“Métodos Cuantitativos de Investigación”
Enviado por tomas • 28 de Diciembre de 2017 • 1.992 Palabras (8 Páginas) • 615 Visitas
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V. Programa Analítico del Curso de “Métodos Cuantitativos de Investigación”
Unidad I. La Ciencia Estadística, conceptos básicos.
- ¿Qué es la Estadística?, ¿Qué es y para que se usa la Bioestadística?
- Tipos de estadística: estadística descriptiva y estadística inferencial
- Población y Muestra
- Parámetro y Estadístico
- La potencia del dato y la potencia de un gráfico
- ¿Qué es un dato?, ¿Qué es una variable?
- Tipos de variables: Cualitativas (Nominales y Ordinales) y Cuantitativas (Discretas y Continuas)
- Escalas de medición
Unidad II. C.P. 1: Diseño de Bases de Datos estadísticos y control de calidad de datos con SPSS.
2.1 Uso de escenarios en SPSS: Para Diseño de BDD y para captura de datos
2.2 Operación de variables en SPSS.
2.3 Definición del tipo de variables en SPSS.
2.4 Configuración de variables de categorías en SPSS
2.5 Introducción de datos al sistema SPSS.
2.6 Procedimiento básico para realizar el análisis estadístico con el SPSS.
2.7 Control de calidad de datos con el SPSS.
Unidad III. El Paradigma de la Investigación Cuantitativa.
3.1 Investigación de tipo experimental.
- Ensayos de experimentación propiamente dichos.
- Ensayos de validación tecnológica (ensayos EMA en FSR).
- Ensayos multiambientales (Modelos AMMI, y GGE).
3.2 Investigación de tipo no experimental u observacional.
- Diagnóstico Rápido Participativo.
- Diagnóstico Agro Socio-Económico.
1.9.2.3 El Estudio de Caso y Serie de Casos.
3.3 Métodos paramétricos univariados.
3.4 Métodos paramétricos multivariados.
3.5 Métodos no paramétricos basados en el ANDEVA.
3.6 Métodos no paramétricos basados en χ2, y r.
Unidad IV. C.P. 2: Estadísticas Descriptivas usando el SPSS.
6.1 Análisis descriptivo de una variable cualitativa en escala nominal.
6.2 Análisis descriptivo de una variable cualitativa en escala ordinal.
6.3 Análisis descriptivo de una variable cuantitativa en escala de intervalo.
Unidad V. El Procedimiento de las Pruebas de Hipótesis Estadística.
5.1 El proceso de investigación científica.
5.2. Concepto de hipótesis.
5.3. Elementos estructurales de la hipótesis.
5.4. Características de una hipótesis científica.
5.5. Tipos de hipótesis de acuerdo a sus objetivos.
5.6 Tipos de hipótesis de acuerdo con su proposición y la relación de sus variables.
5.7. Requisitos fundamentales para la formulación de una hipótesis estadística.
5.8 El ritual de la prueba de hipótesis estadística
5.9 La prueba de significancia estadística.
5.10 Resultados posibles de la prueba de hipótesis: Se acepta Ho o se rechaza Ho.
5.11 Regla de decisión para las hipótesis estadísticas.
5.12 Tres grandes escenarios en el uso de hipótesis estadística.
5.12.1 El uso de modelos paramétricos (Diseños Experimentales).
5.12.2 El uso de modelos no paramétricos.
5.12.3 El análisis de los residuos: Prueba de Shapiro-Wilks y Prueba de Levene
Unidad VI. Análisis de Contingencia, Medidas de Asociación y Correlación. C.P. 3:
6.1 La prueba de Ji Cuadrado de Pearson en tablas de contingencia.
6.2 Medidas de Asociación para dos variables dicotómicas en tablas de contingencia.
6.3 Medidas de Asociación para dos variables en escala nominal.
6.4 Medidas de Asociación para variables en escala ordinal.
6.5 Medidas de Asociación para variables en escala de intervalo o razón.
6.6 Los Coeficientes de Correlación de Pearson y Spearman.
Unidad VI. C.P. 3: El Módulo Operativo Graphs del SPSS.
6.1 El sistema de análisis estadístico del SPSS.
6.2 El análisis gráfico con el módulo operativo Graphs.
6.3 El comando bar dentro del módulo operativo Graphs.
6.4 El comando bar para generar gráficos de múltiples factores en un solo plano cartesiano.
6.5 El Comando line para generar gráficos.
6.6 El comando pie para generar gráficos.
Unidad VII. ANDEVA Univariado en Diseños Completos al Azar (DCA), a partir de estudios de tipo Observacional o No experimental.
7.1 Introducción al Diseño en DCA, Objetivos
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