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Desde mayo 2025
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Clases de Estadística Aplicada: análisis de datos con SPSS,
A partir de 542 MXN /h
La Estadística Aplicada es la asignatura donde la teoría estadística se convierte en herramienta real para investigar, analizar y tomar decisiones con datos. Es una materia clave en grados de Economía, ADE, Psicología, Marketing y Ciencia de Datos. Soy economista y científico de datos con más de 8 años de experiencia enseñando estadística universitaria. Te enseño a aplicar cada técnica con tus propios datos, con rigor académico y resultados interpretables.
📌 Estadística descriptiva aplicada
✔ Análisis exploratorio de datos (EDA): distribuciones, frecuencias y resúmenes.
✔ Medidas de tendencia central y dispersión aplicadas a datos reales.
✔ Detección y tratamiento de valores atípicos y datos perdidos.
✔ Representación gráfica profesional: histogramas, boxplots, gráficos de dispersión.
✔ Tablas de contingencia y análisis de asociación entre variables categóricas.
📌 Inferencia aplicada
✔ Estimación por intervalos de confianza para medias y proporciones.
✔ Contrastes de hipótesis: t de Student, ANOVA, Chi-cuadrado aplicados a casos reales.
✔ Pruebas no paramétricas cuando no se cumplen los supuestos: Mann-Whitney, Kruskal-Wallis.
✔ Tamaño del efecto e interpretación práctica de la significatividad estadística.
📌 Modelos de regresión aplicados
✔ Regresión lineal simple y múltiple: construcción, diagnóstico e interpretación.
✔ Regresión logística binaria y multinomial para variables dependientes categóricas.
✔ Selección de variables y validación del modelo.
✔ Diagnóstico de supuestos: normalidad, homocedasticidad, multicolinealidad.
📌 Aplicación en investigación y TFG/TFM
✔ Diseño del análisis estadístico según los objetivos e hipótesis del trabajo.
✔ Ejecución completa del análisis con el software de tu universidad.
✔ Redacción e interpretación de resultados con lenguaje académico.
✔ Elaboración de tablas y gráficos listos para incluir en el trabajo.
🖥️ Software: SPSS · R / RStudio · Python · Jamovi · STATA · Excel
🎓 Universidades habituales: UOC, UNED, UB, UAB, UPF, Nebrija, VIU, UNIR y otras universidades públicas y privadas de España.
📌 Estadística descriptiva aplicada
✔ Análisis exploratorio de datos (EDA): distribuciones, frecuencias y resúmenes.
✔ Medidas de tendencia central y dispersión aplicadas a datos reales.
✔ Detección y tratamiento de valores atípicos y datos perdidos.
✔ Representación gráfica profesional: histogramas, boxplots, gráficos de dispersión.
✔ Tablas de contingencia y análisis de asociación entre variables categóricas.
📌 Inferencia aplicada
✔ Estimación por intervalos de confianza para medias y proporciones.
✔ Contrastes de hipótesis: t de Student, ANOVA, Chi-cuadrado aplicados a casos reales.
✔ Pruebas no paramétricas cuando no se cumplen los supuestos: Mann-Whitney, Kruskal-Wallis.
✔ Tamaño del efecto e interpretación práctica de la significatividad estadística.
📌 Modelos de regresión aplicados
✔ Regresión lineal simple y múltiple: construcción, diagnóstico e interpretación.
✔ Regresión logística binaria y multinomial para variables dependientes categóricas.
✔ Selección de variables y validación del modelo.
✔ Diagnóstico de supuestos: normalidad, homocedasticidad, multicolinealidad.
📌 Aplicación en investigación y TFG/TFM
✔ Diseño del análisis estadístico según los objetivos e hipótesis del trabajo.
✔ Ejecución completa del análisis con el software de tu universidad.
✔ Redacción e interpretación de resultados con lenguaje académico.
✔ Elaboración de tablas y gráficos listos para incluir en el trabajo.
🖥️ Software: SPSS · R / RStudio · Python · Jamovi · STATA · Excel
🎓 Universidades habituales: UOC, UNED, UB, UAB, UPF, Nebrija, VIU, UNIR y otras universidades públicas y privadas de España.
Información adicional
Trae el temario o guía docente de la asignatura y, si tienes datos de prácticas o un trabajo en curso, compártelos antes de la sesión para trabajar con ejemplos reales desde el primer día. Indicame también qué software usa tu universidad.
Lugar
Conectado desde España
Acerca de mí
Hola, soy profesor especializado en Estadística Universitaria con amplia experiencia en la enseñanza a estudiantes de grados y posgrados de distintas carreras (Psicología, Economía, Sociología, Medicina, ADE, entre otras). Mi objetivo es ayudarte a comprender y aplicar la estadística de forma clara, estructurada y orientada a resultados académicos concretos.
🎓 Especialidades
Estadística Descriptiva: análisis y visualización de datos, medidas estadísticas, regresión lineal.
Probabilidad e Inferencia Estadística: distribuciones, estimación, contrastes de hipótesis, ANOVA, Chi-cuadrado.
Estadística Aplicada: análisis de datos con SPSS, R y STATA, incluyendo regresión múltiple, logística, análisis multivariante, series temporales, y más.
Metodología Cuantitativa: asesoría para TFG, TFM y tesis doctorales, diseño de investigaciones, muestreo, interpretación de resultados.
🎓 Especialidades
Estadística Descriptiva: análisis y visualización de datos, medidas estadísticas, regresión lineal.
Probabilidad e Inferencia Estadística: distribuciones, estimación, contrastes de hipótesis, ANOVA, Chi-cuadrado.
Estadística Aplicada: análisis de datos con SPSS, R y STATA, incluyendo regresión múltiple, logística, análisis multivariante, series temporales, y más.
Metodología Cuantitativa: asesoría para TFG, TFM y tesis doctorales, diseño de investigaciones, muestreo, interpretación de resultados.
Formación
Grado en Estadística / Matemáticas / Economía .
especialidad en Métodos Cuantitativos / Bioestadística / Investigación Aplicada
Formación continua en análisis de datos con SPSS, R, STATA y herramientas de investigación cuantitativa.
Participación en proyectos académicos relacionados con análisis estadístico y apoyo metodológico a trabajos universitarios.
especialidad en Métodos Cuantitativos / Bioestadística / Investigación Aplicada
Formación continua en análisis de datos con SPSS, R, STATA y herramientas de investigación cuantitativa.
Participación en proyectos académicos relacionados con análisis estadístico y apoyo metodológico a trabajos universitarios.
Experiencia / Calificaciones
Cuento con más de 8 años de experiencia impartiendo clases particulares a nivel universitario, tanto de forma independiente como en academias. He ayudado a decenas de alumnos a superar asignaturas difíciles, a mejorar sus trabajos de investigación y a ganar confianza con los números.
Edad
Adultos (18-64 años)
Tercera edad (65+ años)
Nivel del estudiante
Principiante
Intermedio
Avanzado
Duración
60 minutos
90 minutos
120 minutos
La clase se imparte en
español
Disponibilidad en una semana típica.
(GMT -04:00)
Nueva York
En línea vía webcam
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Fri
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Sun
00-04
04-08
08-12
12-16
16-20
20-24
521 MXN /h
¿Estás cursando Marketing Cuantitativo en la UOC (cod. 78.585) y tienes dificultades con las PEC o la prueba de síntesis? Es una de las asignaturas más exigentes del Grado en Marketing e Investigación de Mercados porque combina técnicas estadísticas multivariantes con casos reales de decisiones de marketing. Soy economista y científico de datos con más de 8 años de experiencia enseñando estadística y métodos cuantitativos a nivel universitario. Te ayudo a resolver cada módulo con rigor y a interpretar correctamente los resultados del software.
La asignatura se estructura en cinco módulos, y trabajamos los cinco:
📌 Módulo 1. Segmentación del mercado
✔ Segmentación por criterios objetivos: variables sociodemográficas, económicas y geográficas.
✔ Segmentación por criterios subjetivos: beneficios buscados, estilos de vida y actitudes.
✔ Técnicas estadísticas aplicadas: análisis clúster jerárquico y K-means.
✔ Identificación e interpretación de perfiles de consumidores y hogares.
✔ Validación y descripción de los segmentos obtenidos.
📌 Módulo 2. Posicionamiento
✔ Estrategias de posicionamiento: atributos del producto, servicio, personas e imagen social.
✔ Mapas de posicionamiento perceptual con Análisis de Correspondencias.
✔ Escalamiento Multidimensional (MDS) para comparar marcas y productos.
✔ Análisis Factorial aplicado a la percepción de marcas.
✔ Casos reales: posicionamiento de marcas de agua, servicios públicos y distribución comercial.
📌 Módulo 3. Comportamiento del consumidor
✔ Medición de actitudes: escalas y análisis de fiabilidad (Alpha de Cronbach).
✔ Análisis de la percepción del riesgo y criterios de elección del consumidor.
✔ Regresión logística para modelar decisiones de compra.
✔ Análisis Discriminante para clasificar perfiles de consumidores.
✔ Casos reales: fraude en medios de pago, elección de establecimiento y frecuencia de compra.
📌 Módulo 4. Satisfacción y calidad
✔ Modelos de medición de la calidad del servicio: SERVQUAL y sus dimensiones.
✔ Análisis de la satisfacción del cliente con técnicas de regresión y correlación.
✔ Relación entre satisfacción, calidad percibida y fidelización.
✔ Casos reales: telefonía móvil, servicios municipales, supermercados y banca.
📌 Módulo 5. Decisiones operativas de marketing
✔ Análisis Conjunto (Conjoint Analysis): diseño de productos y atributos valorados.
✔ Fijación de precios basada en datos: elasticidades y modelos de respuesta.
✔ Diseño de experimentos en marketing: causalidad y control de variables.
✔ Diseño de envases, denominaciones de marca e imagen de establecimientos.
✔ Comunicación y distribución: técnicas cuantitativas de evaluación.
🖥️ Software: R-Commander · R / RStudio · SPSS
📚 Material de referencia: Abascal & Grande — "Marketing Cuantitativo" (material oficial UOC)
🎓 Dirigido a estudiantes del Grado en Marketing e Investigación de Mercados de la UOC. También útil para estudiantes de ADE, Economía y Ciencia de Datos que trabajen con investigación de mercados cuantitativa.
La asignatura se estructura en cinco módulos, y trabajamos los cinco:
📌 Módulo 1. Segmentación del mercado
✔ Segmentación por criterios objetivos: variables sociodemográficas, económicas y geográficas.
✔ Segmentación por criterios subjetivos: beneficios buscados, estilos de vida y actitudes.
✔ Técnicas estadísticas aplicadas: análisis clúster jerárquico y K-means.
✔ Identificación e interpretación de perfiles de consumidores y hogares.
✔ Validación y descripción de los segmentos obtenidos.
📌 Módulo 2. Posicionamiento
✔ Estrategias de posicionamiento: atributos del producto, servicio, personas e imagen social.
✔ Mapas de posicionamiento perceptual con Análisis de Correspondencias.
✔ Escalamiento Multidimensional (MDS) para comparar marcas y productos.
✔ Análisis Factorial aplicado a la percepción de marcas.
✔ Casos reales: posicionamiento de marcas de agua, servicios públicos y distribución comercial.
📌 Módulo 3. Comportamiento del consumidor
✔ Medición de actitudes: escalas y análisis de fiabilidad (Alpha de Cronbach).
✔ Análisis de la percepción del riesgo y criterios de elección del consumidor.
✔ Regresión logística para modelar decisiones de compra.
✔ Análisis Discriminante para clasificar perfiles de consumidores.
✔ Casos reales: fraude en medios de pago, elección de establecimiento y frecuencia de compra.
📌 Módulo 4. Satisfacción y calidad
✔ Modelos de medición de la calidad del servicio: SERVQUAL y sus dimensiones.
✔ Análisis de la satisfacción del cliente con técnicas de regresión y correlación.
✔ Relación entre satisfacción, calidad percibida y fidelización.
✔ Casos reales: telefonía móvil, servicios municipales, supermercados y banca.
📌 Módulo 5. Decisiones operativas de marketing
✔ Análisis Conjunto (Conjoint Analysis): diseño de productos y atributos valorados.
✔ Fijación de precios basada en datos: elasticidades y modelos de respuesta.
✔ Diseño de experimentos en marketing: causalidad y control de variables.
✔ Diseño de envases, denominaciones de marca e imagen de establecimientos.
✔ Comunicación y distribución: técnicas cuantitativas de evaluación.
🖥️ Software: R-Commander · R / RStudio · SPSS
📚 Material de referencia: Abascal & Grande — "Marketing Cuantitativo" (material oficial UOC)
🎓 Dirigido a estudiantes del Grado en Marketing e Investigación de Mercados de la UOC. También útil para estudiantes de ADE, Economía y Ciencia de Datos que trabajen con investigación de mercados cuantitativa.
Materias que Imparto
📌 Estadística Descriptiva y Exploración de Datos
✔ Tablas de frecuencia y representación gráfica de datos.
✔ Medidas de tendencia central (media, mediana, moda).
✔ Medidas de dispersión (varianza, desviación estándar, rango intercuartílico).
✔ Correlación y regresión lineal simple.
📌 Probabilidad y Modelos de Distribución
✔ Conceptos básicos de probabilidad y combinatoria.
✔ Distribuciones discretas (Binomial, Poisson, Geométrica, Hipergeométrica).
✔ Distribuciones continuas (Normal, Exponencial, Chi-cuadrado, t de Student, F de Fisher).
✔ Teorema central del límite y sus aplicaciones.
📌 Inferencia Estadística
✔ Estimación de parámetros y construcción de intervalos de confianza.
✔ Pruebas de hipótesis para medias, proporciones y varianzas.
✔ Comparaciones entre grupos (t de Student, ANOVA, pruebas no paramétricas).
✔ Contrastes de independencia y bondad de ajuste (Chi-cuadrado).
📌 Análisis de Datos y Modelado Estadístico
✔ Regresión lineal simple y múltiple, diagnóstico de modelos.
✔ Modelos de regresión logística y análisis de supervivencia.
✔ Análisis factorial, componentes principales y clustering.
✔ Métodos no paramétricos y bootstrap.
📌 Estadística Aplicada con Software
✔ Análisis de datos en SPSS, R y STATA.
✔ Preparación, limpieza y transformación de bases de datos.
✔ Aplicación de pruebas estadísticas y modelos predictivos.
✔ Interpretación de resultados y redacción de informes académicos.
📌 Asesoría para Trabajos Académicos
✔ Metodología estadística para TFG, TFM y tesis doctorales.
✔ Diseño de estudios cuantitativos y muestreo.
✔ Análisis de datos para publicaciones científicas.
📌 Estadística Descriptiva y Exploración de Datos
✔ Tablas de frecuencia y representación gráfica de datos.
✔ Medidas de tendencia central (media, mediana, moda).
✔ Medidas de dispersión (varianza, desviación estándar, rango intercuartílico).
✔ Correlación y regresión lineal simple.
📌 Probabilidad y Modelos de Distribución
✔ Conceptos básicos de probabilidad y combinatoria.
✔ Distribuciones discretas (Binomial, Poisson, Geométrica, Hipergeométrica).
✔ Distribuciones continuas (Normal, Exponencial, Chi-cuadrado, t de Student, F de Fisher).
✔ Teorema central del límite y sus aplicaciones.
📌 Inferencia Estadística
✔ Estimación de parámetros y construcción de intervalos de confianza.
✔ Pruebas de hipótesis para medias, proporciones y varianzas.
✔ Comparaciones entre grupos (t de Student, ANOVA, pruebas no paramétricas).
✔ Contrastes de independencia y bondad de ajuste (Chi-cuadrado).
📌 Análisis de Datos y Modelado Estadístico
✔ Regresión lineal simple y múltiple, diagnóstico de modelos.
✔ Modelos de regresión logística y análisis de supervivencia.
✔ Análisis factorial, componentes principales y clustering.
✔ Métodos no paramétricos y bootstrap.
📌 Estadística Aplicada con Software
✔ Análisis de datos en SPSS, R y STATA.
✔ Preparación, limpieza y transformación de bases de datos.
✔ Aplicación de pruebas estadísticas y modelos predictivos.
✔ Interpretación de resultados y redacción de informes académicos.
📌 Asesoría para Trabajos Académicos
✔ Metodología estadística para TFG, TFM y tesis doctorales.
✔ Diseño de estudios cuantitativos y muestreo.
✔ Análisis de datos para publicaciones científicas.
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