Sábado , 21 Diciembre 2024
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Análisis Cualitativo y Cuantitativo

Este curso te ayudará a identificar el tipo de análisis estadístico adecuado en función del objetivo del estudio. Estos conceptos son básicos para el correcto desarrollo de un proyecto de Big Data

Análisis Cualitativo y Cuantitativo
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Descripción del curso

Este curso consta de cuatro partes. En la primera se hace un breve repaso de ideas estadísticas básicas y se introducen los principales conceptos asociados a los datos multivariantes. También se presenta el software que va a utilizarse a lo largo del curso (PSPP). 

En la segunda parte se estudia cómo predecir una variable en función de otras (métodos de regresión) y cómo estudiar posibles diferencias en el comportamiento de una variable medida en diferentes grupos(análisis de la varianza). 

En la tercera parte se aborda el problema de reducirla dimensión y se estudian los métodos de componentes principales (para datos cuantitativos) y análisis de correspondencias (para datos cualitativos). Por último, se estudian las técnicas de segmentación (análisis clúster) tanto para datos cuantitativos como cualitativos. En todas las técnicas abordadas se hace especial hincapié en la implementación práctica con PSPP y en la interpretación de los resultados del análisis. 

Contenido del curso

Tema 1: Introducción a Software Estadístico y Análisis Univariante

45:14
  • Introducción a Software Estadístico y Análisis Univariante45:14

Tema 2: Introducción al Análisis Multivariante

51:05
  • Introducción al Análisis Multivariante51:05

Tema 3: Cómo predecir: Regresión Lineal

40:51
  • Cómo predecir: Regresión Lineal40:51

Tema 4: Cómo detectar diferencias entre grupos: Análisis de la Varianza

33:49
  • Cómo detectar diferencias entre grupos: Análisis de la Varianza33:49

Tema 5: Cómo extraer información relevante: Componentes Principales Y Análisis de Correspondencias

01:05:12
  • Cómo extraer información relevante: Componentes Principales Y Análisis de Correspondencias01:05:12

Tema 6: Técnicas de segmentación: Análisis Clúster

53:13
  • Técnicas de segmentación: Análisis Clúster53:13

Valoraciones

4.4/5
14 Valoraciones
  • 5 ESTRELLAS
    64%
  • 4 ESTRELLAS
    14%
  • 3 ESTRELLAS
    14%
  • 2 ESTRELLAS
    7%
  • 1 ESTRELLAS
    0%
  • Claudia Fernanda Leal Contreras
    Claudia Fernanda
      Leal Contreras
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    Muy bueno, me ha ayudado a comprender mejor la temática.

  • Andrea Mesa
    Andrea
      Mesa
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    Aporta datos para continuar con los estudios de analisis estadísticos

  • Adolfo Illera Jimenez
    Adolfo
      Illera Jimenez
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    muy bien explicado teoricamente pero no entra practicamente nada en ejercicios prácticos

  • Diego Javier Puebla
    Diego Javier
      Puebla
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  • Antonio Molano
    Antonio
      Molano
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  • Andrés Fernando Valenzuela Saavedra
    Andrés Fernando
      Valenzuela Saavedra
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    muy teorico

  • Ledis Rivera Changra
    Ledis
      Rivera Changra
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  • Italo Miranda Urquieta
    Italo
      Miranda Urquieta
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    Deberían evaluar o dejar que los estudiantes evaluemos las presentaciones al final del curso.

  • Harland Yatzet Lohora Espinoza
    Harland Yatzet
      Lohora Espinoza
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  • Álvaro Carcano Loeza
    Álvaro
      Carcano Loeza
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    Muy bien explicado

  • Carlos López
    Carlos
      López
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    Es de lo mejor que he podido encontrar sobre el tema. Un diez!

  • Karolina .
    Karolina
      .
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    Muy buen curso introductorio al análisis de datos. Me ha gustado mucho el gran número de ejemplos que tiene y como se centra en encontrar el significado de los resultados que se obtienen al aplicar los métodos. Muy práctico!

  • Javi Calvo
    Javi
      Calvo
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    Muy bueno, con montones de aplicaciones prácticas usando PSPP. Cada concepto teórico está muy bien explicado, ideal para adentrarse en este mundo

  • Jorge Carriazo Ortega
    Jorge
      Carriazo Ortega
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    Muy completo y bien explicado. Sienta las bases para ser un experto en análisis de datos

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