Curso Nivel 1 de Estadística (5ª edición)

Online

del 8 de novembre al 13 de desembre de 2022

Online

Bizkaia

Extensión universitaria

crèdits

1.0

Imprimir PDF

Estadística inferencial. Introducción al análisis multivariante

En el curso se sentarán las bases para comprender la estadística inferencial, se sabrá qué técnica elegir, como interpretar los resultados, también se verá la utilidad práctica y real de la estadística, dado que el curso es esencialmente práctico, pero también se sentarán las bases teóricas. En el curso se mostrará cómo funciona y la utilidad del programa estadístico SPSS.

El alumnado independientemente de su destreza previa, aprenderá el manejo de la calculadora con soltura, esto le ayudará a ganar tiempo y seguridad en los cálculos en los exámenes.

El tratamiento interactivo, fluido, inmediato en tiempo real y personal que da el formato de curso presencial hará que el alumno afronte con motivación la materia. El profesor siempre ajusta el curso al grupo de alumnos que tiene y contesta a cuantas dudas tienen sobre todo en la semana que hay entre clases o desde el fin del curso a los exámenes. Para ello el profesor se comunicará online a través de Google Drive, los alumnos dejarán sus dudas y el profesor las contesta o se proporcionan materiales, ejercicios, exámenes. También se complementa el curso con algunos vídeos con material estadístico complementario. Se proporcionarán las claves de acceso a los alumnos matriculados en el mismo.

Asistencia en modalidad online directo.

Aforo limitado a 35 matrículas.

Lloc i dates: Del 8 de novembre al 13 de desembre de 2022
De 16:00 a 20:00 h

Veure el calendari

Horas: Hores lectives: 20

Crèdits: 1 crèdit ECTS.

Veure més activitats

Online: Esta actividad se desarrolla exclusivamente online.

Veure més activitats

Programa

dimarts, 8 de novembre
- 16:00-20:00 h. Herramientas básicas de la Estadística Inferencial. Breve repaso de E. Descriptiva. Concepto de NC, errores alfa y beta, distribución muestral, error típico, cocntraste de hipótesis, supuestos básicos, normalidad, tamaño del efecto...
  Intervalos de confianza para la media, varianza y proporción.
  Análisis de datos en diseños de un grupo: t de Student, contraste de media, varianza, proporción...Pruebas NP
dimarts, 15 de novembre
- 16:00-20:00 h. Diferencias entre Contrastes paramétricos y no paramétricos.
  Análisis de datos en diseños de un grupo: t de Student, contraste de media., varianza, proporción… Pruebas NP
dimarts, 22 de novembre
- 16:00-20:00 h. Análisis de datos en diseños de más de dos grupos independientes (ANOVA de un factor intersujetos). Pruebas NP
dimarts, 29 de novembre
- 16:00-20:00 h. Análisis de datos en diseños intrasujetos (ANOVA de un factor intra-sujetos)
  Análisis de datos en diseños de más de dos grupos independientes (ANOVA de dos factores intersujetos).
dimarts, 13 de desembre
- 16:00-20:00 h. Análisis de regresión simple y múltiple
  Fiabilidad, validez y análisis de los ítems

Assistència

Esta actividad se desarrolla exclusivamente online.

Inscripció

El Ámbito UNED hace referencia a:

Estudiantes UNED,
Personal de Administración y Servicios (Sede Central y Centros Asociados),
Profesores y Profesores-Tutores UNED.

Es preciso la asistencia al 85% de las sesiones para obtener el certificado. En los casos de modalidad directo, el registro de asistencia se contabilizará enviando un formulario durante la primera media hora de cada sesión (el enlace al formulario será enviado junto con el enlace a la emision, unos días previos al inicio del curso).

Tenga en cuenta que con los datos aportados en su solicitud de matrícula se confeccionan los certificados; asegúrese que son correctos y están completos.

La devolución del importe de la matrícula se efectuará únicamente si se solicita con al menos 3 días hábiles de antelación a la celebración de la actividad, y siempre justificada por causas de enfermedad o incompatibilidad laboral sobrevenida, para lo que el alumno deberá presentar la documentación que así lo acredite.

Una vez comenzado el curso no se realizarán devoluciones.

Se suspenderá el curso que no alcance el alumnado mínimo previsto, en cuyo caso se devolverá el importe abonado en concepto de inscripción (gastos de transferencias o similares no incluidos).

	Ordinària	Àmbit UNED	Exalumnes UNED/Antics alumnes UNED
Preu	60 €	50 €	50 €

Matrícula en línia

Dirigit per

José Quintanal Díaz: Doctor y Profesor Titular de la UNED

Ponent

Juan Amodia de la Riva: Metodólogo de investigación y experto en análisis de datos.

Dirigit a

Alumnado con asignaturas de estadística inferencial, como es habitual en Ciencias Sociales o de la Salud (psicólogos, médicos, sociólogos, educadores, trabajadores sociales, pedagogos, economistas, historiadores, también, ingenieros, investigadores, doctorandos, profesionales de la estadística etc…) que partan de cero o necesiten refrescar y ordenar lo que sabían. Es idóneo para personas que necesiten una base estadística (en la parte de inferencia estadística) que se cursa en muchas asignaturas de la UNED directamente o en un “nivel dos” después de dar Estadística Descriptiva. También necesario en prácticas y trabajos de investigación durante el grado. Imprescindible para investigación, Trabajos Fin de Grado, de Máster, Doctorados...

Titulació demanada

No se requieren conocimientos previos, el curso partirá desde cero. Es la continuación del curso cero, pero los conocimientos que se requieran se repasarán.

Objectius

Adquirir un nivel superior en estadística o *Diseños de Investigación y Análisis de Datos*.
Al finalizar el curso, el alumnado ha de haber superado los siguientes objetivos:
• Ser capaz de escoger la técnica más apropiada para unos datos concretos.
• Poder realizar la técnica estadística elegida.
• Saber interpretar los resultados proporcionados.

Metodologia

El profesor con muchos cursos de experiencia, imparte las clases de forma amena, práctica, desde cero y a la vez de forma rigurosa. El curso es idóneo para personas que tengan problemas con la estadística inferencial y las matemáticas, pues con el curso le perderán el miedo y conseguirán entender los conocimientos necesarios para superar sus asignaturas.

Col·laboradors