Plan de estudios del Curso Análisis Estadístico y Base de Datos con SPSS - Intermedio

SESIÓN 01: ESTADÍSTICA INFERENCIAL

  • Objetivo:
    • Conocer los conceptos de la estadística inferencial para profundizar en ella y realizar pruebas de hipótesis.
  • Temas:
    • Conceptos básicos 
    • Distribuciones de probabilidad
    • Estimación de parámetros
  • Ejemplos:
    • Población y muestra
    • Intervalos de confianza
    • Gráfico de tallo y hojas
    • Comparar medias
    • Diferencia de media por intervalos - Parte 1
    • Diferencia de media por intervalos - Parte 2

SESIÓN 02: PRUEBAS ESTADÍSTICAS PARAMÉTRICAS

  • Objetivo:
    • Reconocer los diversos tipos de pruebas de estadística paramétrica y los procedimientos usados en SPSS para aplicarlas.
  • Temas:
    • Pruebas de hipótesis
    • Prueba T para una muestra
    • Prueba T para dos muestras independientes
    • Prueba T para dos muestras relacionadas
    • ANOVA de un factor
  • Ejemplos:
    • Prueba T para una muestra - Parte 1
    • Prueba T para una muestra - Parte 2
    • Prueba T para muestras independientes
    • Prueba T para una muestras relacionadas
    • ANOVA de un factor - Parte 1
    • ANOVA de un factor - Parte 2

SESIÓN 03: PRUEBAS ESTADÍSTICAS NO PARAMÉTRICAS

  • Objetivo:
    • Reconocer las características de las pruebas no paramétricas, así como los procedimientos para aplicarlas en SPSS.
  • Temas:
    • Pruebas para una muestra
    • Dos muestras independientes
    • K muestras independientes
    • Dos muestras relacionadas
    • K muestras relacionadas
  • Ejemplos:
    • Prueba chi-cuadrado
    • Prueba Kolmogorov-Smirnov (K-S)
    • Prueba U de Mann-Whitney
    • Prueba H de Kruskal-Wallis
    • Prueba de Wilcoxon
    • Prueba de Friedman

SESIÓN 04: ANÁLISIS CORRELACIONAL 

  • Objetivo:
    • Reconocer los conceptos vinculados a las técnicas de correlación.
  • Temas:
    • Correlación lineal simple
    • Gráficos Q-Q
    • Gráficos P-P
    • Correlación parcial
    • Distancias
  • Ejemplos:
    • Correlación bivariada paramétrica
    • Gráficos Q-Q
    • Gráficos P-P
    • Correlación bivariada no paramétrica
    • Correlación parcial
    • Correlación de distancia

SESIÓN 05: REGRESIÓN LINEAL

  • Objetivo:
    • Reconocer las nociones vinculadas a regresiones lineales.
  • Temas:
    • Regresión lineal
    • Bondad de ajuste
    • Análisis de varianza (ANOVA)
    • Supuestos de la regresión
  • Ejemplos:
    • Regresión lineal simple
    • Supuesto de linealidad
    • Normalidad de residuos
    • No autocorrelación 
    • Homocedasticidad
    • No colinealidad

SESIÓN 06: REGRESIÓN NO LINEAL

  • Objetivo:
    • Reconocer conceptos vinculados a regresiones no lineales.
  • Temas:
    • Regresión no lineal
    • Estimación curvilínea
    • Estimación no lineal
  • Ejemplos:
    • Modelo inverso
    • Modelo cuadrático
    • Modelo cúbico
    • Estimación curvilínea - Parte 1
    • Estimación curvilínea - Parte 2
    • Estimación no lineal

Plan de estudios actualizado el 31/01/2020.

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