Perfil de la o del participante:

Alumnado de Doctorado UPV/EHU

Fechas:

Campus Gipuzkoa: noviembre 2022.

Campus Bizkaia: enero 2023.

Duración / Horario:

21 horas (7 sesiones de 3 horas cada una).

Horario: 16:00-19:00.

Asistencia:

90% de asistencia obligatoria, ausencias siempre con causa justificada (Ver punto 3 de la normativa básica para la participación en actividades de formativas transversales organizadas por la Escuela de Doctorado).

Idioma:

Castellano.

Modalidad:

Presencial.

Lugar y días de celebración:

Ponente, formadora y perfil:

Dra. Agueda Azpeitia. Diplomada en Estadística Aplicada por la UAB. Ha formado parte del equipo de Metodólogos y Biosestadísticos en proyectos de Investigación Estatales e Internacionales con financiación pública por más de 15 años y en el ámbito privado en CRO's. Docente de SPSS desde hace más de 10 años.

Número de participantes:

12 (admisión por orden de inscripción)

Inscripción:

Objetivos:

El objetivo de este curso es dotar de los conocimientos y las habilidades necesarias para la realización de análisis descriptivos e inferencias estadísticas utilizando como herramienta el programa SPSS.

Los ejemplos y ejercicios están preparados para trabajar con datos relacionados con la investigación en ciencias del comportamiento o ciencias de la salud, aunque el curso está dirigido a doctorandas y doctorandos de cualquier programa de doctorado de la UPV/EHU.

Programa

PRIMER DÍA

• Taller “Buenas Prácticas para la creación de Bases de Datos de Investigación”
• Introducción al taller.
• Recomendaciones para la creación de bases de datos de investigación.
• Selección de variables a incluir/descartar.
• LOPD: Disociación vs Anonimización. Disociación del número de historia.
• Casos prácticos. Errores comunes.
• Ejercicio Práctico: Creación de una base de datos.

SEGUNDO DÍA

• Creación de un nuevo fichero de datos en SPSS.
• Propiedades de las variables.
• Importación de archivos al SPSS: Excel, Access…
• Preparación del archivo para el posterior análisis estadístico:
  • Creación de variables nuevas.
  • Creación de variables a partir de fechas.
  • Como pasar de una variable continúa a una categórica.
• Ejercicios

TERCER DÍA

• Manipulacion de un fichero de datos en SPSS
  • Filtrar
  • Segmentar
  • Ordenar
• Análisis estadísticos básicos (I).
  • Estadísticos descriptivos adecuados para datos categóricos.
  • Gráficos adecuados para la descripción de datos categóricos.
• Análisis estadísticos básicos (II).
  • Datos numéricos:
  • Definición estadística básica.
    • Estadísticos descriptivos adecuados para datos numéricos
      • Medidas de tendencia central y de posición.
      • Medidas de variabilidad.
      • Medidas de forma.
    • Gráficos adecuados para el análisis descriptivo de datos numéricos.

CUARTO DÍA

• Análisis estadísticos básicos (III).
  • Estadísticos descriptivos adecuados para datos numéricos por grupos
  • Medidas de tendencia central y de posición.
  • Medidas de variabilidad.
  • Medidas de forma.
  • Gráficos adecuados para el análisis descriptivo de datos numéricos.
• Tablas de contingencia
  • Definición
  • Características
  • Prueba de c2
• Ejercicios

QUINTO DÍA

• Comparación de medias:
  • Muestras independientes
    • Definición estadística.
  • Muestras relacionadas
    • Definición estadística.
• Ejercicios
• Análisis de la Varianza (ANOVA)
  • Objetivos y aspectos teóricos.
  • Análisis de varianza entre grupos: homogeneidad/homocedasticidad.
    • Comparaciones múltiples: pruebas post-hoc

SEXTO DÍA

• Análisis de la Varianza (ANOVA) Continuacion
• Pruebas no paramétricas y sus usos. (I)
  • Prueba Kolmogorov-Smirnov. Teoría y ejemplos.
  • Ejercicios.
• Pruebas no paramétricas y sus usos. (II)
  • Comparación de medias:
    • Muestras independientes:
      • U Mann-Whitney.
      • Kruskal Wallis (K-W)
    • Muestras relacionadas
      • Test de signos de Wilcoxon.
• Ejercicios

SEPTIMO DÍA

• Resolución de dudas
• Ejercicios Recopilatorios
• Encuesta de Satisfacción