Estadística Básica con R: Descriptiva e Inferencia (En-Fb 2022)

Estadística Básica con R: Descriptiva e Inferencia

Perfil de la o del participante:

Alumnado de Doctorado UPV/EHU

Fechas:

  • Enero 2022 (Campus Gipuzkoa)
  • Enero-Febrero 2022 (Campus Álava)

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:

Sesiones presenciales en las que se respetarán las medidas de seguridad en materia sanitaria (será obligatorio el uso de mascarilla).

Las y los participantes deberán utilizar su propio ordenador portátil, con el software “R” instalado.

Lugar y días de celebración

CAMPUS FECHAS LUGAR
Campus Gipuzkoa 10, 12, 13, 17, 18, 19 y 24 de Enero Centro Carlos Santamaría 
Aula 2 (planta baja)
Campus Álava 26, 27 y 31 de Enero
2, 3, 9 y 10 de Febrero
Centro de Investigación Micaela Portilla
Aula 0.2 (planta baja)

Ponente, formadora y perfil:

Dña. 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 plazas

Admisión por orden de inscripción. 

Inscripción:

AVISO: Cada doctoranda o doctorando, deberá inscribirse en el Campus al que está adscrito el Programa de Doctorado en el que está matriculada, matriculado.

Inscripción cerrada

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 software libre R.

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

  • Tema 1. Comenzando con R.
    • Presentación de Software
    • Instalación
    • Interfaz Grafica
    • R Commander (Rcmdr)
  • Ejercicios
  • Distribuciones de Probabilidad.
    • Cálculo de probabilidades
    • Representación de funciones
    • Generación de números aleatorios.
  • Ejercicios

TERCER DÍA

  • Manejo de la Base de Datos:
    • Creación de variables
    • Recodificación de variables discretas
    • Recodificación de variables continuas
    • Selección de la base de datos
  • Ejercicios
  • Análisis estadísticos básicos (I).
    • Datos categóricos:
      • 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 (II) Continuación.
    • Tablas de contingencia
    • Definición
    • Características
    • Prueba de c2
  • Ejercicios
  • Comparación de medias:
    • Muestras independientes
      • Definición estadística.
    • Muestras relacionadas
      • Definición estadística.
  • Ejercicios

QUINTO DÍA

  • Análisis de la Varianza (ANOVA)
    • Objetivos y aspectos teóricos.
    • Análisis de varianza entre grupos: homogeneidad/homocedasticidad.
      • Comparaciones múltiples: pruebas post-hoc
  • 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

SEXTO DÍA

  • 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.

SÉPTIMO DÍA

  • Resolución de dudas
  • Ejercicios Recopilatorios
  • Encuesta de Satisfacción