JASP para Investigación: Estadística Clásica y Bayesiana

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Descripción

Aprende a utilizar JASP para desarrollar análisis estadísticos de investigación mediante una interfaz intuitiva, visual y orientada a la interpretación.

Además de los procedimientos estadísticos tradicionales, conocerás las posibilidades de estadística bayesiana, permitiéndote ampliar tu comprensión del análisis estadístico moderno.

¿Qué aprenderás?

1. Manejo de bases de datos

  • Importación de Excel y CSV.
  • Configuración de variables.
  • Tipos de medición.
  • Organización de datos.
  • Filtros.
  • Transformaciones.

2. Estadística descriptiva

  • Frecuencias.
  • Media.
  • Mediana.
  • Moda.
  • Percentiles.
  • Cuartiles.
  • Varianza.
  • Desviación estándar.
  • Rango.
  • Asimetría.
  • Curtosis.
  • Histogramas.
  • Boxplots.
  • Visualizaciones.

3. Pruebas de normalidad y supuestos

  • Shapiro-Wilk.
  • Evaluación gráfica.
  • Homogeneidad.
  • Comprobación de supuestos.
  • Selección del procedimiento estadístico.

4. Pruebas de comparación

  • t independiente.
  • t relacionada.
  • Mann-Whitney.
  • Wilcoxon.
  • ANOVA.
  • ANCOVA.
  • Kruskal-Wallis.

5. Datos categóricos

  • Tablas de contingencia.
  • Chi-cuadrado.
  • McNemar.
  • Q de Cochran.

6. Correlación

  • Pearson.
  • Spearman.
  • Interpretación de asociación.

7. Regresión

  • Regresión lineal simple.
  • Regresión lineal múltiple.
  • Evaluación de predictores.
  • Coeficientes.
  • Ajuste del modelo.

8. Modelamiento

  • Introducción a modelos lineales generalizados.
  • Modelos logit.
  • Modelos probit.
  • Modelos Poisson.
  • Modelos Gamma, según procedimientos/módulos disponibles.
  • Interpretación de resultados.

9. Estadística bayesiana

  • Conceptos básicos de estadística bayesiana.
  • Diferencia entre enfoque frecuentista y bayesiano.
  • Bayes Factor.
  • Interpretación de evidencia.
  • Comparación de modelos.
  • Aplicación práctica de análisis bayesianos disponibles en JASP.

10. Interpretación

  • Valor p.
  • Intervalos de confianza.
  • Tamaños de efecto.
  • Bayes Factor.
  • Interpretación estadística y sustantiva.

Aprenderás haciendo

Resolverás casos de investigación completos, comparando cuándo utilizar procedimientos frecuentistas y cuándo puede ser útil un enfoque bayesiano.