Estadística aplicada a las ciencias sociales con uso de software

Presentación

En un mundo cada vez más impulsado por los datos, la capacidad de analizar información de manera rigurosa y efectiva se ha convertido en una habilidad esencial. El dominio de herramientas estadísticas, conceptos fundamentales, técnicas especializadas, son conocimientos necesarios para potenciar tu carrera y destacar en el competitivo mercado laboral. Este curso de especialización te brindará las herramientas y conocimientos necesarios para convertirte en un experto en el análisis estadístico de datos sociales.

Aprenderás a utilizar software/programas estadísticos como R, JASP y SPSS, que son indispensables para cualquier investigador social que requiera tener las competencias necesarias para diseñar estudios, limpiar datos, construir modelos y extraer conclusiones significativas y poder trabajar en proyectos prácticos que permitirán aplicar los conocimientos adquiridos a situaciones del mundo real.

Objetivos específicos

• Aprender a analizar datos cuantitativos de manera rigurosa y efectiva, utilizando herramientas estadísticas y software especializados.
• Comprender a profundidad conceptos como distribución de frecuencias, medidas descriptivas, probabilidad, intervalos de confianza, pruebas de hipótesis, ANOVA, regresión lineal, correlaciones, entre otros.
• Adquirir habilidades prácticas en el uso de software como R, JASP y SPSS para realizar los análisis estadísticos más usuales en ciencias sociales.
• Desarrollar capacidades de elegir la técnica estadística más apropiada para cada conjunto de datos y objetivo de investigación.
• Aprender a interpretar los resultados de los análisis estadísticos y comunicar los hallazgos de manera clara y concisa.

Dirigido a

• Profesores universitarios, jefes de práctica, asistentes de cátedra de todas las carreras que se ofrecen en la universidad que tengan cursos de investigación social: psicología, administración, educación, humanidades, etcétera.
• Bachilleres y profesionales de las carreras de sociología, antropología, politología, psicología, y otras carreras relacionadas con las ciencias sociales o personas interesadas en especializarse en análisis de datos sociales que trabajen en el ámbito público o privado.

Plan de Estudios

Módulo I: Estadística descriptiva de una y varias variables

• Nociones básicas de R, JASP, SPSS etc
• Distribución de frecuencias para datos
• Medidas descriptivas
• Descripción de datos multivariados
• Medidas descriptivas para datos multivariados
• Axiomas de probabilidad

Módulo II: Tópicos de Inferencia Estadística paramétrica y no paramétrica

• Distribuciones muestrales
• Intervalos de confianza para la media, proporción, varianza, diferencia de medias, proporciones, razón de varianzas
• Prueba de hipótesis para la media, proporción, varianza, diferencia de medias, diferencia de proporciones, razón de varianzas. El valor p
• ANOVA de un factor
• Modelo de regresión lineal
• Análisis Factorial

Módulo III: Modelos de regresión para datos categóricos y Métodos No Paramétricos

• Métodos no paramétricos en correlación
• Métodos no paramétricos para comparación de dos muestras
• Métodos no paramétricos para comparación de tres muestras o más.
• Métodos no paramétricos para muestras dependientes
• Modelo de regresión logística
• Modelo de regresión logística

Expositores

Carlos Renzo Rivera Calcina

Psicólogo y Maestro en Salud Pública por la Universidad Nacional de San Agustín. Cuenta con una especialización sobre muestreo y probabilidades, estadística descriptiva e inferencial en la Universidad de California Berkeley (vía online) y otra especialización en Estadísticas de Género por la Comisión Económica para América Latina y el Caribe (CEPAL). Sus áreas de investigación son: conductas antisociales en adolescentes, violencia dentro de la familia y contra la mujer y psicometría. Actualmente se desempeña como profesor en los cursos de Psicometría, Metodología de la investigación y Seminario de Tesis II en el departamento de Psicología de la Universidad Católica San Pablo. Asimismo, es coordinador del grupo de trabajo de «Violencia, prevención y resiliencia» y miembro del grupo de trabajo de «Evaluación» en la Sociedad Interamericana de Psicología, miembro asociado internacional de la American Psychological Association (APA) y miembro de la International Test Commission (ITC).

Jhon Franky Bernedo Gonzales

Académico y profesional destacado, que actualmente trabaja como Docente en la Universidad Nacional de San Agustín y como Profesor de la Maestría en Matemáticas de la misma Universidad. Doctor en Estadística por la Universidad Federal de São Carlos (UFSCar, Brasil). Su sólida formación también incluye una Maestría en Estadística y una Licenciatura en Matemáticas, logrando un amplio dominio de metodologías estadísticas avanzadas. Durante su trayectoria, ha liderado investigaciones, publicando en revistas de prestigio internacional sobre inferencia bayesiana, análisis de supervivencia y modelado estadístico. Ha asesorado tesis de licenciatura y maestría, contribuyendo al desarrollo académico de nuevos profesionales. Además, su experiencia incluye roles como revisor de publicaciones científicas y evaluador de proyectos. Entre sus múltiples logros, destaca su aportación al desarrollo de modelos bayesianos en el análisis de datos de supervivencia, consolidándose como un referente en esta área de investigación.

Metodología

100% Virtual

Requisitos de admisión

• Ficha de datos (personales, profesional, académicos, entre otros).
• Comprobante de pago

Duración

21 sesiones.

Calendario

Inversión

• Pronto pago hasta el 03 de junio: S/ 1,225.00.
• Inversión: S/ 1,400.00.
• Cuotas: S/ 1,550.00
  • Inicial de S/ 500.00.
  • 03 cuotas de S/ 350.00.
• Descuentos:
  • 5% de descuento corporativo (2 personas).
  • 10% de descuento corporativo (3 personas a más).
  • 20% de descuento para alumnos y exalumnos UCSP.
• Cierre de inscripciones: 17 de junio de 2025.

Certificación

Certificado digital otorgado por Dirección de la Escuela de Postgrado y el Departamento de Psicología y el Departamento de Matemática y Estadística

Organiza