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

Código: CT1603

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

Carga horaria total: 48 hs (24 hs teóricas + 24 hs prácticas)
Inscripción:
Graduados de Universidades Nacionales de Gestión Pública o Privada: $ 2500.-
Graduados de Universidades Extranjeras: U$S 5.-
Aranceles:
Graduados de Universidades Nacionales de Gestión Pública o Privada: $ 580.048.-
Graduados de Universidades Extranjeras: U$S 849.-
(Alumnos Regulares de la Carrera de Especialización: 10% de descuento sobre el arancel correspondiente)

Condiciones de admisión: Graduados de carrera mayor (no menor a 4 años de cursado) 

Inicio: miércoles 27 de mayo de 2026, de 18  a 22
Finalización: 9 de septiembre de 2026

Modalidad de dictado: Presencial Virtual. Teórico-práctica La práctica consiste en: Resolución de problemas específicos con R y RStudio (software gratuito). Puesta en común de los problemas resueltos.
Frecuencia: semanal
Evaluación: monografía individual

Objetivos: Actualizar los conocimientos referidos a los métodos estadísticos descriptivos e inferencia. Profundizar los conocimientos referidos a los métodos y modelos estadísticos utilizados en la investigación en Psicología. Adquirir los conocimientos acerca del manejo del software estadístico R a los efectos de poder realizar los análisis estadísticos correspondientes.

Contenidos: Modelos estadísticos. Finalidad y criterios de utilización. Clasificación de los modelos estadísticos de acuerdo con su aplicación y 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.