Statistical Analysis Using IBM SPSS Statistics (V25)

Descripción

En Sixe Ingeniería llevamos más de 12 años impartiendo formación oficial de IBM en todo el mundo. Obtenga la mejor capacitación impartida por nuestros especialistas en Europa y América Latina.

Datos del curso

Público al que va dirigido

• Cualquiera que haya trabajado con IBM SPSS Statistics y donde quiera conocer mejor las capacidades básicas de IBM SPSS Statistics Base.

• Cualquiera que quiera actualizar sus conocimientos y experiencia estadística.

Requisitos previos deseados:

• Familiaridad con conceptos básicos en estadística, cuentos como niveles de medición, medios y desviación estándar.
• Familiaridad con las ventanas en IBM SPSS Statistics, ya sea por experiencia con IBM SPSS Statistics (versión 18 o posterior) o finalización del curso IBM SPSS Statistics Essentials (V25).

Instructores

La gran mayoría de los cursos de IBM que ofrecemos están impartidos directamente por nuestros ingenieros. Solo así podemos garantizar la máxima calidad de los mismos. Complementamos todas las formaciones con materiales y laboratorios de elaboración propia, basados en nuestra experiencia durante los despliegues, migraciones y cursos que hemos realizado durante todos estos años.

Valor añadido

Nuestros cursos están profundamente orientados al rol a desempeñar. No es lo mismo las necesidades de dominio de una tecnología para un equipo de desarrolladores, que para las personas encargadas de desplegar y administrar la infraestructura. Es por ello que más allá de comandos y tareas, nos centramos en la resolución de los problemas que se presentan en el día a día de cada equipo. Proporcionándoles los conocimientos, competencias y habilidades requeridas para cada proyecto. Además nuestra documentación está basada en la última versión de cada producto.

Agenda y temario del curso

Introduction to statistical analysis

• Identify the steps in the research process

• Principles of statistical analysis

Examine individual variables

• Identify measurement levels

• Chart individual variables

• Summarize individual variables

• Examine the normal distribution

• Examine standardized scores

Test hypotheses about individual variables

• Identify population parameters and sample statistics

• Examine the distribution of the sample mean

• Determine the sample size

• Test a hypothesis on the population mean

• Construct a confidence interval for the population mean

• Tests on a single variable: One-Sample T Test, Paired-Samples T Test, and Binomial Test

Test the relationship between categorical variables

• Chart the relationship between two categorical variables

• Describe the relationship: Compare percentages in Crosstabs

• Test the relationship: The Chi-Square test in Crosstabs

• Assumptions of the Chi-Square test

• Pairwise compare column proportions

• Measure the strength of the association

Test on the difference between two group means

• Compare the Independent-Samples T Test to the Paired-Samples T Test

• Chart the relationship between the group variable and scale variable

• Describe the relationship: Compare group means

• Test on the difference between two group means: Independent-Samples T Test

• Assumptions of the Independent-Samples T Test

Test on differences between more than two group means

• Describe the relationship: Compare group means

• Test the hypothesis of equal group means: One-Way ANOVA

• Assumptions of One-Way ANOVA

• Identify differences between group means: Post-hoc tests

Test the relationship between scale variables

• Chart the relationship between two scale variables

• Describe the relationship: Correlation

• Test on the correlation

• Assumptions for testing on the correlation

• Treatment of missing values

Predict a scale variable: Regression

• What is linear regression?

• Explain unstandardized and standardized coefficients

• Assess the fit of the model: R Square

• Examine residuals

• Include 0-1 independent variables

• Include categorical independent variables

Introduction to Bayesian statistics

• Bayesian statistics versus classical test theory

• Explain the Bayesian approach

• Evaluate a null hypothesis: Bayes Factor

• Bayesian procedures in IBM SPSS Statistics

Overview of multivariate procedures

• Overview of supervised models

• Overview of models to create natural groupings

¿Necesita adaptar este temario a sus necesidades? ¿Está interesado en otros cursos? Consúltenos sin compromiso.

Ubicaciones para impartición presencial

• España: Madrid, Sevilla, Valencia, Barcelona, Bilbao, Málaga
• Argentina: Buenos Aires, Córdoba
• Bolivia: La Paz
• Chile: Santiago de Chile
• Colombia: Bogotá, Medellín, Cartagena, Cali
• Costa Rica: San José
• Ecuador: Quito
• México: Ciudad de México, Guadalajara, Monterrey
• Paraguay: Asunción
• Perú: Lima
• Portugal: Lisboa, Braga, Porto
• Uruguay: Montevideo