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Estadística para investigadores: Todo lo que siempre quiso saber

Offered By: Universidad de Salamanca via Miríadax

Tags

Statistics & Probability Courses Research Methods Courses Quantitative Analysis Courses Descriptive Statistics Courses Data Interpretation Courses Correlation Analysis Courses Non-Parametric Tests Courses

Course Description

Overview

Descripción de curso
Gracias por tu interés. Aunque este MOOC ya se realizó, si te inscribes podrás acceder a los contenidos más importantes y a los vídeos. Sin embargo, no podrás realizar ninguna de las actividades ni te podrás certificar. Cuando esté disponible una nueva edición podrás inscribirte para que obtengas la experiencia completa de un MOOC de Miríadax.

Si alguna vez has tenido problemas con la estadística, este curso está hecho para ti. Es ideal para investigadores y alumnos que se encuentran cursando trabajos fin de grado, trabajos fin de máster o realizando la tesis y que quieren realizar un análisis cuantitativo en sus estudios.

Partimos sin nivel de conocimientos previos y está dirigido a todo el mundo que tenga inquietudes en la interpretación de datos estadísticos. Además, es ideal para recordar y actualizar los conocimientos que ya tiene sobre estadística básica, proporcionándole un buena base para su investigación, de una manera muy sencilla de comprender.

Es un curso muy intuitivo, en el que hacemos énfasis en la utilidad que le proporciona al alumno de cualquiera de las disciplinas del conocimiento, ya sean para estudios en ciencias sociales o ciencias de la salud, donde ponemos de manifiesto las ventajas y las limitaciones de cada una de las técnicas.

Syllabus

Módulo 0
Módulo 1. Estadística Descriptiva: Tablas estadísticas y Tratamiento gráfic
Módulo 2. Estadística Descriptiva: Medidas de Síntesis
Módulo 3. Análisis de la relación entre dos variables cuantitativas: Correl
Módulo 4: Análisis de la relación entre dos variables cualitativas: Test Ch
Módulo 5: Análisis de la relación entre dos variables una cualitativa y otr
Módulo 6: Test no paramétricos: U de Mann-Whitney y Test de Wilcoxon
Despedida

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