ANÁLISIS ESTADÍSTICO APLICADO CON SPSS Y JAMOVI
Desarrolla competencias para procesar, analizar e interpretar datos cuantitativos mediante SPSS y jamovi, aplicando herramientas estadísticas a tesis, artículos científicos y proyectos de investigación.
Objetivo del programa
Desarrollar competencias para gestionar, depurar, analizar e interpretar datos cuantitativos, seleccionando procedimientos estadísticos según los objetivos, las hipótesis y el nivel de medición de las variables.
¿A quién está dirigido?
Estudiantes universitarios y de posgrado, tesistas, egresados, docentes, investigadores y profesionales. No se requiere experiencia avanzada previa.
¿Qué aprenderás?
Nivel I · Básico
Construcción y depuración de bases; descriptivos, tablas y gráficos.
16 horas lectivasNivel II · Intermedio
Normalidad, confiabilidad, correlaciones, asociaciones y comparación de grupos.
16 horas lectivasNivel III · Avanzado
Regresión lineal, análisis factorial exploratorio y confirmatorio.
16 horas lectivasDocente especialista
Nolberto García Valdez. Licenciado en Administración, con posgrado en Emprendimiento y Negocios Digitales, estudios concluidos de Maestría en Gestión del Talento Humano, estudios doctorales en Administración y Segunda Especialidad en Estadística para la Investigación. Asesor estadístico en Explora Lab, con experiencia en SPSS, jamovi, JASP, AMOS, SmartPLS y RStudio.
Plan de estudios por nivel
Selecciona un nivel para explorar sus módulos, sesiones y entregables. Los tres niveles suman 24 sesiones y 48 horas lectivas.
Nivel I · Gestión, preparación y análisis descriptivo
Domina la construcción, codificación y depuración de bases de datos, el cálculo de indicadores y la elaboración de reportes descriptivos.
Módulo 1. Fundamentos y construcción de bases
Instalación de SPSS y jamovi
Configuración inicial de los programas; estadística descriptiva e inferencial, población, muestra, datos y variables.
Variables y escalas de medición
Variables cualitativas y cuantitativas; escalas nominal, ordinal, intervalo y razón; dimensiones e indicadores.
Creación y codificación de bases
Nombres, etiquetas, valores, escalas Likert y datos perdidos; creación de archivo .sav.
Módulo 2. Depuración y transformación de datos
Importación y control de calidad
Importación de Excel, duplicados, inconsistencias, datos perdidos, filtros y selección de casos.
Transformación y puntajes
Recodificación, inversión de ítems, sumas, promedios, dimensiones y puntuaciones globales.
Módulo 3. Análisis descriptivo y reporte
Estadística descriptiva I
Frecuencias, porcentajes, media, mediana y moda.
Estadística descriptiva II
Desviación estándar, varianza, rango, asimetría y curtosis.
Tablas, gráficos y reporte
Tablas cruzadas, histogramas, barras, diagramas de caja e interpretación de resultados.
Nivel II · Inferencia y contrastación de hipótesis
Aprende a evaluar supuestos y confiabilidad, seleccionar pruebas apropiadas y contrastar hipótesis con interpretación de tamaños del efecto.
Módulo 4. Inferencia, normalidad y confiabilidad
Fundamentos de inferencia
Hipótesis, significancia, p-valor, intervalos de confianza, errores de tipo I y II, pruebas paramétricas y no paramétricas.
Normalidad y supuestos
Histogramas, gráficos Q-Q, Shapiro-Wilk, Kolmogorov-Smirnov y selección de pruebas.
Confiabilidad de instrumentos
Alfa de Cronbach, omega de McDonald, correlación ítem-total y análisis al eliminar ítems.
Módulo 5. Correlación y asociación
Correlación de Pearson
Supuestos, coeficiente r, dirección, magnitud, significancia e intervalos de confianza.
Spearman, Kendall y asociación categórica
Rho, tau-b, tablas de contingencia, chi-cuadrado, Fisher, Phi y V de Cramer.
Módulo 6. Comparación de grupos y decisión estadística
Comparación paramétrica de dos grupos
t de Student para muestras independientes y relacionadas; supuestos y tamaño del efecto.
Comparación no paramétrica
U de Mann-Whitney, Wilcoxon e interpretación.
Comparación de tres o más grupos
ANOVA de un factor, homogeneidad, post hoc, Kruskal-Wallis y taller inferencial.
Nivel III · Regresión y análisis factorial
Desarrolla modelos de regresión lineal e interpreta análisis factorial exploratorio y confirmatorio con criterios de reporte científico.
Módulo 7. Modelos de regresión lineal
Diagnóstico para regresión
Valores atípicos, linealidad, homocedasticidad, tolerancia y VIF.
Regresión lineal simple
R, R², ANOVA, coeficientes B y beta; ecuación e interpretación.
Regresión lineal múltiple
Predictores, métodos Enter y jerárquico, R² ajustado y diagnóstico.
Taller de regresión y reporte
Residuos, ajuste, coeficientes, significancia e informe de regresión.
Módulo 8. Análisis factorial exploratorio y confirmatorio
AFE: fundamentos
KMO, Bartlett, matriz de correlaciones, análisis paralelo y sedimentación.
AFE: extracción y rotación
Varimax, Oblimin, cargas factoriales, comunalidades y depuración de ítems.
AFC: especificación y ajuste
Modelo de medición, cargas estandarizadas, χ², CFI, TLI, RMSEA y SRMR.
AFC: interpretación y reporte
Reporte de AFE y AFC e interpretación de ajustes y decisiones técnicas.
Metodología de enseñanza
Explicación conceptual, demostración en software, práctica guiada y aplicación directa a bases de investigación. Cada módulo culmina con una evidencia práctica.
Productos académicos
Bases codificadas y depuradas, reportes descriptivos e inferenciales, modelo de regresión y reporte AFE/AFC.
Evaluación
- Prácticas: 20 %
- Trabajos productivos: 35 %
- Evaluaciones prácticas: 15 %
- Proyecto final: 30 %
Certificación
Certificación digital de 16 horas lectivas por nivel, o certificación integral de 48 horas lectivas al culminar los tres niveles, complementadas con 24 horas de práctica.
Inicio de clases
Grupo 1:
11 de enero de 2027
Grupo 2:
12 de enero de 2027
Días de clase
Grupo 1:
Lunes y miércoles
Grupo 2:
Martes y jueves
Horarios de clase
Grupo 1:
8:30 p. m. a 10:30 p. m.
Grupo 2:
8:00 p. m. a 10:00 p. m.
Cada sesión tiene una duración de 2 horas. La especialización comprende 24 sesiones distribuidas en tres niveles de formación.
Informes e inscripciones
Conoce los detalles de matrícula, disponibilidad y condiciones del programa directamente con el equipo de atención.
WhatsApp: +51 929 255 050
Consultar por WhatsAppOrganiza
Innovate Elearning Center
Especialización en análisis estadístico aplicado con SPSS y jamovi.
Inicio: 11 de enero de 2027
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