ANÁLISIS MULTIDIMENSIONAL CON SPSS 

Tipo
Alumno de doctorado.
Estado
En fase de matrícula.
Modalidad
Presencial.
Plazas
20
Fecha de inicio
08/06/2026
Fecha de finalización
12/06/2026
Horarios
8-9-10 de junio de 2026. Horario de 11:00 a 13:00 horas 12 de junio de 2026. Horario: de 10:00 a 13:00 horas
Duración
12 horas
Destinatarios
Alumnos de doctorado
Créditos de libre configuracion
1,2
Lugar y aulas de impartición
CRAI-TIC
Tasas de matrícula
Gratuita
Objetivos

BLOQUE A. Técnicas factoriales

El objetivo del bloque A se centra en mostrar la capacidad de los programas estadísticos para poder descubrir relaciones de forma multidimensional utilizando variables cuantitativas y cualitativas, expresando esa relación en factores.

 

BLOQUE B. Técnicas de agrupación

Se busca conseguir que a partir de datos cuantitativos, cualitativos, o bien de los resultados obtenidos del bloque A anterior, se realicen agrupaciones de individuos y/o variables utilizando métodos jerárquicos y no jerárquicos, interpretando y justificando el número de agrupaciones o "clusters" elegido.

 

BLOQUE C. Técnicas de segmentación

Una vez introducido el concepto de "cluster" en el bloque B se procede a su caracterización mediante el Análisis Discriminante. Se pretende mostrar el Análisis de Regresión Logística como una técnica independiente y que a la vez puede utilizarse en algunos casos en los que el Análisis Discriminante no es aplicable.

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. Técnicas factoriales

1.      Análisis de Componentes Principales

2.      Análisis de Correspondencias

 

BLOQUE B. Técnicas de agrupación

3.      Análisis Cluster Jerárquico

4.      Análisis Cluster No Jerárquico

 

BLOQUE C. Técnicas de segmentación

5.      Análisis Discriminante

6.      Análisis de Regresión Logística

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