Temario del curso de SPSS Statistics 26

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Curso de SPSS Statistics 26

Certificado por:


Sobre el curso Siendo que la estadística se ha convertido en una herramienta fundamental para el desarrollo de las investigaciones, ya que nos ayuda a la toma de decisiones para contribuir a la solución de problemas de la sociedad, el adquirir conocimientos sobre el uso del paquete estadístico SPSS for Windows es esencial. El Curso de Especialización en SPSS Profesional Versión 26 brindará a los participantes los conocimientos necesarios para el desarrollo de las técnicas estadísticas a nivel básico e intermedio. . Este curso servirá de ayuda para todo aquel profesional que sin necesidad de tener la profesión estadística necesita hacer uso de ella, y su ventaja es que es con este programa se pueden efectuar cálculos complejos de la estadística de manera sencilla y obteniendo los resultados adecuados.


Características Certificado a nombre del Colegio de Estadísticos del Perú. Metodología 100% virtual. Plana docente de las mejores universidades del Perú. Respuesta a tus preguntas por el docente a través del foro de debate. Artículos, escritos, material audiovisual y demás recursos proporcionados por el docente. Acceso las 24 horas del día, todos los días de la semana, por siempre. Precio normal S/.190 Precio especial S/.160 c/u (de 2 a más estudiantes).


¿A quién va dirigido? Este curso está dirigido a todo tipo de profesional o estudiante interesado en adquirir conocimientos y desarrollar investigaciones haciendo uso correcto del software estadístico para poder obtener los resultados de su investigación de manera sencilla.


Objetivos Al concluir el Curso en de Especialización en SPSS Profesional Versión 26, los participantes tendrán la capacidad de aaplicar las técnicas adecuadas para realizar una investigación científica, haciendo uso correcto del software SPSS versión 26.


Docentes Dra. Lic. Irma Yupari Doctora en Administración de la Educación otorgado por la Universidad Cesar Vallejo en el año 2012, Magister en Docencia Universitaria otorgado por la Universidad Cesar Vallejo en el año 2008, Licenciada en Estadística, Bachiller en Ciencias Físicas y Matemáticas otorgado por la Universidad Nacional de Trujillo en el año 2002 y Bachiller en Educación otorgado por la Universidad San Pedro de Chimbote en el año 2004. Docente en la Universidad Católica de Trujillo, Universidad San Pedro y actualmente Universidad Cesar Vallejo de Trujillo desde el año 2006. He desempeñado cargos como coordinadora de estadística y Jefa de Investigación en la Sede Chepén. Investigaciones publicadas en revistas indexadas a nivel internacional. Ponente en Congresos Internacionales y Nacionales de Investigación Científica. Premio como docente destacada en la UCV – Trujillo el año 2016 y 2018 y como docente investigadora en el año 2017. Actualmente formo parte de RENACYT (EXREGINA) siendo, calificada como docente investigadora María Rostworowski I.


MODALIDAD DE PAGO


Pasos Realizar el pago de inscripción en la siguiente cuenta: Banco de Crédito del Perú (BCP) - Cuenta Corriente Soles Nº de cuenta: 570-2495897-0-53 Código Interbancario: 00257000249589705305 Banco de la Nación - Cuenta Corriente Soles Nº de cuenta: 00-749-009683 Banco Interbank - Cuenta Corriente Soles Nº de cuenta:200-3001675956 Banco BBVA Continental - Cuenta Corriente Soles Nº de cuenta: 0011-0249-0100176224-02 Banco Scotiabank - Cuenta Corriente Soles Nº de cuenta: 000-8518564 Paypal: gerencia@eai.edu.pe Una vez realizado el pago, enviar el voucher escaneado al siguiente correo: cursos@eai.edu.pe Finalmente, nos pondremos en contacto con usted para proceder con su registro.


CONTACTO


Consultas Para más información puede ingresar a: https://www.eai.edu.pe/cursos/spss/

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Horario: - Lunes a Viernes: 9 am - 7 pm - Sábados: 9 am - 12 pm


Consultas Dirección: Av. José de la Riva Agüero 2092 2do Piso - San Miguel - Lima Universidad Nacional Mayor de San Marcos

Escuela Americana de Innovación

Pontificia Universidad Católica del Perú


TEMARIO


Módulo 1 Presentación del programa SPSS versión 26. Nociones básicas a usar - Introducción - Conceptos básicos de estadística - Creación de un archivo de trabajo en SPSS - Exportar una base de datos de Excel - Descripción de variables: categórica y numérica - Insertar variables


Módulo 2 Construcción de una base de datos y Análisis descriptivo - Organización y arreglos de datos - Codificación de datos - Transformación y recodificación de variables - Asignación de rangos - Construcción de una tabla de frecuencia. Interpretación


Módulo 3 Análisis descriptivo de una base de datos Parte 2 - Medidas de tendencia central (media, mediana y moda) - Medidas de dispersión (rango varianza, desviación típica, coeficiente de variación) - Medidas de posición (deciles, cuartiles, percentiles) y forma (asimetría, curtosis) de distribución - Representación gráfica de datos: Histograma, polígono de frecuencia, Barras, sectores, cajas y bigotes


Módulo 4 Regresión y Correlación - Regresión lineal Simple - Regresión lineal Multiple - Correlación


Módulo 5 Análisis de la fiabilidad de los datos y validación usando el análisis factorial - Análisis de fiabilidad (alfa de Conbrach) - Validez de constructo usando Análisis factorial por componentes principales - Análisis e Interpretación


Mรณdulo 6 Prueba de Hipรณtesis para variables cuantitativas parte 1 - Pruebas de Normalidad Kolmogorov Smirnov y Shapiro Wilk - Prueba T de Student para muestras relacionadas - Prueba T de Student para muestras independientes - ANOVA de un factor


Mรณdulo 7 Prueba de Hipรณtesis para variables cuantitativas parte 2 - Prueba U de Mann Whitney - Prueba de Krustal Wallis - Prueba de Wilconson


Módulo 8 Prueba de Hipótesis para variables cualitativas - Prueba de Hipótesis Chi Cuadrado - Corrección de yates , test de Fischer - Prueba de Mc. Nemar - Análisis e Interpretación


Módulo 9 Regresión Logística - Estimación del riesgo e intervalos de confianza - Regresión Logística Binaria Análisis e Interpretación


Módulo 10 Técnicas Multivariadas - Análisis de conglomerados: - Análisis Clúster jerárquico - Análisis Clúster no jerárquico


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