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, 24, 26, 27 y 31 de Enero | Centro Carlos Santamaría Aula 2 (planta baja) |
Campus Álava | 2, 3, 9 y 10 de Febrero | Centro de Investigación Micaela Portilla Aula 0.2 (planta baja) |
7, 14 y 16 de febrero |
Centro de Investigación Micaela Portilla Aula 0.3 (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.
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.
- 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.
- Muestras independientes
- 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.
- Muestras independientes:
- Comparación de medias:
- 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.
- Muestras independientes:
- Comparación de medias:
SÉPTIMO DÍA
- Resolución de dudas
- Ejercicios Recopilatorios
- Encuesta de Satisfacción