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Estadística Multivariada Usando R

El presente curso tiene como principal objetivo entregar una aproximación general a la implementación de diversas técnicas de análisis multivariado exploratorio y confirmatorio utilizando el software RStudio. A lo largo de las sesiones se abordarán los diferentes elementos del trabajo del modelamiento estadístico de la realidad social: sus supuestos teóricos y matemáticos, los diferentes pasos de análisis. su ejecución mediante RStudio, la interpretación y evaluación de resultados de los modelos, así como ejemplos de aplicación concreta sobre fenómenos de interés para diversas disciplinas de las ciencias sociales. A lo largo del curso se irán compartiendo archivos de datos, sintaxis y referencias utilizadas por lo que cada estudiante se llevará un material ya construido en base al cual podrá continuar aprendizajes a la vez que comenzar rápidamente a implementar el uso de técnicas de análisis multivariado usando R y RStudio para sus propios fines de investigación, sea en el área académica o profesional.

Horario:

Los sábados a partir del 27 de Abril.
Sábados de 10 a 13 hrs,
6 Sesiones (18 horas)

¡10 Cupos!

Solo diez cupos disponibles
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el Curso Imperdible

$120.000

6 Sesiones
18 horas
10 a 13 horas

Estadística Multivariada Usando R

Objetivos

Objetivo general: 

Aproximar de forma general a las y los estudiantes a diferentes técnicas estadísticas de análisis multivariable, exploratorias y confirmatorias, y a su ejecución mediante el software RStudio en el ámbito de la investigación social. Se espera que al final del curso cada estudiante haya integrado los conocimientos necesarios para la posterior aplicación autónoma de tales herramientas estadísticas en sus propias instancias de investigación académica y/o profesional.

Objetivos de aprendizaje específicos:

  • Introducir de forma general al uso de RStudio para el análisis de datos sociales.
  • Comprender los fundamentos epistémicos y matemáticos que sostienen la construcción de modelos de análisis estadístico multivariables.
  • Diseñar y analizar con criterios estadísticos y teóricos sólidos los resultados de la aplicación de modelos de análisis estadístico multivariables.
  • Comunicar al público general (especializado y no especializado) los resultados de modelos estadísticos multivariables, considerando sus potencialidades y límites como instrumento de interpretación de la realidad.
  • Indicar bibliografía e insumos educativos generales para el uso de R y RStudio y literatura especializada sobre las técnicas de análisis estadístico revisadas.
Público Objetivo
Requisitos mínimos

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Programa del Curso

6 Sesiones (18horas)

Sesión 1 / 27 de Abril:
Introducción al uso de RStudio para el análisis de datos sociales.

La construcción de datos sociales cuantitativos: mirada histórica y presentación de las fuentes contemporáneas de información social. Sentido de la reflexión metodológica en torno al uso de software como herramienta de investigación social. Ventajas del uso de R frente a otras opciones. Presentación general del software R. Herramientas básicas para el manejo de datos y análisis estadísticos usando RStudio.



Sesión 2 / 4 de Mayo: ¿Modelar la realidad social? Tensión entre la teoría y la estadística

¿Qué es un “modelo” de análisis multivariado? Reducción de complejidad versus riqueza interpretativa: la importancia de la parsimonia. El enfoque exploratorio versus el enfoque explicativo: clasificación general de las técnicas de análisis estadístico. Panorámica general de los supuestos matemáticos de la estadística multivariada. Ejemplos de análisis estadístico multivariado en diferentes disciplinas.

Sesión 3 /11 de Mayo: Análisis de correspondencias múltiples

Antecedentes históricos, supuestos teóricos y aplicaciones de la técnica en la investigación social. Supuestos estadísticos y pasos del análisis: elección de variables, tablas de contingencia, perfiles, centro de gravedad, inercia y ejes ortogonales. Interpretación de principales resultados e indicadores para su validación. Aplicación de la técnica utilizando RStudio.


Sesión 4 / 18 de Mayo: Análisis de conglomerados

Antecedentes históricos, supuestos teóricos y aplicaciones de la técnica en la investigación social. Supuestos estadísticos y pasos del análisis: elección de variables y método de conglomeración. Interpretación de principales resultados e indicadores para su validación. Aplicación de la técnica utilizando RStudio.

Sesión 5 / 25 de Mayo: Regresión lineal y
logística

Antecedentes históricos, supuestos teóricos y aplicaciones de la técnica en la investigación social. Supuestos estadísticos y pasos del análisis: coeficientes de correlación lineal, estructura y supuestos del modelo de regresión lineal, probabilidades y cocientes de probabilidades, elección de variables, estimación de parámetros y evaluación de los modelos. Interpretación de principales resultados e indicadores para su validación. Aplicación de la técnica utilizando RStudio.

Sesión 6 / 1 de Junio: Análisis factorial exploratorio y confirmatorio.

Antecedentes históricos, supuestos teóricos y aplicaciones de la técnica en la investigación social. Supuestos estadísticos y pasos del análisis: perspectiva exploratoria frente a confirmatoria, comunalidad y varianza explicada, especificación e identificación de los modelos, estimación de parámetros, rotación de factores, indicadores de ajuste y reespecificación del modelo. Interpretación de principales resultados e indicadores para su validación. Aplicación de la técnica utilizando RStudio. Panorámica de temas avanzados.

Facilitador

Felipe Ruiz  Bruzzone
Felipe Stefano Ruiz Bruzzone.
  • Sociólogo y Magíster en Ciencias Sociales por la Universidad de Chile. Investigador de la Fundación Nodo XXI y  socio fundador y encargado de la gestión comercial en la cooperativa de trabajo Ayni – Investigación, Educación y Asesorías.
  • Amplia experiencia como profesional de apoyo docente en cursos de análisis estadístico de datos sociales en diferentes universidades en Chile y en el extranjero, tanto en el ámbito de pregrado como postgrado.
  • Su experiencia en investigación se relaciona con la coordinación y realización de trabajos en terreno, análisis de información cuantitativa y cualitativa, construcción de informes y preparación de publicaciones, en contextos académicos y profesionales.
  • Entre sus intereses de investigación se encuentra la sociología del trabajo, sociología económica y de actores empresariales, así como el desarrollo e implementación de metodologías cualitativas y cuantitativas con especial énfasis en el área conocida como Computational Social Sciences.

 

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