Técnicas Estadísticas No Paramétricas Utilizadas en la Investigación Psicológica. 
Código: PW2701

Docente/s Responsable/s: Roberto Muiños

Carga horaria total: 24 hs (12 hs teóricas + 12 hs prácticas) 
Inscripción: $25 
Aranceles:
Graduados de Universidades Nacionales de Gestión Pública o Privada: $ 2.400
Graduados de Universidades Extranjeras: $ 3.692
Pago Único: 10% de descuento
Pago en dos o más cuotas: El presente curso podrá, si correspondiere, abonarse en dos o más cuotas, según se defina al momento de la inscripción. Solamente en estos casos, la opción pago único contará con el 10% de descuento. La cantidad de cuotas se adecuarán a los meses de duración del dictado del curso.

Condiciones de admisión: Graduados de carrera mayor (no menor a 4 años de cursado), quienes deberán presentar curriculum vitae.

Inicio: miércoles 1º de noviembre de 2017, de 18 a 22
Finalización: 6 de diciembre de 2017

Modalidad de dictado: 
Teórico-práctica. La práctica consiste en: ejercicios grupales, ejercicios individuales, puesta en común y debate
Frecuencia: semanal
Evaluación: final escrito individual

Objetivos: Profundizar los conocimientos referidos a los métodos y modelos estadísticos no paramétricos utilizados en la investigación cuantitativa en Psicología desde un punto de vista teórico práctico y con aplicaciones. Brindar los elementos para adquirir los conocimientos acerca del manejo del software estadístico SPSS a los efectos de poder realizar los análisis estadísticos pertinentes con énfasis en la interpretación de resultados.

Contenidos: 
El uso de las pruebas estadísticas no paramétricas en la Investigación. Conceptos básicos. Ámbitos de aplicación. Elección de la prueba estadística adecuada de acuerdo a las características del problema a resolver. El caso de una muestra: pruebas binomial, chi cuadrado. Ejemplos y aplicaciones. El caso de dos muestras relacionadas. Pruebas de Mac Nemar, de signo, de Wilcoxon. Ejemplos y aplicaciones. El caso de dos muestras independientes. Pruebas de Fisher, Mann-Whitney, Kolmogorv-Smirnov. Ejemplos y aplicaciones. Pruebas para k muestras independientes. Ejemplos y aplicaciones. 



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