Curso de Diseño Estadístico de Experimentos –SPSS-
El diseño estadístico de experimentos es fundamental en prácticamente todas las áreas del conocimiento, y es un soporte para muchas investigaciones de tipo clínico, en áreas sociales, en investigación de mercados y muchas más. El objetivo es definir que procedimientos o productos son mejores y en que medida, éste curso da los elementos básicos para obtener esos objetivos.
A continuación encontrará los contenidos por sesión y los beneficios de participar en éste práctico curso utilizando el SPSS.
Contenido
1. Empalme con la inferencia Estadística paramétrica. Pruebas para dos medias, contraste de linealidad. Ejemplo práctico con SPSS.
2. Conceptos básicos de diseño estadístico de experimentos.
3. Tratamiento, factor, niveles, métodos de aleatorización, replicas, tamaño de muestra. Efectos fijos, aleatorios, mixtos, unidades experimentales. Construcción de archivos SPSS para el diseño experimental.
4. Etapas de un diseño experimental
A. Diseñar el experimento
v Planteamiento del problema y objetivos
v Definición de la variable respuesta
v Definición de factores y niveles
v Determinar las unidades experimentales
v Procedimientos para asignar los tratamientos a las unidades experimentales
B. Realizar el experimento.
C. Comprobar las hipótesis.
D. Realizar las modificaciones si fuese necesario.
E. Obtener conclusiones. Ejemplo SPSS.
5. Principios básicos del diseño experimental. Ejemplo de aleatorización y número de réplicas.
6. ANOVA DE UN FACTOR. Construcción de la Tabla ANOVA:
v Validación de supuestos: Normalidad, Homogeneidad de varianzas y aleatoriedad en cada tratamiento.
v Ejemplo académico y participante.
v Gráfico de medias.
7. Continuación ANOVA DE UN FACTOR.
v Comparaciones Post Hoc: DMS, Tukey, Shefee, Bonferroni, Dunnet.
v Varianzas iguales o no.
v Validación de residuos.
7. Análisis de varianza factorial: Procedimiento Modelo Lineal General: Univariante.
v Validación de supuestos: Normalidad, Homogeneidad de varianzas y aleatoriedad en cada tratamiento.
v Ejemplo académico y de participantes.
v Comparaciones Post Hoc o a posteriori: DMS, Tukey, Shefee, Bonferroni, Dunnet.
v Varianzas iguales o no.
8. Análisis de varianza factorial: Procedimiento Modelo Lineal General: Univariante.
v Gráficos de perfil para la interacción.
v Análisis de covarianza –ANCOVA–
v Estimación de parámetros, gráficos de dispersión, gráfico de residuales.
9. Modelos con bloques aleatorizados. Aplicaciones.
10. ANOVA con diseño de medidas repetidas
v Modelo de un factor: Contrastes, gráficos de perfil.
v Ejemplo académico y de los participantes.
11. Modelo de dos factores ambos con medidas repetidas.
v Ejemplo académico y de los participantes.
METODOLOGÍA DEL CURSO
Once Encuentros virtuales en el aula cuya dirección es http://login.meetcheap.com/conference,leondario, se inician las sesiones con casos planteados por los participantes, se conversa sobre el tema y se sugieren maneras de abordar el estudio. Se realiza una presentación de los conceptos teóricos requeridos para entender las salidas del software estadístico, se realiza un ejemplo con datos de los participantes y/o con datos diseñados para la técnica abordada para cada día. Se cierra con preguntas de los asistentes. Utilizando la cámara y el micrófono. En todos los casos, se utiliza el software para producir las salidas que son interpretadas en términos de los ejercicios planteados por los asistentes.
Se graban las sesiones y se comparten con los asistentes, algunas se colocan de manera pública en el canal de YOUTUBE, aportando así a la construcción de conocimiento cualificado y potenciando a los participantes como personas con fortalezas en los métodos multivariantes interdependientes.
Fecha de inicio: 19 de mayo 2014. Finaliza 30 de junio.
Número de sesiones online: 11. Tiene derecho a los vídeos grabados.
Horario: Lunes y miércoles de 7 y 30 P.M a 9:00 P.M Hora de Colombia
Inversión 213 dólares o 395.000 pesos Colombianos.
Mayor información ldbello753@gmail.com y/o ciemvirtual@gmail.com