Análisis Estadístico Mediante SPSS

Introducción

Primeros pasos con SPSS

• Introducción a la interfaz y funcionalidades de SPSS
• Importación y exportación de archivos de datos
• Entrada y gestión básica de datos

Obtención, edición y guardado de resultados estadísticos

• Generación de informes estadísticos
• Personalización de tablas y gráficos de salida
• Guardado y exportación de resultados del análisis

Manipulación de datos

• Técnicas de transformación de datos
• Recodificación de variables y cálculo de nuevas variables
• Gestión de datos faltantes

Procedimientos de estadística descriptiva

• Cálculo de medidas de tendencia central y variabilidad
• Distribuciones de frecuencia y tablas cruzadas
• Visualización de datos mediante gráficos e histogramas

Evaluación de los supuestos de distribución de puntuaciones

• Pruebas de normalidad y evaluaciones gráficas
• Evaluación de asimetría y curtosis
• Detección de valores atípicos

Pruebas t

• Prueba t para muestras independientes
• Prueba t para muestras relacionadas
• Interpretación de los resultados de la prueba t

Diferencias grupales univariadas: ANOVA y ANCOVA

• ANOVA de un solo factor y comparaciones post hoc
• ANOVA factorial para múltiples variables
• Introducción al ANCOVA y sus aplicaciones

Diferencias grupales multivariadas: MANOVA

• Comprensión de los conceptos de MANOVA
• Ejecución de pruebas MANOVA en SPSS
• Interpretación de los resultados de MANOVA

Procedimientos no paramétricos para el análisis de datos de frecuencia

• Pruebas de independencia chi-cuadrado
• Prueba U de Mann-Whitney y prueba de rangos con signo de Wilcoxon
• Prueba H de Kruskal-Wallis para ANOVA no paramétrico

Correlaciones

• Coeficiente de correlación de Pearson
• Correlación de rangos de Spearman
• Correlación parcial y correlación punto-biserial

Regresión con variables cuantitativas

• Análisis de regresión lineal simple
• Modelos de regresión múltiple
• Interpretación de coeficientes de regresión y diagnósticos

Regresión con variables categóricas

• Codificación de variables ficticias para datos categóricos
• Análisis de regresión logística
• Interpretación de razones de posibilidades y ajuste del modelo logístico

Análisis de componentes principales y análisis factorial

• Análisis factorial exploratorio (EFA)
• Técnicas de análisis de componentes principales (PCA)
• Métodos de rotación factorial e interpretación de resultados

Resumen y siguientes pasos