Docente: Pablo Andrés Salgado

Dedicación estimada: 12 hs reloj semanales. Total 96 hs reloj.

..... Más Información y Aranceles

Modalidad: A distancia: a través de la plataforma virtual de cursos de Centro REDES.

Duración: Ocho semanas, distribuidas en 4 módulos de aprendizaje

Destinado a: Profesionales y técnicos de las diferentes áreas de la ciencia que requieran de técnicas de estadística inferencial aplicando a comparación de variables cualitativas y pruebas paramétricas de uso más frecuentes para el análisis de datos.

Cuando se quiere comparar variables cualitativas y/o no se cumplen los supuestos de las pruebas paramétricas, es necesario recurrir a otros tipos de pruebas que aquellas que se denominan de distribución libre o no paramétricas.

En este curso de Estadística inferencial, se busca proporcionar a los profesionales las herramientas necesarias para tratar y analizar sus propios datos de manera efectiva y confiable. Se enfoca en el uso de técnicas estadísticas no paramétricas, que son ampliamente utilizadas en la investigación científica y en el análisis de datos.

Durante este módulo, los participantes aprenderán a aplicar pruebas estadísticas como Prueba de Chi cuadrado, Prueba de McNemar y las pruebas estadísticas no paramétricas como: Prueba de Mann-Whitney, Prueba de Wilcoxon, Prueba de Kruskal-Wallis, Prueba de Friedman, Correlación de Kendall y Correlación de Spearman.

Se les enseñará a interpretar los resultados obtenidos de estas pruebas, de manera que puedan extraer conclusiones válidas y significativas en sus estudios e investigaciones.

Al finalizar este módulo, los profesionales contarán con las habilidades necesarias para utilizar técnicas estadísticas avanzadas en el análisis de datos, lo que les permitirá mejorar la calidad de sus investigaciones y la toma de decisiones basadas en evidencia sólida. Esto les brindará mayor confianza en sus resultados y les ayudará a avanzar en sus carreras profesionales.

 

Requisitos: Tener instalado el Adobe Acrobat (pdf), MS Word, MS Power Point, MS Excel y el Epidat 3,1 y en caso de usar el paquete estadístico SPSS o el disponible en el aula virtual PSPP tendrá a disposición ejercitación para estos programas.

Conocimientos mínimos previos: Manejo básico de Ofimática (Excel, Word y Power Point o equivalentes). Se recomienda haber cursado Elementos básicos de estadística y metodología aplicada a la investigación o tener conocimientos sobre estadística descriptiva.

  

Contenidos:

Módulo 1:

Distribución de probabilidades para variables cualitativas: Distribución Binomial, Distribución de Poisson. Cálculo del Intervalo de confianza para proporciones. Probabilidad Conjunta. Probabilidad Marginal. Probabilidad Condicional. Tablas de contingencia o bivariada: construcción y aplicación. Tablas de contingencia. Frecuencias observadas y Frecuencias esperadas. Pruebas de Bondad de Ajuste: Prueba binomial para una muestra. Distribución Chi cuadrado. Prueba Chi cuadrado para una muestra.

Módulo 2:

Test de independencia: Prueba de Chi cuadrado de Pearson. Análisis de residuos.  Medidas de asociación: Coeficiente de contingencia y V de Cramer. Medidas de asociación en tablas de contingencia 2x2, Corrección por continuidad de Yates: Test exacto de Fisher. Medidas de asociación: Coeficiente Phi. Riesgo Relativo y Odds Ratio. Interpretación del riesgo relativo y el Odds Ratio. Análisis de asociación en los estudios de cohortes. Análisis de asociación en los estudios de casos y controles. Análisis de asociación en los estudios transversales. Prueba de McNemar.

Módulo 3:

Test no paramétricos para dos muestras: Prueba de Mann-Whitney para muestras independientes, Prueba de Wilcoxon para muestras relacionadas. Test estadísticos para más de dos muestras: Prueba de Kruskal-Wallis para pruebas independientes y Prueba de Friedman para muestras relacionadas.

Módulo 4:

Medidas de Concordancia: Coeficiente Kappa. Medidas de correlación para variables cualitativas ordinales: Tau b y Tau c de de Kendall. Medidas de asociación Coeficiente de Correlación Eta. Medidas de correlación para variables cuantitativas: Coeficiente de Correlación de Spearman.