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Temario del curso

Método científico, probabilidad y estadística

  • Breve historia de la estadística
  • Por qué podemos tener "confianza" en las conclusiones
  • Probabilidad y toma de decisiones

Preparación para la investigación (decidir "qué" y "cómo")

  • Visión general: la investigación es parte de un proceso con entradas y salidas
  • Recopilación de datos
  • Cuestionarios y medición
  • Qué medir
  • Estudios observacionales
  • Diseño experimental
  • Análisis de datos y métodos gráficos
  • Habilidades y técnicas de investigación
  • Gestión de la investigación

Descripción de datos bivariantes

  • Introducción a los datos bivariantes
  • Valores del coeficiente de correlación de Pearson
  • Simulación de estimación de correlaciones
  • Propiedades de la correlación de Pearson (r)
  • Cálculo de la correlación de Pearson (r)
  • Demostración de la restricción del rango
  • Ley de la suma de varianzas II
  • Ejercicios

Probabilidad

  • Introducción
  • Conceptos básicos
  • Demostración de probabilidad condicional
  • Simulación de la falacia del jugador
  • Demostración del problema del cumpleaños
  • Distribución binomial
  • Demostración de la distribución binomial
  • Tasa de base
  • Demostración del teorema de Bayes
  • Demostración del problema de Monty Hall
  • Ejercicios

Distribuciones normales

  • Introducción
  • Historia
  • Áreas bajo las curvas de distribución normal
  • Demostración de las variedades de la distribución normal
  • Distribución normal estándar
  • Aproximación normal a la distribución binomial
  • Demostración de la aproximación normal
  • Ejercicios

Distribuciones muestrales

  • Introducción
  • Demostración básica
  • Demostración del tamaño de la muestra
  • Demostración del teorema del límite central
  • Distribución muestral de la media
  • Distribución muestral de la diferencia entre medias
  • Distribución muestral de la correlación de Pearson (r)
  • Distribución muestral de una proporción
  • Ejercicios

Estimación

  • Introducción
  • Grados de libertad
  • Características de los estimadores
  • Simulación de sesgo y variabilidad
  • Intervalos de confianza
  • Ejercicios

Lógica de la prueba de hipótesis

  • Introducción
  • Pruebas de significancia
  • Errores de Tipo I y Tipo II
  • Pruebas de una y dos colas
  • Interpretación de resultados significativos
  • Interpretación de resultados no significativos
  • Pasos en la prueba de hipótesis
  • Pruebas de significancia e intervalos de confianza
  • Concepciones erróneas
  • Ejercicios

Pruebas de medias

  • Media única
  • Demostración de la distribución t
  • Diferencia entre dos medias (grupos independientes)
  • Simulación de robustez
  • Comparaciones pares entre medias
  • Comparaciones específicas
  • Diferencia entre dos medias (pares correlacionados)
  • Simulación t correlacionada
  • Comparaciones específicas (observaciones correlacionadas)
  • Comparaciones pares (observaciones correlacionadas)
  • Ejercicios

Potencia estadística

  • Introducción
  • Cálculos de ejemplo
  • Factores que afectan la potencia
  • Ejercicios

Predicción

  • Introducción a la regresión lineal simple
  • Demostración del ajuste lineal
  • Partición de sumas de cuadrados
  • Error estándar de la estimación
  • Demostración de la línea de predicción
  • Estadística inferencial para b y r
  • Ejercicios

ANOVA (Análisis de varianza)

  • Introducción
  • Diseños de ANOVA
  • ANOVA de un factor (entre sujetos)
  • Demostración de un solo factor
  • ANOVA multifactorial (entre sujetos)
  • Tamaños de muestra desiguales
  • Pruebas complementarias al ANOVA
  • ANOVA dentro de los sujetos
  • Demostración de la potencia de los diseños dentro de los sujetos
  • Ejercicios

Ji-cuadrada (Chi Square)

  • Distribución ji-cuadrada
  • Tablas de un solo factor
  • Demostración de pruebas de distribuciones
  • Tablas de contingencia
  • Simulación de tabla 2 x 2
  • Ejercicios

Estudios de casos

Análisis de estudios de casos seleccionados

Requerimientos

Se requiere un sólido dominio de las estadísticas descriptivas (media, promedio, desviación estándar, varianza) y un conocimiento básico de la probabilidad.

Le recomendamos participar en el curso de preparación: Estadística Nivel 1

 35 Horas

Número de participantes


Precio por participante

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