Curso “Laboratorio de Análisis Multivariante”
Director del curso: Javier Álvarez Gálvez
Profesores:
– Javier Álvarez Gálvez, Facultad de Enfermería y Fisioterapia (UCA), miembro del INDESS.
– Víctor Sanz Suárez-Lledó, Facultad de Enfermería y Fisioterapia (UCA)
– Jesús Ángel Carretero Bravo, Facultad de Enfermería y Fisioterapia (UCA)
– María Esther Ortega Martín, INDESS (UCA)
– Begoña Ramos Fiol, Facultad de Enfermería y Fisioterapia (UCA)
Área temática del curso: Estadística y Metodología de la Investigación aplicada a Ciencias Sociales y Ciencias de la Salud
Modalidad: Mixta
– Horas presenciales: 12.
– Horas no presenciales: 8
Fechas de impartición: 1, 3 y 8 de Febrero. Horario: de 12:00 a 14:00 horas y de 16:00 a 18:00 horas
Lugar de realización del curso: Laboratorio de Informática INDESS (Lab 1.1. 1ªplanta del INDESS) y Campus Virtual de la UCA.
Objetivo y enfoque: Hacer una introducción claramente práctica a las técnicas multivariantes más extendidas en investigación, enfocada a que el investigador pueda reconocerlas y hacer uso de ellas en sus publicaciones y proyectos.
El curso se desarrollará desde una perspectiva teórico/práctica en la que, a la vez que se ofrecerán los principales contenidos teóricos, el alumno realizará ejercicios prácticos de todos los aspectos teóricos que se vayan desarrollando. Se utilizará el aprendizaje colaborativo y aplicado al desarrollar los casos prácticos de manera grupal en el aula.
Los ejercicios se desarrollarán haciendo uso de software estadístico, principalmente SPSS y R (facilitando los scripts de código en este caso). Se habilitará un espacio en el campus virtual para subir los contenidos del curso, en el que los alumnos podrán tener tutorías con los profesores. Podrán además compartir con otros compañeros las dudas y/o sugerencias sobre el curso a través de los foros del campus.
Competencias a adquirir:
- Capacidad para el manejo de datos multivariantes
- Conocimientos sobre software estadístico (R y SPSS)
- Capacidad para reconocer y entender las técnicas estadísticas multivariantes más habituales
- Capacidad para identificar la técnica adecuada multivariante según la situación y aplicarla revisando sus principales hipótesis
Contenidos:
Introducción
– Título clase 1: Introducción al análisis de datos (2 horas)
Técnicas de dependencia
– Título clase 2: Regresión lineal múltiple (2 horas)
– Título clase 3: Regresión logística (2 horas)
– Título clase 4: Análisis de segmentación (2 horas)
Técnicas de interdependencia
– Título clase 5: Análisis clúster (2 horas)
– Título clase 6: Análisis factorial (2 horas)
Criterios de evaluación: Se evaluará la superación o no del curso a través de la entrega por parte del investigador de ejercicios que se irán realizando de forma simultánea en clase y de algunos otros que se harán a través del campus virtual.
Inscripción: Hasta el 14 de enero de 2022 a través del siguiente formulario:
https://forms.gle/CzcGF9jTk545d8336
Importante: Los alumnos deberán traer su portátil
Más información: gestion.indess@uca.es