LO QUE APRENDERÁS

Sé por lo que estás pasando

La experiencia de estos años que ha hecho saber lo que te ocurre, y quizás te sientas identificado con alguna de estas situaciones: 

• Te pasa que cuando vas a terminar tu carrera y te enfrentas a tu TFG o a tu TFM, lo que aprendiste de estadística en años anteriores no sabes cómo utilizarlo y te entra el agobio.
• Tu tesis doctoral es la puerta hacia un buen trabajo o para seguir creciendo como investigador. Seguro que sobre la materia que analizas, tienes mucha información y conocimiento, pero a la hora de analizar los datos te bloqueas y no sabes cómo seguir.
• Llevas muchos años intentando por tu cuenta aprender la estadística con cursos, tutoriales, videos y al final con tanta formula y tantos conceptos te haces un lio tremendo y sientes que estas perdiendo el tiempo.
• El recuerdo de la estadística en tus años de carrera se convirtió casi en pesadillas porque al final, después de aplicar formulas y formulas, la conclusión es que no aprendiste nada.
• Has terminado tu carrera y estas buscando trabajo y cuando en la entrevista te preguntan lo que sabes de estadística aplicada, los programas que se utilizan, te quedas en blanco y no pasas a la siguiente fase de selección.

CÓMO TE PUEDO AYUDAR

CON MI MÉTODO DE ENSEÑANZA TE MUESTRO LO QUE PUEDES CONSEGUIR 

• Pasar de no saber que hacer en tus Trabajos de investigación, a comprender perfectamente las técnicas estadísticas que tienes que utilizar, como interpretarlas y como escribir resultados, tablas y gráficos para obtener el sobresaliente o matrícula de honor que deseas.
• Analizar los datos de tu proyecto con las técnicas idóneas, comprender su desarrollo e interpretación y poderla defender delante del tribunal.
• Entender la estadística aplicada de forma rápida y sencilla y no perder más tiempo, El tiempo es ORO.
• Ponerte delante de una entrevista de trabajo y demostrar tus conocimientos de estadística aplicada, con seguridad y autoridad

DÉJAME CONTARTE UN POCO MÁS DE MÍ

• Soy graduado en Estadística Aplicada por la Universidad Complutense de Madrid, y tengo el posgrado en Investigación y Técnicas de Mercados por la Universidad Autónoma de Madrid. 

• Llevo más de 20 años dando formación, y es algo que me apasiona, poder ayudar a los demás a entender esta materia, que al principio parece complicada, pero que, con un método organizado y sencillo, al final se vuelve fácil y asequible para todos, esto hace que cada vez me sienta más realizado con mi trabajo.

• A lo largo de mi trayectoria profesional he impartido formaciones a empresas importantes, cabe destacar entre otras, la multinacional Consultara DELOITTE, la División de Formación de Policía, los laboratorios Takeda, a grupos de estudiantes de doctorado impartidos en el Instituto de Emprendimiento Avanzado, entre otras empresas o instituciones.

• También he ayudado a cientos de estudiantes en sus Trabajos de investigación y Tesis doctorales. En pocas sesiones hemos analizado los datos, elaborado las tablas tipo APA, y redactado sus hipótesis de estudios y en la mayoría de los casos, estos trabajos han obtenido resultados de sobresaliente o matrícula de honor. 

QUE TE APORTA ESTE CURSO

Comprender los conceptos más relevantes de la estadística descriptiva e inferencial.

Adaptarte a la era de los datos y mejorar tu perfil profesional.

Aplicar las distintas pruebas estadísticas de manera practica y sencilla con SPSS y otros programas. 

Saber interpretar correctamente los resultados obtenidos.

Saber redactar los resultados y conclusiones, y conocer como se elaboran las tablas en formato APA.

Ser autónoma a la hora de analizar los datos de tu proyecto de investigación con éxito.

El curso de Estadística Aplicada, Análisis de datos te dará los conocimientos y las herramientas para poder analizar los datos de tu proyecto de investigación de forma fácil y sencilla.

Este curso esta formado por 9 módulos y en cada módulo por lecciones,  con material descargable, hojas de trabajo, ejemplos y  prácticas con casos reales.

Módulo 0. Introducción a la Estadística Aplicada.

Utilidad, aplicaciones, conceptos básicos y fases de un análisis estadístico

En este módulo de introducción hay una lección en donde veras los siguientes contenidos:

• Definición e importancia de la estadística.
• Aplicaciones de la estadística.
• Áreas del conocimiento donde se aplican.
• Estadística descriptiva y estadística inferencial: definiciones.
• Concepto de población y muestra.
• Concepto de parámetro y estadístico.
• Estimación de parámetros y contrastes de hipótesis. La prueba Estadística.
• Pruebas paramétricas vs pruebas no paramétricas.
• Fases de un análisis estadístico.

Módulo 1. Estadística Descriptiva.

• Variables estadísticas. Tipos. Bases de datos estructuradas.
• Distribuciones de Frecuencias y representaciones gráficas.
• Medidas de Tendencia Central y Medidas de Posición.
• Medidas de Variabilidad.
• Medias de Forma de la distribución.

Una vez finalizado este módulo entenderás perfectamente cómo realizar un análisis descriptivo de tus datos. También sabrás como reflejar los resultados en un informe con las tablas más adecuadas y los gráficos más representativos. Sabrás cómo realizar estos análisis con los programas estadísticos SPSS, Excel y r-comander.

Módulo 2. La inferencia estadística.

• Distribuciones de Probabilidad. La distribución Normal. Puntuaciones Típicas.
• Estimación de los parámetros. Intervalos de confianza.
• Contraste de hipótesis.

En este módulo aprenderás conceptos tan importantes en la estadístico como:

– Probabilidad. Distribución Normal, la famosa campana de Gauss.
– Que es una puntuación típica y su importancia como concepto.
– Qué es la estadística inferencial y su aplicación.
– Concepto y aplicaciones de los intervalos de confianza de los parámetros.
– Qué es un contraste de hipótesis y su aplicación.
– Hipótesis nula e hipótesis alternativa.
– Estadístico de contraste y significación o p-valor.
– Regla de decisión del contraste de hipótesis.

Módulo 3. Análisis bivariantes. Contrastes de medias y promedios.

Introducción al análisis bivariable. Técnicas paramétricas vs no paramétricas.

• Prueba de la t de student para dos muestras independientes.
• Prueba de la U de Mann-Whitney.
• Prueba de la ANOVA de un Factor.
• Prueba de Kruskal Wallis.
• Resumen. Elección de la prueba, tamaño del efecto, redacción tipo APA y elaboración de tablas.

Con los conocimientos adquiridos en este módulo sabrás la diferencia entre técnicas paramétricas y técnicas no paramétricas. Sabrás realizar los análisis adecuados para comprobar la normalidad y homocedasticidad de los datos. Sabrás cómo analizar las pruebas de medias y promedios en grupos independientes, cómo redactar los resultados y cómo elaborar las tablas en el formato APA. Sabrás identificar los gráficos más adecuados para estas técnicas.

Sabrás cómo realizar estos análisis con los programas SPSS, Excel y r-comander.

Módulo 4. Análisis bivariante. Contrastes de medias y promedios. Grupos relacionados.

• Prueba de la t de student para dos muestras relacionadas.
• Prueba de Wilconson.
• Prueba de la ANOVA de medidas repetidas.
• Prueba de Friedman.
• Resumen. Elección de la prueba, tamaño del efecto, redacción tipo APA y elaboración de tablas

Con los conocimientos adquiridos en este módulo sabrás como analizar las pruebas de medias y promedios para grupos relacionados, como redactar los resultados y como elaborar las tablas en el formato APA.

Sabrás identificar los gráficos más adecuados para estas técnicas.

Sabrás como realizar estos análisis con los programas SPSS, Excel y r-comander.

Módulo 5. Análisis bivariante. Contrastes de proporcionas. Grupos independientes y relacionados.

• Prueba de la chi-cuadrado. Tablas de contingencia.
• Prueba de Mcnemar.

Con este módulo sabrás como relacionar variables cualitativas o categóricas tanto en grupos independientes como relacionados.

Sabrás como redactar los resultados y como elaborar las tablas en el formato APA.

Sabrás identificar los gráficos más adecuados para estas técnicas.

Sabrás como realizar estos análisis con los programas SPSS, Excel y r-comander.

Módulo 6. Análisis bivariante. Correlaciones y regresión.

• Prueba de la r de Pearson.
• Prueba de la r de Spearman.
• Recta de regresión lineal simple.
• Regresión logística.
• Resumen. Elección de la prueba, tamaño del efecto, redacción tipo APA y elaboración de tablas.

Con este módulo sabrás utilizar las técnicas adecuadas para relacionar variables cuantitativas y ordinales, con técnicas paramétricas y no paramétricas. Podrás crear modelos predictivos a través de la regresión lineal y logística. Sabrás como redactar los resultados y como elaborar las tablas en el formato APA.

Sabrás identificar los gráficos más adecuados para estas técnicas.

Sabrás como realizar estos análisis con los programas SPSS, Excel y r-comander.

Módulo 7. Resumen de análisis bivariante.

• Mapa de elección de la prueba más adecuada en análisis bivariado.

Una vez terminados las técnicas de análisis bivariante este módulo con esta lección te permitirá poder, en función de las variables de tu pregunta de investigación, y del cumplimiento de los supuestos, saber identificar la técnica estadística adecuada.

Cada vez que tengas que realizar un nuevo análisis este módulo y lección te servirá como guía.

Módulo 8. Psicometría.

• Fiabilidad y precisión de un cuestionario.
• Validez de un cuestionario.

En este módulo sabrás como analizar la fiabilidad y validez de un cuestionario. Como saber cuáles son los ítems que mas discriminan y cuales los que deberíamos de eliminar para mejorar la fiabilidad o precisión.

En la mayoría de los grados universitarios no se imparte esta materia y creo que es fundamental para un investigador.

Módulo 9. Introducción al Análisis Multivariante.

• Lección 1. Regresión Lineal Múltiple.
• Lección 2. Regresión logística múltiple.
• Análisis factorial.
• Análisis Clúster.

En estos módulos haremos una introducción a las técnicas multivariantes más utilizadas en la investigación.

Aprenderás a realizar modelos predictivos lineales y logísticos multivariantes.

Sabrás cómo reducir la dimensionalidad de tus variables, en los factores más relevantes mediante el análisis factorial.

Sabrás como crear perfiles o grupos de casos a través de la técnica de Clúster.

Los contenidos de este curso son los que se ven en un grado universitario:

Módulo 0 – Introducción a la Estadística Aplicada. Primeros pasos con el SPSS

Modulo 1 Estadística Descriptiva.

Modulo 2. La inferencia estadística.

Módulo 3. Análisis bivariantes. Contrastes de medias y promedios. Grupos Independientes.

Módulo 4. Análisis bivariantes. Contrastes de medias y promedios. Grupos relacionados.

Módulo 5. Análisis bivariante. Contraste de proporciones.

Módulo 6. Análisis bivariante. Correlaciones y regresión.

Módulo 7. Resumen de análisis bivariante.

Módulo 8. Psicometría.

Módulo 9. Introducción al Análisis Multivariante.