Plan de estudios del Curso Análisis Estadístico y Base de Datos con SPSS

  • Básico
  • Intermedio
  • Avanzado

SESIÓN 01: INTERFAZ DE SPSS

  • Objetivo:
    • Detallar la interfaz y las principales aplicaciones de la versión 26 de SPSS.
  • Temas:
    • Tipos de ventana
    • Cuadros de diálogo
    • Barra de menús
    • Barra de herramientas
    • Edición de botones
  • Ejemplos:
    • Iniciar sesión en SPSS
    • Generar botones 
    • Navegar entre ventanas
    • Asignar una carpeta de trabajo
    • Diálogo de bienvenida
    • Crear un menú para guardar sintaxis
    • Ventana de editor de tablas dinámicas
    • Ventana de editor de gráficos
    • Ver etiquetas de valor
    • Botón ejecutar estadísticos descriptivos

SESIÓN 02: PORTAL DE OBTENCIÓN DE AYUDA

  • Objetivo:
    • Explicar la estructura básica del portal de ayuda de SPSS y detallar por módulos la información que contiene.
  • Temas:
    • Acceder al portal Obtención de ayuda de SPSS
    • Estructura del portal Obtención de ayuda de SPSS
    • Ayuda
    • Tutorial 
    • Estudios de casos
    • Asesor estadìstico
    • Referencia
    • Ayuda según contexto
  • Ejemplos:
    • Utilizar la ayuda de SPSS por temas
    • Utilizar el botón de ayuda
    • Utilizar tutorial
    • Asesor estadístico
    • Casos de estudio
    • Referencia
    • Sistema básico (novedades de SPSS)
    • Edición base
    • Edición profesional

SESIÓN 03: MANEJO DE DATOS CON SPSS

  • Objetivo:
    • Detallar los procesos para abrir archivos de SPSS, e importar y exportar bases de datos de distintos softwares.
  • Temas:
    • Archivos de datos
    • Archivos nuevos
    • Abrir archivos
    • Importar datos
    • Guardar archivo de datos
    • Exportar datos
    • Exportar resultados
    • Mostrar información de datos
  • Ejemplos:
    • Organizar datos en SPSS
    • Exportar a Excel
    • Importar datos de Excel
    • Importar datos de Stata
    • Importar datos de un archivo de texto
    • Importar datos de Base
    • Exportar archivo de muestra a stata
    • Exportar algunas variables a stata
    • Abrir un archivo sintaxis
    • Exportar archivos resultado a word

SESIÓN 04: EDITAR Y TRANSFORMAR DATOS

  • Objetivo:
    • Detallar las herramientas de SPSS usadas para modificar, etiquetar y recodificar variables, así como para fijar fechas y editar datos.
  • Temas:
    • Definir variables
    • Definir fechas
    • Ingresar datos
    • Editar datos
    • Modificar el aspecto del Editor de datos
    • Calcular variable
    • Contar valores dentro de los casos
    • Recodificar variable
    • Agrupación visual
    • Asignar rangos a casos
    • Crear serie temporal
    • Reemplazar valores perdidos
  • Ejemplos:
    • Definir variables
    • Definir fechas
    • Buscar y reemplazar
    • Calcular variable
    • Recodificar variable
    • Categorizar una variable
    • Calcular el cuadrado de una variable
    • Operación con serie de tiempo
    • Generar números aleatorios
    • Generar números aleatorios - Parte 2

SESIÓN 05: MODIFICAR ARCHIVO DE DATOS

  • Objetivo:
    • Detallar las herramientas de SPSS orientadas a la transformación de datos, así como las de fusión y segmentación de archivos.
  • Temas:
    • Ordenar casos
    • Ordenar variables
    • Transponer
    • Fusionar archivos
    • Reestructurar archivos de datos
    • Agregar
    • Segmentar archivo
    • Seleccionar casos
    • Ponderar casos
  • Ejemplos:
    • Fusión vertical - Añadir casos
    • Fusión horizontal - Añadir variables
    • Seleccionar casos
    • Ordenar casos y variables
    • De casos a variables
    • Ponderar casos
    • Agrupar por grupos
    • Agrupar por grupos - Parte 2
    • Seleccionar casos - Parte 2
    • Seleccionar casos - Parte 3

SESIÓN 06: ARCHIVO DE RESULTADOS

  • Objetivo:
    • Detallar las opciones del Visor de resultados de SPSS para editar, guardar y compartir contenido.
  • Temas:
    • Visor de resultados
    • Menú Archivo de resultados
    • Editar tablas
    • Pivotar tablas
    • Modificar las propiedades de una tabla
    • Modificar las propiedades de una casilla
    • Seleccionar aspecto de tabla
    • Imprimir resultados
    • Exportar resultados
  • Ejemplos:
    • Archivo con contraseña
    • Transponer tablas
    • Aspecto de una tabla
    • Propiedades de tabla
    • Imprimir resultados
    • Exportar resultados
    • Insertar pie de página
    • Insertar grupo en la tabla
    • Crear una gráfica a partir de una tabla
    • Modificar tipo de texto rápido

SESIÓN 07: ARCHIVO DE SINTAXIS

  • Objetivo:
    • Detallar el lenguaje de SPSS que permite replicar los procesos aplicados a una base de datos.
  • Temas:
    • Archivo de sintaxis
    • Abrir archivos de sintaxis
    • Guardar archivos de sintaxis
    • Generar sintaxis SPSS
    • Ejecutar sintaxis
    • Reglas de sintaxis
  • Ejemplos:
    • Sintaxis para abrir archivo
    • Sintaxis desde el Visor de resultados
    • Acceder al diario de sintaxis
    • Ejecutar sintaxis
    • Modificar un archivo de sintaxis
    • Color de sintaxis
    • Colocar comentarios en archivos sintaxis
    • Insertar marcadores
    • Línea divisora
    • Ayuda de sintaxis

SESIÓN 08: ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA

  • Objetivo:
    • Detallar los conceptos básicos de la estadística y su importancia para el análisis de datos mediante las herramientas de SPSS.
  • Temas:
    • Conceptos básicos
    • Distribución de frecuencias
    • Medidas de tendencia central
    • Medidas de dispersión
    • Medidas de posición
    • Medidas de apuntalamiento
    • Gráficos de frecuencia
  • Ejemplos:
    • Frecuencias
    • Medidas de tendencia central
    • Medidas de posición
    • Dispersión
    • Medidas de dispersión
    • Otros gráficos de frecuencia
    • Frecuencias - Parte 2
    • Medidas de tendencia central - Parte 2
    • Medidas de dispersión
    • Gráficos de barras y de pastel

SESIÓN 09: GRÁFICOS Y TABLAS CRUZADAS

  • Objetivo:
    • Detallar las herramientas de gráficos y de tablas cruzadas de SPSS según el tipo análisis por efectuar.
  • Temas:
    • Generador de gráficos
    • Gráfico de barras
    • Gráfico de líneas
    • Gráfico de áreas
    • Histogramas
    • Diagrama de cajas
    • Gráfico de doble eje
    • Editor de gráficos
    • Tablas cruzadas
  • Ejemplos:
    • Gráficos de barras
    • Gráficos de líneas
    • Gráficos de áreas
    • Cajas e histograma
    • Editor de gráficos
    • Tablas cruzadas
    • Gráficos de líneas - Parte 2
    • Gráfico de pirámide poblacional
    • Gráficos de líneas multiples 
    • Gráficos de barras agrupadas

Actualización parcial el 07 de diciembre del 2023.

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.

SESIÓN 01: INTRODUCCIÓN AL ANÁLISIS MULTIVARIANTE

  • Objetivo:
    • Definir y clasificar las técnicas multivariantes y aplicarlas a la estadística.
  • Temas:
    • Análisis multivariante
    • Clasificación del análisis multivariante
    • Regresión lineal múltiple
    • Validación del modelo de regresión
    • Aplicación en SPSS
  • Ejemplos:
    • Regresión lineal múltiple
    • Autocorrelación y multicolinealidad
    • Análisis gráfico
    • Guardar y heterocedasticidad
    • Corrección - Parte 1
    • Corrección - Parte 2
    • Modelo de regresión múltiple - parte 2
    • Normalidad
    • Multicolinealidad
    • Heterocedasticidad y correlación

SESIÓN 02: MODELOS DE ELECCIÓN DISCRETA

  • Objetivo:
    • Explicar el método de estimación del modelo de elección discreta.
  • Temas:
    • Modelos de elección discreta binaria 
    • Modelo Logit binario
    • Modelo Probit
  • Ejemplos:
    • Modelo Logit
    • Odds ratios
    • Opciones en Logit
    • Logit bivariante
    • Probit bivariante
    • Modelo Probit
    • Modelo Logit - parte 2
    • Modelo Probit - parte 2
    • Modelo Probit de clasificación
    • Modelo Logit y Probit con errores robustos

SESIÓN 03: ANÁLISIS DE COMPONENTES PRINCIPALES

  • Objetivo:
    • Detallar el método multivariante del análisis de componentes principales para aplicarlo en SPSS.
  • Temas:
    • Estructura del ACP
    • Cálculo de los componentes principales
    • Aplicación en SPSS
  • Ejemplos:
    • ACP
    • KMO y Bartlett
    • Análisis gráfico
    • Guardar componentes
    • Caso práctico - Parte 1
    • Caso práctico - Parte 2
    • ACP - Parte 2
    • Gráfico de dispersión por componentes
    • Gráfico de dispersión por componentes - Parte 2
    • Gráfico de dispersión por componentes - Parte 3

SESIÓN 04: ANÁLISIS FACTORIAL EXPLORATORIO

  • Objetivo:
    • Presentar el análisis factorial exploratorio y aplicarlo en SPSS.
  • Temas:
    • Estructura del análisis factorial 
    • Modelo del análisis factorial
    • Aplicación en SPSS
  • Ejemplos:
    • Factorización de ejes principales
    • Obtener factores
    • Máxima verosimilitud
    • Rotación varimax
    • Rotación promax
    • Anti-imagen
    • Factorización de ejes principales - Parte 2
    • Aumentar factores
    • Gráfica de puntuación
    • Gráfica de puntuación con rotación Varimax

SESIÓN 05: ANÁLISIS DISCRIMINANTE

  • Objetivo:
    • Presentar el método del análisis discriminante y aplicarlo en SPSS.
  • Temas:
    • Estructura del análisis discriminante
    • Pasos del análisis discriminante
    • Aplicación en SPSS
  • Ejemplos:
    • Clasificar
    • Métodos
    • Gráficos
    • Guardar
    • Caso práctico - Parte 1
    • Caso práctico - Parte 2
    • Análisis de discriminante
    • Análisis de discriminante - puntuaciones
    • Análisis de discriminante - Parte 2
    • Clasificar nuevos casos

SESIÓN 06: ANÁLISIS CLÚSTER

  • Objetivo:
    • Presentar el análisis clúster y sus tipos para aplicarlos en SPSS.
  • Temas:
    • Estructura del análisis clúster
    • Etapas del análisis clúster
    • Aplicación en SPSS
  • Ejemplos:
    • Clúster jerárquico
    • Guardar y validar
    • Gráficos
    • Clúster bietápico
    • Caso práctico 
    • Clúster no jerárquico
    • Clúster jerárquico - Parte 2
    • Guardar pertenencia y graficar
    • Realizar la clasificación por vecinos cercanos
    • Realizar la clasificación el método de ward

SESIÓN 07: ANÁLISIS DE CORRESPONDENCIA SIMPLE

  • Objetivo:
    • Detallar el método de análisis de correspondencias simple y su aplicación en SPSS.
  • Temas:
    • Estructura del ACS
    • Selección de la técnica 
    • Procedimiento del ACS
    • Aplicación en SPSS
  • Ejemplos:
    • Modelo
    • Estadísticos
    • Gráficos
    • Caso práctico - Parte 1
    • Distancia euclídea
    • Caso práctico - Parte 2 
    • Modelo - Parte 2
    • Estadísticos - Parte 2
    • Gráficos - Parte 2
    • Distancia euclídea - Parte 2

SESIÓN 08: ANÁLISIS DE CORRESPONDENCIA MÚLTIPLE

  • Objetivo:
    • Conocer y entender el análisis de correspondencia múltiple y la aplicación práctica del mismo por medio de SPSS.
  • Temas:
    • Correspondencias múltiples
    • Aplicación en SPSS
  • Ejemplos:
    • ACM
    • Opciones y guardar
    • Gráficos
    • Discretizar 
    • Caso práctico - Parte 1
    • Caso práctico - Parte 2
    • ACM - Parte 2
    • Gráficos - Parte 2
    • Normalización simétrica
    • Normalización independiente

Actualización parcial el 07 de diciembre del 2023.

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