Análisis Estadístico y Base de Datos con SPSS - Avanzado | ICIP | Curso virtual

SESIÓN 01: INTRODUCCIÓN AL ANÁLISIS MULTIVARIANTE

Objetivo:
- Definir y clasificar las técnicas multivariantes y aplicarlas a la estadística.
Temas:
- Análisis multivariante
- Clasificación del análisis multivariante
- Regresión lineal múltiple
- Validación del modelo de regresión
- Aplicación en SPSS
Ejemplos:
- Regresión lineal múltiple
- Autocorrelación y multicolinealidad
- Análisis gráfico
- Guardar y heterocedasticidad
- Corrección - Parte 1
- Corrección - Parte 2
- Modelo de regresión múltiple - parte 2
- Normalidad
- Multicolinealidad
- Heterocedasticidad y correlación

SESIÓN 02: MODELOS DE ELECCIÓN DISCRETA

Objetivo:
- Explicar el método de estimación del modelo de elección discreta.
Temas:
- Modelos de elección discreta binaria
- Modelo Logit binario
- Modelo Probit
Ejemplos:
- Modelo Logit
- Odds ratios
- Opciones en Logit
- Logit bivariante
- Probit bivariante
- Modelo Probit
- Modelo Logit - parte 2
- Modelo Probit - parte 2
- Modelo Probit de clasificación
- Modelo Logit y Probit con errores robustos

SESIÓN 03: ANÁLISIS DE COMPONENTES PRINCIPALES

Objetivo:
- Detallar el método multivariante del análisis de componentes principales para aplicarlo en SPSS.
Temas:
- Estructura del ACP
- Cálculo de los componentes principales
- Aplicación en SPSS
Ejemplos:
- ACP
- KMO y Bartlett
- Análisis gráfico
- Guardar componentes
- Caso práctico - Parte 1
- Caso práctico - Parte 2
- ACP - Parte 2
- Gráfico de dispersión por componentes
- Gráfico de dispersión por componentes - Parte 2
- Gráfico de dispersión por componentes - Parte 3

SESIÓN 04: ANÁLISIS FACTORIAL EXPLORATORIO

Objetivo:
- Presentar el análisis factorial exploratorio y aplicarlo en SPSS.
Temas:
- Estructura del análisis factorial
- Modelo del análisis factorial
- Aplicación en SPSS
Ejemplos:
- Factorización de ejes principales
- Obtener factores
- Máxima verosimilitud
- Rotación varimax
- Rotación promax
- Anti-imagen
- Factorización de ejes principales - Parte 2
- Aumentar factores
- Gráfica de puntuación
- Gráfica de puntuación con rotación Varimax

SESIÓN 05: ANÁLISIS DISCRIMINANTE

Objetivo:
- Presentar el método del análisis discriminante y aplicarlo en SPSS.
Temas:
- Estructura del análisis discriminante
- Pasos del análisis discriminante
- Aplicación en SPSS
Ejemplos:
- Clasificar
- Métodos
- Gráficos
- Guardar
- Caso práctico - Parte 1
- Caso práctico - Parte 2
- Análisis de discriminante
- Análisis de discriminante - puntuaciones
- Análisis de discriminante - Parte 2
- Clasificar nuevos casos

SESIÓN 06: ANÁLISIS CLÚSTER

Objetivo:
- Presentar el análisis clúster y sus tipos para aplicarlos en SPSS.
Temas:
- Estructura del análisis clúster
- Etapas del análisis clúster
- Aplicación en SPSS
Ejemplos:
- Clúster jerárquico
- Guardar y validar
- Gráficos
- Clúster bietápico
- Caso práctico
- Clúster no jerárquico
- Clúster jerárquico - Parte 2
- Guardar pertenencia y graficar
- Realizar la clasificación por vecinos cercanos
- Realizar la clasificación el método de ward

SESIÓN 07: ANÁLISIS DE CORRESPONDENCIA SIMPLE

Objetivo:
- Detallar el método de análisis de correspondencias simple y su aplicación en SPSS.
Temas:
- Estructura del ACS
- Selección de la técnica
- Procedimiento del ACS
- Aplicación en SPSS
Ejemplos:
- Modelo
- Estadísticos
- Gráficos
- Caso práctico - Parte 1
- Distancia euclídea
- Caso práctico - Parte 2
- Modelo - Parte 2
- Estadísticos - Parte 2
- Gráficos - Parte 2
- Distancia euclídea - Parte 2

SESIÓN 08: ANÁLISIS DE CORRESPONDENCIA MÚLTIPLE

Objetivo:
- Conocer y entender el análisis de correspondencia múltiple y la aplicación práctica del mismo por medio de SPSS.
Temas:
- Correspondencias múltiples
- Aplicación en SPSS
Ejemplos:
- ACM
- Opciones y guardar
- Gráficos
- Discretizar
- Caso práctico - Parte 1
- Caso práctico - Parte 2
- ACM - Parte 2
- Gráficos - Parte 2
- Normalización simétrica
- Normalización independiente