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Curso en Estadística para Ciencias Sociales
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El Curso en Estadística para Ciencias Sociales es una programa académico diseñado para proporcionar a los estudiantes una sólida formación en estadística aplicada en el ámbito de las ciencias sociales. Durante el curso, los participantes adquirirán las habilidades y conocimientos necesarios para analizar datos, interpretar resultados y tomar decisiones informadas en diferentes áreas de estudio como sociología, psicología, economía, entre otras.
El programa está estructurado en diferentes módulos, que abarcarán temas como estadística descriptiva, inferencia estadística, análisis de regresión y correlación, diseño de experimentos y métodos multivariados. Los participantes también aprenderán a utilizar software estadístico especializado como SPSS y R para realizar análisis de datos de forma eficiente y precisa.
El curso está dirigido a estudiantes de ciencias sociales que deseen mejorar sus habilidades en estadística, así como a profesionales que deseen actualizar sus conocimientos en este campo. Al finalizar el curso, los participantes contarán con una base sólida en estadística para aplicar en sus investigaciones y tomar decisiones basadas en datos de manera efectiva.
El Curso en Estadística para Ciencias Sociales es una excelente oportunidad para aquellos interesados en fortalecer sus habilidades en estadística y aplicarlas en el estudio de fenómenos sociales. Los graduados del programa podrán desempeñarse como consultores estadísticos, analistas de datos o investigadores en diversas organizaciones del sector público y privado.
Acreditado por Asociación para el desarrollo y la investigación en salud digital y E-learning
Todos y cada uno de nuestros diplomas emitidos, llevará incorporado un Sistema de Validación, mediante por el cual se podrá verificar y corroborar la autenticidad del Título correspondiente, certificado por la Asociación para el desarrollo y la investigación en salud digital y E-learning mediante un Código de Seguridad Alfanumérico que encontrará en la parte inferior de su diploma, donde dispondrá de un enlace directo a la herramienta donde deberá introducir el código de seguridad alfanumérico, una vez realizada esta operación el servidor le devolverá por pantalla los datos que aparecen su diploma como serían su nombre y apellidos, documento de identidad, nombre del programa académico y carga horaria del mismo.
Modelo del Diploma
Esta maestría, Máster, titulación, especialización, experto, diplomado o curso corresponde a una capacitación impartida por Universal Formación E-learning y se encuentra avalada y sellada por la prestigiosa Asociación para el desarrollo y la investigación en salud digital y E-learning, registrada en el Ministerio del Interior con el número nacional 623.329, con el objetivo de mejorar las capacidades académicas del alumno y aumentar sus conocimientos de investigación de desarrollo, acrecentar un mejor curriculum, además de conseguir puntos para baremos públicos en el apartado de formación (no reglada).
Título expedido
Una vez finalice su programa formativo Universal Formación le expedirá el título avalado por la Asociación ADISDE y recibirá un certificado como el que le mostramos a continuación:
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Inicio del Curso
La inscripción en este programa formativo está abierta hasta final de plazas y durante presente año
Carga Horaria
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Todos los alumnos inscritos en este Curso en línea tendrán 6 meses de acceso libre al Campus Virtual y todos sus contenidos E-learning.
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Información del Curso
Información de interés relacionada con el proceso de matrícula, admisión en estudios, evaluación...
Datos Generales del Curso
Temario
Módulo 1. Avances en Estadística para ciencias sociales
Tema 1. Orígenes y desarrollo de la estadística
- Historia de la estadística.
- Introducción a la estadística.
Tema 2. Conceptos básicos y organización de datos estadísticos
- Introducción, concepto y funciones de la estadística.
- Estadística descriptiva.
- Estadística inferencial.
- Medición y escalas de medida.
- Variables: clasificación y notación.
- Distribución de frecuencias.
- Representaciones gráficas.
- Propiedades de la distribución de frecuencias.
Tema 3. Estadística descriptiva
- Medidas de posición.
- Medidas de dispersión.
- Medidas de forma.
- Curva de Lorenz, coeficiente de Gini e índice de Theil.
Tema 4. Distribuciones de probabilidad
- Conceptos previos de probabilidad.
- Variables discretas de probabilidad.
- Distribuciones discretas de probabilidad.
- Distribución normal.
- Distribuciones asociadas a la distribución normal.
Tema 5. Teorema central del límite
- Introducción al Teorema Central del Límite.
- Aproximación normal a la distribución binomial.
- Teorema Central del Límite de Laplace.
- Teorema Central del Límite y primeras demostraciones rigurosas.
- Generalizaciones del Teorema Central del Límite.
Tema 6. Diseños muestrales probabilísticos
- El muestreo aleatorio simple o irrestrictamente aleatorio.
- Muestreo aleatorio estratificado.
- Los estimadores indirectos: razón y regresión.
- El muestreo aleatorio por conglomerados.
- Muestreo polietápico.
- Muestreo aleatorio sistemático.
- Muestreo sistemático replicado.
- La técnica de las submuestras interpenetrantes.
Tema 7. Las distribuciones muéstrales
- Qué es una distribución muestral.
- Distribución muestral del estadístico media.
- Distribución muestral de las estadísticas y proporciones.
Tema 8. Estimación puntual de parámetros
- Método de máxima verosimilitud.
- Método de los momentos.
- Relación entre el método de máxima verosimilitud y el de los momentos.
- Propiedades deseables para un estimador paramétrico.
Tema 9. Contraste de hipótesis
- Introducción a las hipótesis estadísticas.
- Contraste de hipótesis.
- Contraste de hipótesis paramétrico.
- Tipologías de error.
- Contrastes no paramétricos.
Tema 10. Análisis de varianza: un factor de efectos aleatorios
- Modelos de medidas repetidas.
Tema 11. Regresión lineal
- Introducción a los modelos de regresión.
- Modelos de regresión: aplicabilidad.
- Variables a introducir en el modelo de regresión.
- Construcción del modelo de regresión.
- Modelo de regresión lineal.
- Modelo de regresión logística.
- Factores de confusión.
- Interpretación de los resultados de los modelos de regresión.
Tema 12. Introducción a la estadística no paramétrica
- Estadística no paramétrica. Conceptos básicos.
- Características de las pruebas.
- Ventajas y desventajas del uso de métodos no paramétricos.
- Identificación de las diferentes pruebas no paramétricas.
Módulo 2. Aplicación Teórico-Práctica de Estadística para Ciencias Sociales
En este módulo final, se te invita a emprender un ejercicio de desarrollo enfocado en una de las temáticas que has estudiado previamente o alguna temática de innovación relacionada directamente con Estadística para Ciencias Sociales. Durante la realización de este ejercicio, tendrás a tu disposición en el Campus Virtual una serie de documentos que funcionarán como guías y ejemplos para ayudarte en tu tarea. Más importante aún, contarás con el apoyo constante y sincrónico de nuestro equipo docente, quienes estarán disponibles para asistirte y resolver cualquier duda o inquietud que pueda surgir mientras avanzas en tu proyecto. Este ejercicio representa una oportunidad valiosa para aplicar y consolidar los conocimientos adquiridos a lo largo del curso.
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