Carga horaria total: 32 hs (16 hs teóricas + 16 hs prácticas)
Inscripción:
Universidades Nacionales de Gestión Pública o Privada: $2500.-
Universidades Extranjeras: $5 USD.-
Aranceles:
Graduados de Universidades Nacionales de Gestión Pública o Privada: $351.544.-
Graduados de Universidades Extranjeras: $541 USD.-
(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 19 de marzo de 2025, de 18 a 22
Finalización: 14 de mayo de 2025
Modalidad de dictado: Presencial Virtual.Teórico-práctica La práctica consiste en: Resolución de problemas estadísticos con software especializado (R y RStudio) Puesta en común de los resultados de los problemas resueltos.
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: Variables estadísticas. Concepto y características. Aplicación de los niveles de medición. Conformación de bases de datos analizables estadísticamente. Controles de consistencia e integridad. Tratamiento de casos perdidos y atípicos. Utilización de software estadístico: R. Principales características. Manejo de datos y utilización de procedimientos estadísticos. Bases de datos con R. Creación y recodificación de variables. Ponderación de casos. Análisis de bases en forma parcial. Manejo de archivos y carpetas. Elementos básicos de la Estadística descriptiva. Variedades de gráficos estadísticos. Resúmenes estadísticos: utilidad y formas de uso. Medidas de Tendencia Central. Medidas de Variabilidad. Medidas de forma de una distribución estadística. Aplicaciones y ejemplos con R. Elementos básicos de probabilidades y su aplicación en la Inferencia Estadística. Aplicaciones y ejemplos con R. Estadística Inferencial. Intervalos de confianza y Pruebas de hipótesis más. Aplicaciones y ejemplos.