ASOCIACIÓN Y CONTRASTES DE HIPÓTESIS CON SPSS 

Tipo
Alumno de doctorado.
Estado
En fase de matrícula.
Modalidad
Presencial.
Plazas
20
Fecha de inicio
11/05/2026
Fecha de finalización
15/05/2026
Horarios
11-12-13 de mayo de 2026. Horario: de 11:00 a 13:00 horas 15 de mayo de 2026. Horario: de 10:00 a 13:00 horas
Duración
12 horas
Destinatarios
Alumnos de doctorado de la Universidad de León
Créditos de libre configuracion
1,2
Lugar y aulas de impartición
CRAI-TIC
Aula 109. CRAITIC
Tasas de matrícula
Gratuita
Objetivos

BLOQUE A. Medidas de independencia, asociación y relación entre variables

 

El objetivo del bloque A se centra en mostrar la capacidad de los programas estadísticos para poder descubrir relaciones de forma bidimensional a través de las medidas de independencia y asociación. Con el Análisis de Regresión buscaremos cuantificar las relaciones entre variables cuantitativas mediante funciones de predicción lineales y no lineales.

 

BLOQUE B. Contrastes paramétricos y no paramétricos

 

Los contrastes de hipótesis permiten juzgar si un determinado supuesto se cumple en la muestra o población que analizamos. Se pretende lograr determinar este hecho considerando en primer lugar la identificación del caso de contrastes paramétricos y no paramétricos, muestras independientes y relacionadas, así como el caso de 2 y K muestras. Una vez conseguida la identificación del contraste necesario se procederá a su cálculo e interpretación.

Metodología

Se proporcionará el material necesario en formato pdf de Acrobat y Powerpoint. Se utilizará un campus virtual Moodle propio para el desarrollo del curso con acceso a través de Internet desde cualquier ordenador, proporcionando a cada participante su propia clave.

La propuesta formativa tiene un componente práctico muy elevado en forma de taller.

Programa

BLOQUE A. Medidas de independencia, asociación y relación entre variables

1.      Medidas de independencia, correlación y asociación

2.      Análisis de Regresión

 

BLOQUE B. Contrastes paramétricos y no paramétricos

3.      Contrastes paramétricos para dos muestras. t de Student

4.      Contrastes paramétricos para K muestras. ANOVA

5.      Contrastes no paramétricos para dos y k-muestras

Criterios de evaluación
Se exigirá la asistencia de al menos el 80% de las sesiones presenciales.
Profesorado
  • Ramón Álvarez Esteban. Universidad de León.
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