. Variables aleatorias discretas. Variables aleatorias continuas. Función de densidad. Características de una distribución de probabilidad. Distribuciones más comunes: distribución Binomial, distribución de Poisson, distribución Normal y Normal Estándar.
Módulo 4 :
Muestra y Poblaciones Parámetros, Estadísticos y Estimadores. Estimación de parámetros poblacionales. Estimación puntual y por intervalos de confianza. Calculo del intervalo de confianza para los parámetros estadísticos más utilizados: Promedio, Proporciones. Interpretación y aplicaciones del Intervalo de confianza.
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Docente: Luis D’Angelo Duración: Cuatro semanas, distribuidas en 4 módulos de aprendizaje Dedicación semanal: 4 horas reloj semanales. Total 16 horas reloj. |
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Destinado a:
Profesionales y técnicos de diversas áreas científicas que desean perfeccionar sus habilidades en estadística inferencial para optimizar el diseño y análisis de estudios.
Objetivo:
Este curso práctico de G*Power (y otros programas) se centra en capacitar a los participantes en el cálculo preciso del tamaño de muestra necesario y la determinación de la potencia estadística en contextos variados. A lo largo del curso, el participante aprenderá a aplicar estas habilidades en diferentes situaciones, como la comparación de medias respecto a un valor teórico, tanto para muestras independientes como dependientes, utilizando pruebas paramétricas y no paramétricas. También podrá determinar el tamaño de muestra y la potencia para evaluar diferencias de proporciones y comparaciones entre proporciones independientes y dependientes. Además, se abordará el análisis de tablas de contingencia para estudiar asociaciones entre variables categóricas, así como el cálculo del tamaño de muestra y la potencia para correlaciones, regresiones y análisis de varianza (ANOVA), abarcando diseños de un factor, varios factores y medidas repetidas en sus versiones paramétricas y no paramétricas. Al completar este curso, los participantes estarán preparados para tomar decisiones informadas sobre el tamaño de muestra y la potencia estadística en sus investigaciones, fortaleciendo la validez y la robustez de sus análisis de datos científicos.
Requisitos: Se recomienda que los participantes tengan conocimientos básicos en estadística descriptiva y un entendimiento general de los principios de la estadística inferencial.
Tener instalado y contar con un manejo básico de Adobe Acrobat (pdf), MS Word, MS Power Point, MS Excel.
Además, si los participantes cuentan con acceso a software como SPSS, Stata, Minitab o Ene 3.0 podrán seguir ejemplos prácticos utilizando estas herramientas durante el curso. Sin embargo, no es un requisito tener experiencia previa con estos programas, ya que se proporcionarán instrucciones y guías para su uso durante las sesiones prácticas.
Conocimientos mínimos previos: Se recomienda haber cursado ‘Elementos básicos de estadística y metodología aplicada a la investigación’, ‘Análisis de datos con Estadística Paramétrica’, o ‘Análisis de datos para variables cualitativas y estadística no paramétrica’.
Modalidad: A distancia, a través de la plataforma virtual de cursos del Centro REDES.
Certificación del curso:
- Para obtener el certificado de participación: El cursante tendrá que haber resuelto los Cuestionarios/Trabajos prácticos para los 4 módulos virtuales.
- Para obtener el certificado de aprobación: Además de cumplir los requisitos para el certificado de participación, para certificar la aprobación el cursante deberá rendir un examen de evaluación final, que será presentado en un encuentro sincrónico a los 7 días de finalizado el curso.
El requisito de aprobación del examen implica obtener un mínimo de 70 puntos en una escala de 0 a 100. En el caso de no haber aprobado el 1er. examen, pero haber alcanzado un puntaje igual o mayor a 50 puntos, el cursante tendrá derecho a un 2do. y último examen, en el que deberá obtener un mínimo de 70 puntos para aprobar.
Características de los certificados.
Contenidos:
Módulo 1: Pruebas de Hipótesis, potencia y tamaño de efecto. Comparación de Medias
En este módulo introductorio, los participantes explorarán los fundamentos de las pruebas de hipótesis estadísticas, incluyendo los conceptos de errores tipo I y tipo II, tamaño de efecto y potencia de la prueba. El enfoque se centrará en el cálculo del tamaño de muestra necesario y determinar la potencia para evaluar la significancia estadística de la diferencia entre una media muestral y un valor teórico. Se discutirán medidas de tamaño de efecto como d de Cohen, g de Hedges y Delta de Glass. Se cubrirán tanto pruebas paramétricas, como la prueba t de Student, como pruebas no paramétricas, como la prueba de Wilcoxon-Mann-Whitney para muestras independientes y la prueba de los rangos con signo de Wilcoxon para muestras dependientes.
Módulo 2: Comparación de Proporciones
En este módulo, se enseñará a calcular el tamaño de muestra necesario y determinación de la potencia de la prueba para evaluar si una proporción muestral difiere significativamente de un valor teórico utilizando la prueba binomial. Se discutirá el uso de Odds Ratio como medida de tamaño de efecto en muestras independientes y dependientes. Se abordará la comparación de proporciones independientes mediante la aproximación normal z y la prueba exacta de Fisher, y proporciones dependientes mediante la prueba de McNemar. También se explorará el cálculo de la cantidad de casos necesaria para aplicar la prueba chi cuadrado de independencia y bondad de ajuste en tablas de contingencia.
Módulo 3: Correlación y Regresión
En este módulo avanzado, los participantes aprenderán a calcular el tamaño de muestra necesario y determinar la potencia para evaluar la relación entre variables continuas mediante correlaciones paramétricas como el coeficiente de correlación de Pearson (r) y correlaciones no paramétricas como el coeficiente de correlación de Spearman (Rho). También se abordará el caso de la correlación biserial puntual y se compararán dos coeficientes de correlación independientes. Se discutirá el coeficiente f2 en el contexto de la regresión. Además, se explorará el cálculo del tamaño de muestra necesario para regresión lineal simple y múltiple con varios predictores.
Módulo 4: Análisis de Varianza (ANOVA)
En este último módulo, se aprenderá a calcular el tamaño de muestra necesario y determinar la potencia para comparar múltiples grupos utilizando ANOVA de un factor, de varios factores y ANOVA de medidas repetidas. Se discutirá el coeficiente f2 en el contexto de ANOVA. También se explorarán sus equivalentes no paramétricos, como el test de Kruskal-Wallis para un factor y el test de Friedman para medidas repetidas, adecuados para casos donde los supuestos de normalidad y homogeneidad de varianzas no se cumplen.