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
  • Comparar medias
  • Diferencia de media por intervalos - Parte 1
  • Diferencia de media por intervalos - Parte 2
  • Intervalo de confianza - Parte 2
  • Comparar medias - Parte 2
  • Números aleatorios
  • Números aleatorios - Parte 2

SESIÓN 02: PRUEBAS ESTADÍSTICAS PARAMÉTRICAS

• Objetivo:
  • Reconocer los diversos tipos de pruebas de estadística paramétrica y los procedimientos usados en SPSS para aplicarlos.
• 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
  • Prueba T para una muestra - Parte 3
  • Prueba T para muestras independientes - Parte 2
  • Prueba T para muestras independientes - Parte 3
  • ANOVA de un factor - Parte 3

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
  • Prueba binomial
  • Prueba de la mediana
  • Prueba de rachas
  • Prueba de rachas de Wald - Wolfowitz

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
  • Tau-B de Kendall
  • Correlación de Spearman
  • Correlación de Spearman - Parte 2
  • Gráfico de dispersión filtrada

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
  • Normalidad de residuos - Parte 2
  • No autocorrelación  - Parte 2
  • No colinealidad - Parte 2
  • Homocedasticidad - Parte 2

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
  • Estimación curvilínea - Parte 3
  • Modelo logarítmico
  • Modelo cuadrático - Parte 2
  • Modelo cúbico - Parte 2

Actualización parcial el 04 de diciembre del 2023.