SESIÓN 01: INTERFAZ DE SPSS

• Objetivo:
  • Detallar la interfaz y las principales aplicaciones de la versión 26 de SPSS.
• Temas:
  • Tipos de ventana
  • Cuadros de diálogo
  • Barra de menús
  • Barra de herramientas
  • Edición de botones
• Ejemplos:
  • Iniciar sesión en SPSS
  • Generar botones 
  • Navegar entre ventanas
  • Asignar una carpeta de trabajo
  • Diálogo de bienvenida
  • Crear un menú para guardar sintaxis
  • Ventana de editor de tablas dinámicas
  • Ventana de editor de gráficos
  • Ver etiquetas de valor
  • Botón ejecutar estadísticos descriptivos

SESIÓN 02: PORTAL DE OBTENCIÓN DE AYUDA

• Objetivo:
  • Explicar la estructura básica del portal de ayuda de SPSS y detallar por módulos la información que contiene.
• Temas:
  • Acceder al portal Obtención de ayuda de SPSS
  • Estructura del portal Obtención de ayuda de SPSS
  • Ayuda
  • Tutorial 
  • Estudios de casos
  • Asesor estadìstico
  • Referencia
  • Ayuda según contexto
• Ejemplos:
  • Utilizar la ayuda de SPSS por temas
  • Utilizar el botón de ayuda
  • Utilizar tutorial
  • Asesor estadístico
  • Casos de estudio
  • Referencia
  • Sistema básico (novedades de SPSS)
  • Edición base
  • Edición profesional

SESIÓN 03: MANEJO DE DATOS CON SPSS

• Objetivo:
  • Detallar los procesos para abrir archivos de SPSS, e importar y exportar bases de datos de distintos softwares.
• Temas:
  • Archivos de datos
  • Archivos nuevos
  • Abrir archivos
  • Importar datos
  • Guardar archivo de datos
  • Exportar datos
  • Exportar resultados
  • Mostrar información de datos
• Ejemplos:
  • Organizar datos en SPSS
  • Exportar a Excel
  • Importar datos de Excel
  • Importar datos de Stata
  • Importar datos de un archivo de texto
  • Importar datos de Base
  • Exportar archivo de muestra a stata
  • Exportar algunas variables a stata
  • Abrir un archivo sintaxis
  • Exportar archivos resultado a word

SESIÓN 04: EDITAR Y TRANSFORMAR DATOS

• Objetivo:
  • Detallar las herramientas de SPSS usadas para modificar, etiquetar y recodificar variables, así como para fijar fechas y editar datos.
• Temas:
  • Definir variables
  • Definir fechas
  • Ingresar datos
  • Editar datos
  • Modificar el aspecto del Editor de datos
  • Calcular variable
  • Contar valores dentro de los casos
  • Recodificar variable
  • Agrupación visual
  • Asignar rangos a casos
  • Crear serie temporal
  • Reemplazar valores perdidos
• Ejemplos:
  • Definir variables
  • Definir fechas
  • Buscar y reemplazar
  • Calcular variable
  • Recodificar variable
  • Categorizar una variable
  • Calcular el cuadrado de una variable
  • Operación con serie de tiempo
  • Generar números aleatorios
  • Generar números aleatorios - Parte 2

SESIÓN 05: MODIFICAR ARCHIVO DE DATOS

• Objetivo:
  • Detallar las herramientas de SPSS orientadas a la transformación de datos, así como las de fusión y segmentación de archivos.
• Temas:
  • Ordenar casos
  • Ordenar variables
  • Transponer
  • Fusionar archivos
  • Reestructurar archivos de datos
  • Agregar
  • Segmentar archivo
  • Seleccionar casos
  • Ponderar casos
• Ejemplos:
  • Fusión vertical - Añadir casos
  • Fusión horizontal - Añadir variables
  • Seleccionar casos
  • Ordenar casos y variables
  • De casos a variables
  • Ponderar casos
  • Agrupar por grupos
  • Agrupar por grupos - Parte 2
  • Seleccionar casos - Parte 2
  • Seleccionar casos - Parte 3

SESIÓN 06: ARCHIVO DE RESULTADOS

• Objetivo:
  • Detallar las opciones del Visor de resultados de SPSS para editar, guardar y compartir contenido.
• Temas:
  • Visor de resultados
  • Menú Archivo de resultados
  • Editar tablas
  • Pivotar tablas
  • Modificar las propiedades de una tabla
  • Modificar las propiedades de una casilla
  • Seleccionar aspecto de tabla
  • Imprimir resultados
  • Exportar resultados
• Ejemplos:
  • Archivo con contraseña
  • Transponer tablas
  • Aspecto de una tabla
  • Propiedades de tabla
  • Imprimir resultados
  • Exportar resultados
  • Insertar pie de página
  • Insertar grupo en la tabla
  • Crear una gráfica a partir de una tabla
  • Modificar tipo de texto rápido

SESIÓN 07: ARCHIVO DE SINTAXIS

• Objetivo:
  • Detallar el lenguaje de SPSS que permite replicar los procesos aplicados a una base de datos.
• Temas:
  • Archivo de sintaxis
  • Abrir archivos de sintaxis
  • Guardar archivos de sintaxis
  • Generar sintaxis SPSS
  • Ejecutar sintaxis
  • Reglas de sintaxis
• Ejemplos:
  • Sintaxis para abrir archivo
  • Sintaxis desde el Visor de resultados
  • Acceder al diario de sintaxis
  • Ejecutar sintaxis
  • Modificar un archivo de sintaxis
  • Color de sintaxis
  • Colocar comentarios en archivos sintaxis
  • Insertar marcadores
  • Línea divisora
  • Ayuda de sintaxis

SESIÓN 08: ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA

• Objetivo:
  • Detallar los conceptos básicos de la estadística y su importancia para el análisis de datos mediante las herramientas de SPSS.
• Temas:
  • Conceptos básicos
  • Distribución de frecuencias
  • Medidas de tendencia central
  • Medidas de dispersión
  • Medidas de posición
  • Medidas de apuntalamiento
  • Gráficos de frecuencia
• Ejemplos:
  • Frecuencias
  • Medidas de tendencia central
  • Medidas de posición
  • Dispersión
  • Medidas de dispersión
  • Otros gráficos de frecuencia
  • Frecuencias - Parte 2
  • Medidas de tendencia central - Parte 2
  • Medidas de dispersión
  • Gráficos de barras y de pastel

SESIÓN 09: GRÁFICOS Y TABLAS CRUZADAS

• Objetivo:
  • Detallar las herramientas de gráficos y de tablas cruzadas de SPSS según el tipo análisis por efectuar.
• Temas:
  • Generador de gráficos
  • Gráfico de barras
  • Gráfico de líneas
  • Gráfico de áreas
  • Histogramas
  • Diagrama de cajas
  • Gráfico de doble eje
  • Editor de gráficos
  • Tablas cruzadas
• Ejemplos:
  • Gráficos de barras
  • Gráficos de líneas
  • Gráficos de áreas
  • Cajas e histograma
  • Editor de gráficos
  • Tablas cruzadas
  • Gráficos de líneas - Parte 2
  • Gráfico de pirámide poblacional
  • Gráficos de líneas multiples 
  • Gráficos de barras agrupadas

Actualización parcial el 07 de diciembre del 2023.

SESIÓN 01: ESTADÍSTICA INFERENCIAL

• Objetivo:
  • Conocer los conceptos de la estadística inferencial para profundizar en ella y realizar pruebas de hipótesis.
• Temas:
  • Conceptos básicos 
  • Distribuciones de probabilidad
  • Estimación de parámetros
• Ejemplos:
  • Población y muestra
  • Intervalos de confianza
  • Comparar medias
  • Diferencia de media por intervalos - Parte 1
  • Diferencia de media por intervalos - Parte 2
  • Intervalo de confianza - Parte 2
  • Comparar medias - Parte 2
  • Números aleatorios
  • Números aleatorios - Parte 2

SESIÓN 02: PRUEBAS ESTADÍSTICAS PARAMÉTRICAS

• Objetivo:
  • Reconocer los diversos tipos de pruebas de estadística paramétrica y los procedimientos usados en SPSS para aplicarlos.
• Temas:
  • Pruebas de hipótesis
  • Prueba T para una muestra
  • Prueba T para dos muestras independientes
  • Prueba T para dos muestras relacionadas
  • ANOVA de un factor
• Ejemplos:
  • Prueba T para una muestra - Parte 1
  • Prueba T para una muestra - Parte 2
  • Prueba T para muestras independientes
  • Prueba T para una muestras relacionadas
  • ANOVA de un factor - Parte 1
  • ANOVA de un factor - Parte 2
  • Prueba T para una muestra - Parte 3
  • Prueba T para muestras independientes - Parte 2
  • Prueba T para muestras independientes - Parte 3
  • ANOVA de un factor - Parte 3

SESIÓN 03: PRUEBAS ESTADÍSTICAS NO PARAMÉTRICAS

• Objetivo:
  • Reconocer las características de las pruebas no paramétricas, así como los procedimientos para aplicarlas en SPSS.
• Temas:
  • Pruebas para una muestra
  • Dos muestras independientes
  • K muestras independientes
  • Dos muestras relacionadas
  • K muestras relacionadas
• Ejemplos:
  • Prueba chi-cuadrado
  • Prueba Kolmogorov-Smirnov (K-S)
  • Prueba U de Mann-Whitney
  • Prueba H de Kruskal-Wallis
  • Prueba de Wilcoxon
  • Prueba de Friedman
  • Prueba binomial
  • Prueba de la mediana
  • Prueba de rachas
  • Prueba de rachas de Wald - Wolfowitz

SESIÓN 04: ANÁLISIS CORRELACIONAL 

• Objetivo:
  • Reconocer los conceptos vinculados a las técnicas de correlación.
• Temas:
  • Correlación lineal simple
  • Gráficos Q-Q
  • Gráficos P-P
  • Correlación parcial
  • Distancias
• Ejemplos:
  • Correlación bivariada paramétrica
  • Gráficos Q-Q
  • Gráficos P-P
  • Correlación bivariada no paramétrica
  • Correlación parcial
  • Correlación de distancia
  • Tau-B de Kendall
  • Correlación de Spearman
  • Correlación de Spearman - Parte 2
  • Gráfico de dispersión filtrada

SESIÓN 05: REGRESIÓN LINEAL

• Objetivo:
  • Reconocer las nociones vinculadas a regresiones lineales.
• Temas:
  • Regresión lineal
  • Bondad de ajuste
  • Análisis de varianza (ANOVA)
  • Supuestos de la regresión
• Ejemplos:
  • Regresión lineal simple
  • Supuesto de linealidad
  • Normalidad de residuos
  • No autocorrelación 
  • Homocedasticidad
  • No colinealidad
  • Normalidad de residuos - Parte 2
  • No autocorrelación  - Parte 2
  • No colinealidad - Parte 2
  • Homocedasticidad - Parte 2

SESIÓN 06: REGRESIÓN NO LINEAL

• Objetivo:
  • Reconocer conceptos vinculados a regresiones no lineales.
• Temas:
  • Regresión no lineal
  • Estimación curvilínea
  • Estimación no lineal
• Ejemplos:
  • Modelo inverso
  • Modelo cuadrático
  • Modelo cúbico
  • Estimación curvilínea - Parte 1
  • Estimación curvilínea - Parte 2
  • Estimación no lineal
  • Estimación curvilínea - Parte 3
  • Modelo logarítmico
  • Modelo cuadrático - Parte 2
  • Modelo cúbico - Parte 2

Actualización parcial el 04 de diciembre del 2023.

SESIÓN 01: INTRODUCCIÓN AL ANÁLISIS MULTIVARIANTE

• Objetivo:
  • Definir y clasificar las técnicas multivariantes y aplicarlas a la estadística.
• Temas:
  • Análisis multivariante
  • Clasificación del análisis multivariante
  • Regresión lineal múltiple
  • Validación del modelo de regresión
  • Aplicación en SPSS
• Ejemplos:​
  • Regresión lineal múltiple
  • Autocorrelación y multicolinealidad
  • Análisis gráfico
  • Guardar y heterocedasticidad
  • Corrección - Parte 1
  • Corrección - Parte 2
  • Modelo de regresión múltiple - parte 2
  • Normalidad
  • Multicolinealidad
  • Heterocedasticidad y correlación

SESIÓN 02: MODELOS DE ELECCIÓN DISCRETA

• Objetivo:
  • Explicar el método de estimación del modelo de elección discreta.
• Temas:
  • Modelos de elección discreta binaria 
  • Modelo Logit binario
  • Modelo Probit
• Ejemplos:​
  • Modelo Logit
  • Odds ratios
  • Opciones en Logit
  • Logit bivariante
  • Probit bivariante
  • Modelo Probit
  • Modelo Logit - parte 2
  • Modelo Probit - parte 2
  • Modelo Probit de clasificación
  • Modelo Logit y Probit con errores robustos

SESIÓN 03: ANÁLISIS DE COMPONENTES PRINCIPALES

• Objetivo:
  • Detallar el método multivariante del análisis de componentes principales para aplicarlo en SPSS.
• Temas:
  • Estructura del ACP
  • Cálculo de los componentes principales
  • Aplicación en SPSS
• Ejemplos:​
  • ACP
  • KMO y Bartlett
  • Análisis gráfico
  • Guardar componentes
  • Caso práctico - Parte 1
  • Caso práctico - Parte 2
  • ACP - Parte 2
  • Gráfico de dispersión por componentes
  • Gráfico de dispersión por componentes - Parte 2
  • Gráfico de dispersión por componentes - Parte 3

SESIÓN 04: ANÁLISIS FACTORIAL EXPLORATORIO

• Objetivo:
  • Presentar el análisis factorial exploratorio y aplicarlo en SPSS.
• Temas:
  • Estructura del análisis factorial 
  • Modelo del análisis factorial
  • Aplicación en SPSS
• Ejemplos:​
  • Factorización de ejes principales
  • Obtener factores
  • Máxima verosimilitud
  • Rotación varimax
  • Rotación promax
  • Anti-imagen
  • Factorización de ejes principales - Parte 2
  • Aumentar factores
  • Gráfica de puntuación
  • Gráfica de puntuación con rotación Varimax

SESIÓN 05: ANÁLISIS DISCRIMINANTE

• Objetivo:
  • Presentar el método del análisis discriminante y aplicarlo en SPSS.
• Temas:
  • Estructura del análisis discriminante
  • Pasos del análisis discriminante
  • Aplicación en SPSS
• Ejemplos:​
  • Clasificar
  • Métodos
  • Gráficos
  • Guardar
  • Caso práctico - Parte 1
  • Caso práctico - Parte 2
  • Análisis de discriminante
  • Análisis de discriminante - puntuaciones
  • Análisis de discriminante - Parte 2
  • Clasificar nuevos casos

SESIÓN 06: ANÁLISIS CLÚSTER

• Objetivo:
  • Presentar el análisis clúster y sus tipos para aplicarlos en SPSS.
• Temas:
  • Estructura del análisis clúster
  • Etapas del análisis clúster
  • Aplicación en SPSS
• Ejemplos:​
  • Clúster jerárquico
  • Guardar y validar
  • Gráficos
  • Clúster bietápico
  • Caso práctico 
  • Clúster no jerárquico
  • Clúster jerárquico - Parte 2
  • Guardar pertenencia y graficar
  • Realizar la clasificación por vecinos cercanos
  • Realizar la clasificación el método de ward

SESIÓN 07: ANÁLISIS DE CORRESPONDENCIA SIMPLE

• Objetivo:
  • Detallar el método de análisis de correspondencias simple y su aplicación en SPSS.
• Temas:
  • Estructura del ACS
  • Selección de la técnica 
  • Procedimiento del ACS
  • Aplicación en SPSS
• Ejemplos:​
  • Modelo
  • Estadísticos
  • Gráficos
  • Caso práctico - Parte 1
  • Distancia euclídea
  • Caso práctico - Parte 2 
  • Modelo - Parte 2
  • Estadísticos - Parte 2
  • Gráficos - Parte 2
  • Distancia euclídea - Parte 2

SESIÓN 08: ANÁLISIS DE CORRESPONDENCIA MÚLTIPLE

• Objetivo:
  • Conocer y entender el análisis de correspondencia múltiple y la aplicación práctica del mismo por medio de SPSS.
• Temas:
  • Correspondencias múltiples
  • Aplicación en SPSS
• Ejemplos:​
  • ACM
  • Opciones y guardar
  • Gráficos
  • Discretizar 
  • Caso práctico - Parte 1
  • Caso práctico - Parte 2
  • ACM - Parte 2
  • Gráficos - Parte 2
  • Normalización simétrica
  • Normalización independiente

Actualización parcial el 07 de diciembre del 2023.