Description

Curso 2 meses

ANÁLISIS DE DATOS PARA UNA TESIS

Aprende a realizar los análisis estadísticos para una tesis de titulo, maestría o doctorado.

Inicio 15 de abril 2026

Organiza

Online en vivo

2 meses

Lunes y Miércoles de 8:00 pm a 9:30 pm

56 horas académicas

GRATIS – MASTER CLASS ONLINE

Incluye

4 módulos de estudio (2 semanas de duración cada módulo)
16 clases online en vivo (1 hora con 30 minutos cada clase)
Archivos complementarios de estudio
Proyecto de análisis estadístico de una tesis
Asesoría del profesor en clase
Aula virtual con grabación de las clases y archivos de estudio
Doble certificación por la Universidad San Martin de Porres y Andes – Centro de Negocios Tecnológicos

GRATIS
MASTER CLASS ONLINE

REGÍSTRATE

Acerca del curso

Aprenderás con un enfoque práctico los análisis estadísticos descriptivos e inferenciales necesarios para realizar con éxito una tesis descriptiva, correlacional o explicativa. Usaremos programas como el SPSS, Excel y Minitab
No se requieren conocimientos previos.
Organiza Universidad de San Martín de Porres y Andes – Centro de Negocios Tecnológicos.

Dirigido a

Estudiantes de pregrado.
Estudiantes de posgrado.

Objetivos

Al finalizar el curso estarás capacitado para:

Determinar la fiabilidad y validez del instrumento de medición y aplicar técnicas de estadística descriptiva.
Aplicar pruebas de hipótesis y estimaciones de intervalos de confianza para realizar inferencias estadísticas, utilizando pruebas paramétricas y no paramétricas.
Modelar relaciones entre variables a través de técnicas de regresión lineal, múltiple y logística, evaluando su capacidad explicativa y predictiva.
Aplicar métodos de análisis multivariado, técnicas como análisis de componentes principales, análisis factorial y análisis de conglomerados.

Matricúlate ahora

Plan de estudio

Módulo 1: Modelo de investigación y análisis descriptivo

Sesión 1: Validación del modelo de investigación

Revisión de la teoría metodológica
Analizar los tipos de investigación
Revisar instrumentos y operacionalizar las variables de medición
Conociendo los programas estadísticos SPSS, Jamovi y Minitab
Tipos de variables
Ingreso de datos

Sesión 2: Estadística descriptiva

Conceptos básicos de estadística descriptiva
Tipos de muestreo
Principios de escala de medición
Lineamientos para elaborar instrumentos
Estadísticos de tendencia central, de dispersión, de posición y de forma

Sesión 3: Presentación de los datos

Elaboración de Tablas de frecuencias simples y cruzadas
Elaboración de diagramas de barras y sectores circulares
Diagramas de cajas, diagrama de Pareto
Diagramas de barras error

Sesión 4: Análisis fiabilidad y validez de instrumentos

Medida de estabilidad (confiabilidad por test-retest)
Método de formas alternativas o paralelas
Método de mitades partidas (split-halves)
Medidas de consistencia interna (Alfa de Cronbach, KR20)
Concordancia especialista-examinador
Método Binomial para la validación de instrumentos
Coeficiente V de Aiken para la validación de instrumentos

Módulo 2: Estadística inferencial

Sesión 1: Prueba de hipótesis e intervalos de confianza para una media

Intervalos de confianza
Pruebas de hipótesis, planteamiento de hipótesis nula y alterna
Pruebas de normalidad (Kolmogorov-Smirnov, Shapiro-Wilk)
Prueba T para una media
Intervalo de confianza para una media

Sesión 2: Prueba de hipótesis para una proporción y dos medias

Prueba Z para una proporción
Intervalo de confianza para una proporción
Intervalo de confianza y prueba Z para la diferencia de dos proporciones
Prueba T para dos muestras independientes
Prueba T para dos muestras dependientes o emparejadas
Prueba de hipótesis para la razón de dos varianzas
Determinación del tamaño de una muestra

Sesión 3: Prueba no paramétricas

Prueba Chi Cuadrado
Prueba de rangos con signo de Wilcoxon para una muestra
Prueba U de Mann-Whitney para dos muestras independientes
Prueba de rangos con signo de Wilcoxon para dos muestras relacionadas

Sesión 4: Comparación de varias medias (ANOVA)

Análisis de varianza de un factor
Comparaciones múltiples post hoc (DMS. TUKEY,..)
Análisis de varianza de dos factores
Prueba no paramétrica de Kruskal-Wallis

Módulo 3: Correlación y regresión

Sesión 1: Correlación y regresión lineal simple

Correlación lineal de Pearson
Correlación no paramétrica de Spearman
Modelo de regresión lineal simple
Estimación del modelo y validación

Sesión 2: Regresión lineal múltiple

Modelo de regresión lineal múltiple
Coeficiente de determinación múltiple
Suposiciones del modelo
Pruebas de significancia f y t
Modelo de regresión lineal múltiple con variables independientes cualitativas

Sesión 3: Regresión logística

Ecuación de regresión logística
Estimación de la ecuación de Regresión logística binomial
Validación del modelo y bondad de ajuste
Odds ratios
Regresión logística multinomial

Sesión 4: Otros modelos de regresión

Modelo de regresión Cuadrático
Modelo de regresión Potencia
Modelo de regresión Exponencial
Gráficos de secuencia e introducción a las series temporales

Módulo 4: Análisis multivariado

Sesión 1: Introducción al análisis multivariante

Objetivos del análisis multivariante
Datos multivariantes
Vector de medias
Matriz de varianzas y covarianzas

Sesión 2: Componentes principales

Objetivos del análisis componentes principales
Modelo de Componentes principales
Gráfico de Sedimentación
Interpretación de los componentes principales

Sesión 3: análisis factorial

Sesión 4: Análisis de conglomerados

Elección de variables
Métodos de conglomeración jerárquicos y no jerárquicos
Clúster de k medias
Interpretación de resultados

Conversa con un asesor

Profesor

Pedro Yvan Saenz Rivera

Especialista en estadística

Ver más

Metodología

Aprenderás con un enfoque práctico. Debes revisar los archivos de estudio y participar en las clases online en vivo. En cada módulo de estudio, rendirás un examen online y desarrollarás una actividad de tu proyecto del curso. Al concluir el curso, podrás presentar tu trabajo en una sesión online en vivo para que puedas recibir las recomendaciones finales del profesor.

Certificación

Se entregarán dos certificados del curso:

Certificado por haber participado, otorgado por Andes – Centro de Negocios Tecnológicos.
Certificado por haber aprobado, otorgado por la Universidad San Martín de Porres.

Garantía y Satisfacción

Podrás acceder a una próxima edición del curso para que puedas reforzar y actualizar tus conocimientos o por si no pudiste asistir con regularidad a tus clases.

Profesor