Iniciando

Estimado participante esta propuesta inicial de capacitación buscar integrar la comprensión e interpretación de procedimientos estadísticos y “cómo hacerlo”; considerando que para interpretar adecuadamente un resultado o para decidir si determinada técnica puede aplicarse, es necesario:

  • la comprensión del razonamiento que las sostiene,
  • los supuestos que autorizan su uso.

Propósitos de aprendizaje

Formar participantes para alcanzar bases para probar con apoyo de software diferentes tipos de hipótesis como parte de los resultados estadísticos de una investigación.

Detalles del curso

  • Sesiones Sincrónicas:

Lunes y Jueves 14h00-16h30 Modalidad Virtual, en link de Zoom

  • Sesiones Asincrónicas:

Martes y Miércoles 14h00-16h30 Modalidad Virtual, en aula Moodle

Contenido

  • Unidad 1. Introducción a R

    • 1.1 Conceptos claves en Estadística

    • 1.2 R enviroment: interfaz de RStudio, elementos de script, workspace

    • 1.3 Librerías y funciones para las ciencias sociales

    • 1.4 Construcción de reportes reproducibles e integrados con código: RMarkdown

    • 1.5 Importar y exportar datos en diferentes formatos

    • 1.6 Selección de variables y filtrar datos

    • 1.7 Transformación de variables

  • Unidad 2. Análisis estadístico descriptivo en R

    • 2.1 Análisis descriptivos univariados: medidas de tendencia cen-tral, dispersión y frecuencias

    • 2.2 Análisis descriptivo bivariado: tablas de contingencia, correla-ciones y ANOVA

    • 2.3 Representación gráfica

  • Unidad 3. Análisis estadístico inferencial en R

    • 3.1 Muestras complejas y precisión de inferencia estadística

    • 3.2 Regresiones lineales, predictores categóricos y representación gráfica

    • 3.3 Regresiones logísticas, exponenciación y representación gráfica.

  • Unidad 4. Contrastes no paramétricos

    • 4.1 Comparación entre dos grupos

    • 4.2 Comparación entre más de dos grupos

    • 4.3 Otros contrastes

Recursos

Dentro de cada página por sesión podrá encontrar:

  • El video de la grabación de la clase, que además estará disponible en el aula virtual.

  • Material asociado a la clase, lo que incluye los ejemplos prácticos y contenido adicional que puede potenciar su aprendizaje.

El software que se utilizará principalmente será R y su interfaz RStudio.

Ahora bien, muchos usuario/as de R presentan problemas de instalación dada la capacidad de sus computadores y sistemas operativos. Por ello, para quienes tengan estos problemas se promoverá el uso del servicio gratuito de RStudio.cloud

Requisitos para aprobar el curso

  1. Asistencia a las clases sincrónicas igual o mayor a un 70%.

  2. Evaluación de los aprendizajes

    • Tareas (60%)
    • Investigación (40%)

Bibliografía