Nori zuzendua:

UPV/EHUko doktoregaiak

Data:

Gipuzkoako campusa: 2022ko azaroa.

Bizkaiko campusa: 2023ko urtarrila.

Iraupena/Ordutegia:

21 ordu (3 orduko 7 saioa).

Ordutegia: 16:00-19:00.

Asistentzia:

% 90 edo gorako asistentzia nahitaezkoa izango da, beti arrazoi justifikatuengatik (Oinarrizko arautegia DOKe-k antolatutako zeharkako prestakuntza jardueretan parte hartzeko 3. puntuan).

Hizkuntza:

Gaztelaniaz.

Modalitatea:

Presentziala.

Lekua eta egunak:

Hizlaria, irakaslea eta profila:

Agueda Azpeitia andrea. Estatistika Aplikatuan diplomatua UABn. 15 urte baino gehiagoz Metodologoen eta Bioestatistikoen taldeko kide izan da finantzaketa publikoa izan duten estatuko eta nazioarteko ikerketa proiektuetan, eta eremu pribatuan CRO’s-en. SPSSko irakaslea da, duela 10 urtetik baino gehiagotik.

Parte hartzaileen kopurua:

12 plaza (onarpena, izen-ematearen ordenaren arabera).

Izen-ematea:

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