Para incribirte en el curso
Acceder aquíEl curso introductorio al paquete estadístico IBM SPSS se propone brindar herramientas para el procesamiento y análisis de datos cuantitativos en el marco de las ciencias sociales.
La propuesta busca contribuir a la profesionalización del trabajo con datos sociales obtenidos a través de diversos instrumentos de producción y recolección (encuestas, observaciones, estudios de mercado, indicadores sociales de fuentes oficiales, etc.).
Se espera que las técnicas adquiridas a lo largo del curso contribuyan a mejorar el modo en que se procesan, analizan e interpretan fenómenos sociales en diversas áreas: la investigación básica y aplicada; la formulación, implementación, monitoreo y evaluación de políticas públicas; y las iniciativas en el ámbito público o privado que impliquen una intervención activa en el entorno social en que operan.
Facilitar el desarrollo de las habilidades básicas para procesar y analizar datos estadísticos mediante la aplicación del paquete SPSS.
Brindar herramientas para describir e interpretar de modo consistente los datos obtenidos a través de diversos instrumentos de producción y recolección (encuestas, observaciones, estudios de mercado, indicadores sociales de fuentes oficiales, etc.).
Proveer los conocimientos necesarios para comprender los aspectos metodológicos y estadísticos básicos que constituyen la base del análisis de datos.
El curso se dirige a personas que tengan interés, y/o cuyas ocupaciones requieren el manejo de herramientas de análisis de datos cuantitativos en diversas áreas de las ciencias sociales. Entre los principales destinatarios se encuentran:
- Estudiantes avanzados de grado y posgrado.
- Investigadores y grupos de investigación universitarios.
- Docentes de grado y posgrado.
- Técnicos y profesionales del ámbito público y privado.
Es requisito que los/las estudiantes tengan instalado el programa IBM SPSS versión 16 o superior, el Adobe Acrobat, Microsoft Excel, Word y Powerpoint.
Módulos
1. Introducción. Manejo de archivos y datos
Características generales del paquete estadístico SPSS.
Editor de datos. Vista de datos. Vista de variables.
Visor de Resultados. Editor de gráficos.
Manejo de archivos de datos y de resultados. Creación de nuevos archivos.
Editor de Sintaxis. Creación y ejecución de archivos de Sintaxis.
Importación bases de datos de diferentes tipos de archivos.
Ponderación de casos. Selección de casos y datos.
Segmentación y fusión de archivos.
Exportación de resultados a Word, Excel, Power Point y PDF.
Exportación de datos a Excel y PDF.
2. Ingreso de datos
Propiedades de las variables (Nombre, Tipo, Etiqueta, Etiqueta de Valores, Valores Perdidos, Nivel de medición).
Propiedades para variables cuantitativas (de escala), cualitativas (nominales y ordinales).
Codificación de categorías de una variable.
Carga de preguntas de respuestas múltiples (dicotomías y categorías). Creación de conjuntos de respuestas.
Creación, transformación y recodificación de variables.
Generación y cálculo de nuevas variables a partir de variables preexistentes.
Operadores aritméticos, relacionales y lógicos.
3. Exploración de datos
Estadística descriptiva. Cálculo de frecuencias (absolutas, relativas y acumuladas).
Frecuencias de preguntas de respuestas múltiples.
Gráficos de barras, sectores, línea, área.
Histograma. Diagrama de caja. Gráficos con prueba de normalidad y homogeneidad de la varianza.
Medidas descriptivas. Medidas de tendencia central, de posición, de forma, de dispersión.
4. Análisis de datos
Estadística inferencial. Test de hipótesis. Análisis univariado y bivariado.
Tablas cruzadas/de contingencia. Variables apiladas y anidadas.
Tablas de preguntas de respuestas múltiples.
Medidas de asociación entre variables. Chi cuadrado, Phi, Q, Gamma, V de Cramer.
Comparación de variables a partir de proporciones: Prueba Z, Fisher, Chi cuadrado, McNemar y Q de Cochran.
Comparación de variables a partir de promedios. T de Student para una muestra, muestras independientes y relacionadas. Análisis de la varianza de un factor (ANOVA).
Coeficiente de correlación lineal de Pearson. Correlación por rangos: Rho de Spearman y Tau b de Kendall.
Gráficos de Dispersión.
Modelo de regresión lineal simple. Mínimos Cuadrados Ordinarios.
Gráficos interactivos de regresión lineal.
100% virtual. Los materiales quedan a disposición en el aula y NO es preciso que los(as alumnos/as estén conectados en horarios particulares.
La evaluación del curso constará de los siguientes componentes:
- cuatro trabajos prácticos (a realizar en las semanas 2, 5, 8 y 11)
- un examen final (a completar en la semana 12)
Para obtener el certificado de PARTICIPACIÓN del curso, se requiere que entreguen y aprueben al menos 3 (tres) de los 4 (cuatro) trabajos prácticos; para obtener el certificado de APROBACIÓN del curso deberán aprobar los 4 (cuatro) trabajos y el examen final, con calificación igual o superior a 7/10 puntos, con instancia recuperatoria.
Aranceles
Para Alumnos de Argentina:
3 cuotas de $ 3.000.- cada una o,
1 pago de $ 8.100.- por el total del curso. Incluído un 10% de descuento
Para alumnos del exterior:
3 cuotas de USD 100.- cada una o,
1 pago de $ 270.- por el total del curso. Incluído un 10% de descuento
- Para acceder a los medios de pago, click AQUÍ
Importante
La vacante quedará confirmada habiendo abonado como mínimo la cuota 1 del curso.
Descuentos especiales
10% para socios IDES,
10% becarios CONICET o de universidades nacionales
10% para grupos de 2 o más personas
Los descuentos no son acumulables
Este curso no tiene puntaje docente ni aval del Ministerio de Educación.
Contacto
Tel.: 054 11 4804-5306