Modelos Estadísticos de Regresión para la Investigación en Psicología. Aplicaciones en R.

Código: CT1403

Docente/s Responsable/s: Roberto Muiños, Alejandra Lanzillotti

Carga horaria total: 48 hs (24 hs teóricas + 24 hs prácticas)
Inscripción: $500
Aranceles:
Graduados de Universidades Nacionales de Gestión Pública o Privada: $185.923.
Graduados de Universidades Extranjeras: $286.085.
(Alumnos Regulares de la Carrera de Especialización: 10% de descuento sobre el arancel correspondiente)
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) 

Inicio: miércoles 22 de mayo de 2024, de 18 a 22
Finalización: 28 de agosto de 2024


Modalidad de dictado: Presencial Virtual. Teórico-práctica La práctica consiste en: Resolución de problemas de análisis de datos con software específico (R y RStudio) Puesta en común de las resoluciones de los ejercicios
Frecuencia: semanal
Evaluación: informe individual

Objetivos: Adquirir las capacidades necesarias para conformar bases de datos con información proveniente de investigaciones en el campo de la Psicología, que puedan ser analizadas estadísticamente. Adquirir los conocimientos acerca del manejo del software estadístico R a los efectos de poder realizar los análisis estadísticos sobre las bases de datos generadas a partir de Investigaciones en Psicología - Actualicen sus conocimientos referidos a los métodos estadísticos descriptivos e inferencia

Contenidos: Modelos estadísticos. Finalidad y criterios de utilización. Clasificación de los modelos estadísticos de acuerdo a su aplicación y al tipo de variables incluidas. Análisis de la varianza de un factor. Conceptos básicos. Supuestos para su utilización. Aplicaciones y ejemplos. Diseños Factoriales asociados a distintos diseños de investigación. Conceptos básicos. Supuestos para su utilización. Aplicaciones y ejemplos con R. Análisis de Regresión Lineal Simple. Conceptos básicos. Supuestos para su utilización. Aplicaciones y ejemplos con R. Análisis de Regresión Lineal Múltiple. Conceptos básicos. Supuestos para su utilización. Aplicaciones y ejemplos con R. Análisis de Regresión Logística. Conceptos básicos. Supuestos para su utilización. Aplicaciones y ejemplos con R.