Temario para Estadística

La estadística se encarga de recolectar, organizar, analizar, interpretar y presentar datos.

 Temario para Estadística

Módulo 1: Introducción a la Estadística

1. Conceptos fundamentales: Población, muestra, variables.
2. Clasificación de la estadística: Descriptiva e inferencial.
3. Importancia y aplicaciones de la estadística en diferentes campos.

Módulo 2: Estadística Descriptiva

1. Medidas de tendencia central: Media, mediana, moda.
2. Medidas de dispersión: Varianza, desviación estándar, rango.
3. Distribución de frecuencias: Absoluta, relativa, acumulada.
4. Representación gráfica: Histogramas, diagramas de barras, gráficos de dispersión.

Módulo 3: Probabilidad y Distribuciones

1. Conceptos básicos de probabilidad.
2. Distribución normal y sus propiedades.
3. Distribuciones t de Student, chi-cuadrado, F de Fisher.
4. Cálculo de probabilidades: Regla de adición, regla de multiplicación.

Módulo 4: Inferencia Estadística

1. Teoría del muestreo.
2. Pruebas de hipótesis: Conceptos y tipos de pruebas.
3. Error tipo I y tipo II.
4. Intervalos de confianza: Interpretación y cálculo.

Módulo 5: Análisis de Regresión y Correlación

1. Correlación lineal: Pearson y Spearman.
2. Regresión lineal simple: Interpretación y cálculo.
3. Regresión múltiple: Modelos con varias variables predictoras.
4. Análisis de residuos y diagnóstico de modelos.

Módulo 6: Análisis de Varianza (ANOVA)

1. ANOVA de un factor: Comparación de varias medias.
2. ANOVA de dos factores: Interacción entre variables.
3. ANOVA de medidas repetidas.
4. Supuestos y validación del modelo ANOVA.

Módulo 7: Estadística No Paramétrica

1. Pruebas de Wilcoxon y Mann-Whitney.
2. Prueba de Kruskal-Wallis.
3. Prueba de chi-cuadrado.
4. Aplicaciones en estudios no paramétricos.

Módulo 8: Análisis Multivariado

1. Análisis de componentes principales (PCA).
2. Análisis factorial.
3. Análisis discriminante.
4. Análisis de conglomerados.

Módulo 9: Software Estadístico

1. Uso de SPSS para análisis descriptivo e inferencial.
2. Análisis de datos en Excel.
3. Introducción a R y Python para análisis estadístico.
4. Visualización de datos y creación de informes.

Módulo 10: Proyecto Final

1. Diseño de un estudio estadístico completo.
2. Análisis de los datos recolectados.
3. Interpretación y presentación de resultados.
4. Elaboración de un informe final con conclusiones y recomendaciones.