Carga horaria total: 48 hs (24 hs teóricas + 24 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: $527.317.-Graduados de Universidades Extranjeras: $812 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 21 de mayo de 2025, de 18 a 22
Finalización: 27 de agosto de 2025
Habrá un receso por vacaciones del 2 al 16 de julio inclusive.
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: Que los cursantes: Adquieran las capacidades necesarias para conformar bases de datos con información proveniente de investigaciones en el campo de la Psicología, que puedan ser analizadas estadísticamente. Adquieran 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.