Descripción
Aprende a realizar análisis estadísticos completos utilizando Jamovi, combinando una interfaz intuitiva con procedimientos estadísticos de nivel académico y científico.
El curso está pensado para quienes quieren realizar análisis estadístico sin depender de una programación compleja, pero comprendiendo qué prueba utilizar, por qué utilizarla y cómo interpretar el resultado.
¿Qué aprenderás?
1. Manejo de datos
- Entorno de Jamovi.
- Importación de Excel y CSV.
- Tipos de variables.
- Configuración de variables.
- Variables nominales, ordinales, continuas y dicotómicas.
- Recodificación.
- Transformación de variables.
- Filtros.
- Creación de variables calculadas.
2. Estadística descriptiva
- Frecuencias.
- Porcentajes.
- Media.
- Mediana.
- Moda.
- Percentiles.
- Cuartiles.
- Rango.
- Varianza.
- Desviación estándar.
- Asimetría.
- Curtosis.
- Histogramas.
- Boxplots.
- Gráficos descriptivos.
3. Normalidad y supuestos
- Shapiro-Wilk.
- Evaluación gráfica.
- Normalidad.
- Homogeneidad de varianzas.
- Identificación de supuestos.
- Selección entre pruebas paramétricas y no paramétricas.
4. Pruebas para muestras independientes
- t de Student independiente.
- Mann-Whitney.
- Comparación de grupos.
- Interpretación de resultados.
5. Pruebas para muestras relacionadas
- t pareada.
- Wilcoxon.
- Comparación pretest-postest.
- Interpretación del cambio.
6. Variables categóricas
- Tablas de contingencia.
- Chi-cuadrado.
- McNemar.
- Q de Cochran.
7. Comparación de múltiples grupos
- ANOVA.
- Comparaciones post hoc.
- ANCOVA.
- Kruskal-Wallis.
8. Correlaciones
- Pearson.
- Spearman.
- Interpretación de dirección, fuerza y significancia.
9. Regresión
- Regresión lineal simple.
- Regresión lineal múltiple.
- Variables predictoras.
- Coeficientes.
- R².
- Evaluación del modelo.
10. Modelamiento avanzado
- Modelos lineales generalizados.
- Modelos logit.
- Modelos probit.
- Modelos Poisson.
- Modelos Gamma.
- Interpretación de resultados.
- Uso de módulos estadísticos cuando corresponda.
11. Interpretación
- Lectura de tablas.
- Valor p.
- Intervalos de confianza.
- Tamaños de efecto cuando estén disponibles.
- Redacción de resultados estadísticos.
Aprenderás haciendo
Cada análisis será desarrollado directamente sobre bases de investigación, pasando de la pregunta de investigación al resultado estadístico y finalmente a su interpretación.
- Profesor: Ing. Inves. Jhon Corpus