Curso Básico de Estadística para Ciencias Sociales
200 horas
Modalidad Online
Resumen
Este Curso básico de Estadística para Ciencias Sociales le ofrece una formación especializada en la materia. Hoy en día es muy importante tener cierto conocimiento estadístico para la comprensión y utilización de la información disponible a nuestro alrededor. Por eso, con este Curso de Estadística para Ciencias Sociales se ofrece los conocimientos necesarios para aquellos profesionales de las ciencias sociales que quieran realizar un análisis estadístico de los fenómenos sociales.
Objetivos
– Conocer las fases del proceso estadístico.
– Aprender la estadística descriptiva.
– Realizar representaciones gráficas de variables estadísticas.
– Hacer un análisis unidimensional y multidimensional.
– Aprender la teoría de la probabilidad.
– Aprender la Inferencia estadística. Y hacer una estimación puntual y por intervalos.
– Hacer contraste de hipótesis.
Salidas profesionales
Estadística, Ciencias Sociales.
Para que te prepara
El presente Curso en Estadística para Ciencias Sociales te prepara para que el alumno sea capaz de conocer los métodos de estadística y poder emplearlos en las ciencias sociales.
A quién va dirigido
Este Curso básico de Estadística para Ciencias Sociales está dirigido a todos aquellos titulados universitarios y/o profesionales de las ciencias sociales que quieran obtener unos conocimientos profesionales sobre la estadística y poder usarlos en su campo de estudio.
Temario
- Historia de la estadística
- Introducción a la estadística
- Introducción, concepto y funciones de la estadística
- Estadística descriptiva
- Estadística inferencial
- Medición y escalas de medida
- Variables: clasificación y notación
- Distribución de frecuencias
- Representaciones gráficas
- Propiedades de la distribución de frecuencias
- Medidas de posición
- Medidas de dispersión
- Medidas de forma
- Curva de Lorenz, coeficiente de Gini e índice de Theil
- Conceptos previos de probabilidad
- Variables discretas de probabilidad
- Distribuciones discretas de probabilidad
- Distribución normal
- Distribuciones asociadas a la distribución normal
- Introducción al Teorema Central del Límite
- Aproximación normal a la distribución binomial
- Teorema Central del Límite de Laplace
- Teorema Central del Límite y primeras demostraciones rigurosas
- Generalizaciones del Teorema Central del Límite
- El muestreo aleatorio simple o irrestrictamente aleatorio
- Muestreo aleatorio estratificado
- Los estimadores indirectos: razón y regresión
- El muestreo aleatorio por conglomerados
- 5.Muestreo polietápico
- 6.Muestreo aleatorio sistemático
- Muestreo sistemático replicado
- La técnica de las submuestras interpenetrantes
- Qué es una distribución muestral
- Distribución muestral del estadístico media
- Distribución muestral del estadístico proporción
- Método de máxima verosimilitud
- Método de los momentos
- Relación entre el método de máxima verosimilitud y el de los momentos
- Propiedades deseables para un estimador paramétrico
- Introducción a las hipótesis estadísticas
- Contraste de hipótesis
- Contraste de hipótesis paramétrico
- Tipologías de error
- Contrastes no paramétricos
- Modelos de medidas repetidas
- Introducción a los modelos de regresión
- Modelos de regresión: aplicabilidad
- Variables a introducir en el modelo de regresión
- Construcción del modelo de regresión
- Modelo de regresión lineal
- Modelo de regresión logística
- Factores de confusión
- Interpretación de los resultados de los modelos de regresión
- Estadística no paramétrica. Conceptos básicos
- Características de las pruebas
- Ventajas y desventajas del uso de métodos no paramétricos
- Identificación de las diferentes pruebas no paramétricas
Titulación
TITULACIÓN expedida por EUROINNOVA INTERNATIONAL ONLINE EDUCATION, miembro de la AEEN (Asociación Española de Escuelas de Negocios) y reconocido con la excelencia académica en educación online por QS World University Rankings
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