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Lucía H.
MADRID
Opinión sobre Postgrado en Analisis de Datos en Ciencias Sociales y de la Salud
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- Clasificatoria de Stevens.
- Rol de las escalas de medida.
- Centro, dispersión y forma de la distribución.
- Espacio muestral y sucesos.
- Conceptos de probabilidad.
- Regla de la multiplicación.
- Regla de la suma.
- Combinatoria (reglas de contar).
- Como seleccionar una muestra aleatoria.
- La distribución binominal.
- La distribución multinominal.
- Tablas de frecuencias con variables de respuesta múltiples.
- Media aritmética.
- Mediana.
- Estadísticos resistentes.
- Comparación entre estadísticos de tendencia central.
- Reglas de sumatorio.
- Métodos para el cálculo de cuantíales.
- Sintaxis para algunos estadísticos no incluidos en SPSS.
- Puntuaciones típicas y percentiles.
- Escalas derivadas.
- Tabla de la curva normal.
- Aproximación de la distribución binominal a la normal.
- La distribución X.
- La distribución t.
- En caso concreto.
- Otro caso concreto.
- El caso general.
- Valor esperado y varianza del estadístico media.
- Distribución muestral del estadístico varianza.
- El método Monte Carlo.
- Propiedades de un buen estimador.
- Como interpretar un intervalo de confianza.
- Intervalo de confianza para el parámetro media.
- Intervalo de confianza para el parámetro proporción.
- Las hipótesis estadísticas.
- Los supuestos del contraste.
- El estadístico del contraste y su distribución muestral.
- La regla de decisión.
- La decisión.
- Consideraciones sobre el nivel crítico (valor p).
- El contraste sobre una proporción con SPSS.
- La prueba X de Pearson sobre la bondad de ajuste con SPSS.
- Tipos de frecuencias.
- La distribución muestral del estadístico T asumiendo.
- El contraste sobre igualdad de varianzas.
- La prueba T de Student para muestras relacionadas con SPSS.
- Diagramas de dispersión.
- Cuantificación de la intensidad de la relación: la covarianza.
- El coeficiente de correlación de Pearson: R.
- Contraste de hipótesis sobre el parámetro.
- Como interpretar el coeficiente de correlación R.
- Relación y casualidad.
- Relación lineal con SPSS.
- Contraste de hipótesis sobre ?XY = k0 (con k0 =/ 0).
- Contraste de hipótesis sobre dos coeficientes de correlación.
- Un ejemplo.
- Que significa rechazar y no rechazar la hipótesis nula.
- Contrastes bilaterales y unilaterales.
- Factores de lo que depende la potencia.
- La prueba sobre el centro de una distribución.
- La prueba de Wikcoxon para una muestra.
- La prueba de los signos para una muestra.
- La prueba T, la de Wilcoxon y de la de los signos.
- Los contrastes sobre el centro de una distribución.
- Los contrastes sobre el centro de una distribución con SPSS.
- La prueba de Kolmogorov-Smirnov sobre bondad de ajuste.
- Los contrastes sobre la forma de una distribución con SPSS.
- Simetría con variables dicotómicas: la prueba de McNemar.
- Simetría con variables politónicas: la prueba de Bowker.
- Homogeneidad marginal y simetría con SPSS.
- Riesgo relativo.
- Odds ratio.
- Relación entre el riesgo relativo y la odds ratio.
- Consideraciones sobre la interpretación de los índices de riesgo.
- Los índices de riesgo con SPSS.
- Acuerdo con variables nominales: Kappa.
- Medidas de concordancia-discordancia.
- Medidas de concordancia-discordancia con SPSS.
- La prueba de Mann-Whitney con SPSS.
- La prueba de Kruskal Wallis con SPSS.
- El caso de dos grupos.
- El caso de más de los grupos.
- Medidas del tamaño del efecto con SPSS.
- Doble contraste unilateral de Schurmann.
- Intervalo de confianza de Westlake.
- La prueba de Wilcoxon para dos muestras de SPSS.
- La prueba de los signos para dos muestras con SPSS.
- Modelos de análisis de varianza.
- Números de factores.
- Tipo de asignación de las unidades de análisis a las condiciones del estudio.
- Forma de establecer los niveles del factor.
- Clasificación de los modelos de análisis de varianza.
- Supuestos del ANOVA de un factor.
- Independencia.
- Normalidad.
- Igualdad de varianzas (homocedasticidad).
- Efectos fijos y aleatorios.
- Medidas del tamaño del efecto.
- Calculo de la potencia y del tamaño muestral.
- Comparaciones múltiples entre medidas.
- Tasa de error en las comparaciones múltiples.
- Prueba de Dunn-Bonferroni.
- Comparaciones de tendencias.
- Prueba de Dunnett.
- Prueba de Tukey.
- Prueba de Scheffe.
- Supuestos.
- Hipótesis de igualdad de medidas.
- Tamaña del efecto y potencia observada.
- Comparaciones post hoc.
- Comparaciones planeadas y de tendencias.
- Tabla de la Distribución F.
- La distribución F con SPSS.
- Métodos secuenciales.
- Supuestos del ANOVA de dos factores.
- Efectos fijos y aleatorios.
- Medidas del tamaño del efecto.
- Calculo de la potencia y del tamaño muestral.
- Efectos principales.
- Efectos simples.
- Efecto de la interacción.
- Hipostasis globales (efecto de A de B y de AB).
- Tamaño del efecto y potencia observada.
- Comparaciones post hoc: efectos principales.
- Comparaciones múltiples: efectos simples.
- Comparaciones múltiples: efecto de la interacción.
- Estadístico F con los grados de libertad modificados.
- Aproximación multivariada.
- Que solución elegir.
- Esfericidad.
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- Tamaño del efecto y potencia observada.
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- Como estimar épsilon.
- Prueba de Cochran.
- Coeficiente de concordancia W de Kendall.
- Esfericidad.
- Hipótesis globales (efecto de A de B y de AB).
- Tamaño del efecto y potencia observada.
- Comparaciones post hoc: efectos principales.
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- Supuestos del modelo.
- Medidas del tamaño del efecto.
- Calculo de la potencia y del tamaño muestral.
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- Hipótesis globales (efectos de A de B y de AB).
- Comparaciones post hoc: efectos principales.
- Comparaciones múltiples: efectos simples.
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- Análisis de los efectos simples.
- Comparaciones entre los niveles de un mismo efecto simple.
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- Mínimos cuadrados.
- Coeficientes de regresión.
- Coeficientes de regresión tipificados.
- Intervalos de confianza.
- Coeficientes de regresión.
- Coeficientes de regresión tificados.
- Criterios para seleccionar variables.
- Métodos para seleccionar variables.
- Casos atípicos en Y.
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- Bondad de ajuste.
- Educación de regresión.
- Significación de los coeficientes de regresión.
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- Importancia relativa de regresión.
- Chequeo de los supuestos.
- Casos atípicos e influyentes.
- Regresión jerárquica o por pasos con variables categóricas.
- Validez de una ecuación de regreso.
- El componente aleatorio.
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- La función de enlace.
- Ajuste global.
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- Seleccionar el modelo.
- Estimar los parámetros y obtener los pronósticos.
- Valorar la calidad o ajuste del modelo.
- Chequear los supuestos.
- Como chequear los supuestos.
- Como valorar el efecto del factor.
- Pendientes de regresión heterogénea.
- Dos variables cuantitativas.
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- Información preliminar.
- Ajuste global.
- Significación de los efectos incluidos en el modelo.
- Estimaciones de los parámetros.
- Información preliminar.
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- Comparaciones múltiples.
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- Medidas repetidas: coeficientes aleatorios.
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- Pronósticos y clasificación.
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- Dos covariables cuantitativas.
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- Significación e interpretación de los coeficientes de regresión.
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- Significación e interpretación de los coeficientes de regresión.
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- La distribución binominal negativa y el problema de la sobredispersión.
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