Especialización en Programa Estadístico SPSS

Mínimo de alumnos: 10 (Para empezar el curso)
Costo / Inversión: S/.300.00 (Modalidad virtual) y S/.340.00 (Modalidad presencial)
Duración:  41 horas – 25 (Horas lectivas) y 16 (Horas no lectivas)

PROGRAMA ACADÉMICO
Módulo I: SPSS BÁSICO.

DETALLES DE LA INTERFAZ Y LAS PRINCIPALES APLICACIONES DE SPSS26

• • Conceptos básicos de la estadística.
  • Uso de la estadística en la investigación científica y en la empresa
  • Visión general del SPSS.
  • Tipos de ventana.
  • Cuadros de diálogo
  • Barra de menú y herramientas
  • Edición de botones
  • Acceso al portal Obtención de ayuda de SPSS
  • Técnica e instrumentos de investigación.
  • Estructura del portal Obtención de ayuda en SPSS

Ejemplos Aplicativos:

Inicio de sesión en SPSS, Generar botones, Navegar entre ventanas, Crear menú para guardar sintaxis.

MANEJO DE DATOS CON SPSS

• • Archivos (de datos; nuevos)
  • Abrir archivos
  • Como Importar datos
  • Guardar archivo de datos
  • Exportar datos y resultados
  • Mostrar la información de datos.

Ejemplos Aplicativos:

Cómo organizar datos en SPSS, exportación e importación a Excel, Importar datos de un archivo de texto, Importar datos de dBase; Importar datos de Stata.

EDITAR Y TRANSFORMAR DATOS

• • Definición de variables y fechas
  • Ingresar y editar datos
  • Modificar el aspecto del Editor de datos
  • Calcular variable
  • Contar valores dentro de los casos
  • Recodificar variable
  • Agrupación visual
  • Asignar rangos a los casos
  • Creación de serie temporal
  • Reemplazar valores perdidos

Ejemplos Aplicativos:

Definir variables y fechas, Búsqueda y reemplazo, Calcular variable, Recodificar variable, Categorizar una variable.

MODIFICAR EL ARCHIVO DE DATOS

• • Ordenar casos y variables
  • Transponer
  • Fusionar archivos
  • Reestructurar los archivos de datos
  • Agregar y segmentar archivo
  • Seleccionar y ponderar casos

Ejemplos Aplicativos:

Fusión vertical y horizontal – Añadir casos y variables, Selección de casos, Ordenar casos, ordenar variables, casos a variables, Ponderar todos los casos.

ARCHIVO DE RESULTADOS

• • Visor de resultados
  • Menú Archivo de resultados
  • Editar y Pivotar tablas
  • Modificar (las propiedades de una tabla, las propiedades de una casilla)
  • Seleccionar aspecto de tabla
  • Imprimir Y Exportar resultados

Ejemplos Aplicativos:

Archivo con contraseña, Transponer tablas, Aspectos y propiedades de una tabla, Imprimir y exportar los resultados.

ARCHIVO DE SINTAXIS

• • Definición de un Archivo de sintaxis
  • Archivos de sintaxis (abrir, guardar)
  • Generar sintaxis SPSS
  • Ejecución y regla de sintaxis

Ejemplos Aplicativos:

Sintaxis para abrir archivo, Sintaxis desde el Visor de resultados, Acceso al diario de sintaxis, Ejecutar sintaxis, Modificar el archivo de sintaxis, Color de una sintaxis.

ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA

• • Conceptos básicos de la Estadística descriptiva
  • Distribución de frecuencias
  • Medidas de (tendencia central, dispersión, posición, apuntalamiento)
  • Gráficos de frecuencia

Ejemplos Aplicativos:

Frecuencias, Medidas de (tendencia central, posición, Dispersión), Otros gráficos de frecuencia.

GRÁFICOS Y TABLAS CRUZADAS

• • Generador de gráficos
  • Gráfico de (barras, líneas, áreas)
  • Histogramas
  • Diagrama de cajas
  • Gráfico con doble eje
  • Editor de gráficos
  • Tablas estadísticas cruzadas

Ejemplos Aplicativos:

Gráficos de (barras, líneas, áreas), Cajas ,histogramas, Editor de gráficos y Tablas cruzadas.

ESTADÍSTICA INFERENCIAL I

• Conceptos básicos de la Estadística Inferencial
• Análisis combinatorio
• Distribuciones de probabilidad.

Mínimo de alumnos: 10 (Para empezar el curso)
Costo / Inversión: S/.300.00 (Modalidad virtual) y S/.340.00 (Modalidad presencial)
Duración:  41 horas – 25 (Horas lectivas) y 16 (Horas no lectivas)

Módulo II: SPSS INTERMEDIO

ESTADÍSTICA INFERENCIAL II

• Estimación de parámetros
• Población y muestra
• Intervalos de confianza
• Comparar medias
• Casos de Diferencia de media por intervalos.

PRUEBAS ESTADÍSTICAS PARAMÉTRICAS

• • Pruebas de hipótesis
  • Prueba T (para una muestra, para dos muestras independientes)
  • Prueba T para dos muestras relacionadas
  • ANOVA de un factor

Ejemplos Aplicativos:

Prueba T (para una muestra, para muestras independientes), Prueba T para unas muestras relacionadas, ANOVA de un factor.

PRUEBAS ESTADÍSTICAS NO PARAMÉTRICAS

• Pruebas (para una muestra, Dos muestras independientes)
• K muestras independientes
• Dos muestras relacionadas
• K muestras relacionadas
• Prueba chi-cuadrados
• Prueba Kolmogórov-Smirnov (K-S)
• Prueba U de Mann-Whitney
• Prueba H de Kruskal-Wallis
• Prueba de Wilcoxon y Friedman.

ANÁLISIS CORRELACIONAL

• • Correlación lineal simple
  • Gráficos (Q-Q, P-P)- ejemplos
  • Correlación parcial
  • Distancias

Ejemplos Aplicativos:

Correlación bivariada (paramétrica, no paramétrica), Correlación (parcial, de distancia).

MODELOS DE REGRESION

• Regresión lineal simple
• Pronóstico
• Criterios de validez del modelo
• Modelos con variable dependiente cualitativa
• Bondad de ajuste
• Análisis de varianza (ANOVA)
• Supuestos de la regresión
• Normalidad de residuos
• Planteamiento del modelo de regresión logística binaria
• Regresión (Logística en SPSS, no lineal)
• Estimación (curvilínea, no lineal)
• Modelo (inverso, cuadrático, cúbico).

INTRODUCCIÓN AL ANÁLISIS MULTIVARIANTE

• Definir el Análisis multivariante
• Clasificación del análisis multivariante
• Regresión lineal múltiple
• Validación del modelo de regresión
• Aplicación en SPSS del Análisis Multivariante
• Guardar y heterocedasticidad (ejemplos).

MODELOS DE ELECCIÓN DISCRETA

• Modelos de elección discreta binaria – definición
• Modelo logit binario
• Modelo probit
• Odds ratios Opciones en logit
• Aplicación Logit Multinomial en SPSS
• Ejemplos de Bivariante (Logit, Probit).

ANÁLISIS DE COMPONENTES PRINCIPALES

• Introducción a la Estructura del ACP
• Cálculo de los componentes principales
• Aplicación en SPSS
• KMO y Bartlett
• Análisis e interpretación del gráfico.

ANÁLISIS FACTORIAL EXPLORATORIO

• Estructura del análisis factorial
• Modelo del análisis factorial
• Factorización de ejes principales
• Obtener factores
• Máxima verosimilitud
• Rotación (varimax, promax)
• Anti-imagen
• Aplicación e interpretación en SPSS.

Mínimo de alumnos: 10 (Para empezar el curso)
Costo / Inversión: S/.300.00 (Modalidad virtual) y S/.340.00 (Modalidad presencial)
Duración:  41 horas – 25 (Horas lectivas) y 16 (Horas no lectivas)

Módulo III: SPSS AVANZADO

ANÁLISIS DISCRIMINANTE

• • Estructura del análisis discriminante
  • Pasos del análisis discriminante
  • Otros estadísticos de la función discriminante.

Ejemplos en (Clasificar, Métodos, Gráficos, Guardar)

Aplicación, Análisis e interpretación en SPSS.

ANÁLISIS CLÚSTER

• Estructura del análisis clúster
• Etapas del análisis clúster
• Clúster jerárquico
• Clúster bietápico
• Clúster no jerárquico
• Análisis clúster K- medias; con centros desconocidos
• Aplicación e interpretación en SPSS.

ANÁLISIS DE CORRESPONDENCIA SIMPLE

• Estructura del ACS
• Selección de la técnica
• Procedimiento del ACS
• Modelos estadísticos
• Distancia euclídea
• Aplicación e interpretación en SPSS.

ANÁLISIS DE CORRESPONDENCIA MÚLTIPLE

• Correspondencias múltiples
• ACM
• Opciones y guardar
• Gráficos
• Discretizar
• Aplicación e interpretación en SPSS.

REVISIÓN DE BASE DE DATOS Y ELABORACIÓN DE ENCUESTAS

• Descarga de encuestas
• Descarga de bases de datos
• Exportación de bases de datos al SPSS y su tratamiento en el mismo
• Análisis de las pruebas estadísticas aplicadas a la misma, en función de las variables incluidas
• Elaboración de encuestas y ficha técnica
• Búsqueda en bases de datos
• Ejecución de la encuesta
• Tabulación de datos en SPSS.

EXPLORACIÓN DE RESULTADOS CON GRÁFICOS Y TABLAS

• Elección de base de datos y exportación de documentos.
• Primer análisis exploratorio de los resultados
• Demostración los resultados obtenidos a través de tablas y gráficos.
• Elaboración de conclusiones, a partir de resultados.

MODELOS DE ECUACIONES ESTRUCTURALES CON SPSS

• Introducción a los modelos de ecuaciones estructurales
• Características de los modelos de ecuaciones estructurales
• Fases de un modelo de sistemas de ecuaciones estructurales
• Aplicación del software estadístico SPSS AMOS
• Análisis factorial exploratorio y confirmatorio
• Aplicación de los modelos de ecuaciones estructurales
• Construcción de los modelos de ecuaciones estructurales
• Resultados de los valores estadísticos.