Universidad de Lima

Tema: Tamaño de muestra, muestreo y recolección de datos

• Cálculo de tamaño de muestra según diseño de estudio
• Técnicas de recolección de datos cuantitativos
• Elaboración de instrumentos para la recolección de datos

Tamaño de muestra para variable cuantitativa, tamaño de muestra para variable cualitativa, muestreo aleatorio simple, muestreo estratificado, técnica de la encuesta, técnica de análisis documental, elaboración de cuestionarios, fichas de observación, lista de cotejo, uso de base de datos de fuentes secundarias.

Tema: Construcción de base de datos, validez y fiabilidad de instrumentos con uso de JASP y Excel

• Codificación de datos
• Manejo y transformación de datos
• Validación de instrumentos: contenido y constructo
• Fiabilidad de instrumentos: consistencia interna (alfa de Cronbach, KR-20)

• Variables y codificación en R, ingreso de datos, importación de datos de Excel, calcular variable, recodificación de variables, selección de casos, segmentación de archivos, validez de contenido con juicio de experto, fiabilidad mediante coeficiente alfa de Cronbach, coeficiente Kuder Richardson 20.
• Análisis factorial exploratorio (AFE): coeficiente KMO, esfericidad de Barlett, Varimax.

Tema: Análisis estadístico con el uso del JASP

• Distribución de frecuencias univariadas y bivariadas
• Prueba de independencia de variables
• Análisis de correspondencia simple
• Coeficiente de correlación de Pearson
• Coeficiente de Correlación de Spearman
• Pruebas paramétricas: t-student, ANOVA

• Tablas y figuras para una variable y dos variables, prueba de independencia de variables mediante el estadístico Chi-cuadrado, coeficiente V de Cramer y Tau-b de Kendall, prueba de normalidad con Kolmogorov-Smirnov y Shapiro Wilk, coeficiente de correlación de Pearson y Spearman.
• Pruebas paramétricas para el contraste de una media, comparación de dos medias y comparación de tres a más medias.

Tema: Análisis estadístico con el uso del JASP

• Pruebas no paramétricas: Wilcoxon, U de Mann-Whitney, Kruskal-Wallis
• Regresión lineal simple y múltiple

• Pruebas no paramétricas como alternativas a las pruebas no paramétricas en caso de no cumplirse los supuestos necesarios.
• Estimación del modelo de regresión lineal, bondad de ajuste, selección de variables significativas, validación del modelo lineal.
• Análisis de componentes principales (ACP).