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CURSO DE ESTADÍSTICA APLICADA CON SPSS

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Docentes Expertos

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¿Qué aprenderás en este curso?

  • Cómo instalar, configurar y navegar en SPSS. Técnicas de importación, limpieza y transformación de datos para análisis eficientes. Cálculo e interpretación de medidas de tendencia central y dispersión. Ejecución e interpretación de pruebas estadísticas fundamentales (Chi-cuadrado, Wilcoxon, ANOVA, etc.). Aplicación de modelos de regresión lineal, logística, Poisson, Probit y más. Uso de análisis de covarianza y modelos lineales generalizados. Interpretación de correlaciones parciales por rangos y regresión logística multinomial

Publico objetivo

    • Estudiantes, docentes e investigadores que desean aplicar análisis estadístico con SPSS.
    • Profesionales de ciencias sociales, salud, economía, psicología, educación y áreas afines.
    • Personas que necesiten interpretar datos de encuestas, experimentos u observaciones.
    • Usuarios principiantes o intermedios que quieran dominar SPSS para investigación o trabajo técnico.

Resultados esperados

    • Manejar con soltura el entorno de SPSS para análisis estadístico.
    • Procesar datos desde su carga hasta su transformación para análisis.
    • Ejecutar y reportar correctamente pruebas estadísticas clásicas y no paramétricas.
    • Aplicar modelos de regresión y análisis multivariado en SPSS.
    • Interpretar y comunicar resultados con enfoque científico y técnico.

Fundamentos e Instalación

  • Instalación y configuración de SPSS.
  • Navegación en la interfaz de SPSS.
  • Importación y organización de datos.
  • Limpieza y transformación de datos.

Procesamiento y análisis de datos en SPSS

  • Medidas de tendencia central y de dispersión.
  • Cálculo e interpretación de media, mediana y moda.
  • Cálculo e interpretación de desviación estándar, varianza y covarianza.
  • Pruebas estadísticas en SPSS:
    • Prueba de McNemar
    • Prueba de Wilcoxon para pares de rangos
    • Prueba t para muestras correlacionadas
    • Chi cuadrada
    • Análisis de varianza (ANOVA)
    • Análisis de covarianza (ANCOVA)
    • Otros.

Modelado Estadístico en SPSS

  • Regresiones Lineales y múltiples.
  • Modelos lineales generalizados.
  • Modelos Logit y Probit.
  • Modelos Poisson y Gamma.
  • Análisis de correlación parcial por rangos de Kendall.
  • Regresión logística multinomial.
María Fernández
María FernándezEgresada del programa
"Este programa me ayudó a fortalecer mi investigación con herramientas estadísticas y de inteligencia artificial. Es práctico, completo y totalmente aplicable a tesis y proyectos académicos."
Ana Rodríguez
Ana RodríguezEgresada del programa
"Gracias a este programa, logré estructurar mi tesis doctoral con un enfoque metodológico sólido. Las herramientas de inteligencia artificial que aprendí me ayudaron a analizar grandes volúmenes de datos de forma eficiente."
Carlos Méndez
Carlos MéndezEgresado del programa
"La combinación entre estadística aplicada e IA fue justo lo que necesitaba para llevar mis investigaciones al siguiente nivel. Recomiendo esta especialización a todo investigador serio."
Lucía Fernández
Lucía FernándezEgresada del programa
"El programa no solo me dio conocimientos técnicos, también me enseñó a aplicarlos en el contexto real de mi tesis. ¡Una inversión totalmente valiosa!"
Jorge Salazar
Jorge SalazarEgresado del programa
"Aprendí a utilizar metodologías científicas rigurosas junto con herramientas prácticas de IA, lo que ha mejorado significativamente la calidad de mis reportes y modelos."

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