Clases de Estadística Aplicada: análisis de datos con SPSS, R y Python para universitarios
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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
Habilidades
Disponibilidad en una semana típica.
(GMT -05:00)
Nueva York
Mon
Tue
Wed
Thu
Fri
Sat
Sun
00-04
04-08
08-12
12-16
16-20
20-24
La Psicometría es una de las asignaturas más técnicas del grado en Psicología y donde más estudiantes necesitan apoyo. Soy especialista en métodos cuantitativos y te enseño a dominar la medición psicológica desde la teoría hasta la aplicación práctica con software estadístico.
📌 Teoría Clásica de los Tests (TCT)
✔ Fundamentos de la medición psicológica: fiabilidad y validez.
✔ Coeficiente Alpha de Cronbach y Omega de McDonald.
✔ Índices de discriminación y dificultad de los ítems.
✔ Error típico de medida e intervalos de confianza de las puntuaciones.
📌 Análisis Factorial
✔ Análisis Factorial Exploratorio (AFE): extracción y rotación de factores.
✔ Análisis Factorial Confirmatorio (AFC): ajuste del modelo y modificación.
✔ Índices de ajuste: CFI, RMSEA, SRMR, TLI — interpretación y reporte.
✔ Validez convergente, discriminante y de constructo.
📌 Teoría de Respuesta al Ítem (TRI)
✔ Modelos de Rasch y modelos de 2 y 3 parámetros.
✔ Curvas características del ítem y función de información del test.
✔ Calibración de ítems y estimación de la habilidad latente.
📌 Construcción y validación de instrumentos
✔ Diseño de escalas Likert y otros formatos de respuesta.
✔ Proceso completo de validación: contenido, constructo y criterio.
✔ Adaptación y traducción de tests psicológicos.
✔ Redacción del apartado de propiedades psicométricas para TFG/TFM.
🖥️ Software: SPSS · Jamovi · R (lavaan, psych) · AMOS
🎓 Universidades habituales: UOC, UNED, UB, UAB, UAM, Nebrija, VIU, UNIR.
📌 Teoría Clásica de los Tests (TCT)
✔ Fundamentos de la medición psicológica: fiabilidad y validez.
✔ Coeficiente Alpha de Cronbach y Omega de McDonald.
✔ Índices de discriminación y dificultad de los ítems.
✔ Error típico de medida e intervalos de confianza de las puntuaciones.
📌 Análisis Factorial
✔ Análisis Factorial Exploratorio (AFE): extracción y rotación de factores.
✔ Análisis Factorial Confirmatorio (AFC): ajuste del modelo y modificación.
✔ Índices de ajuste: CFI, RMSEA, SRMR, TLI — interpretación y reporte.
✔ Validez convergente, discriminante y de constructo.
📌 Teoría de Respuesta al Ítem (TRI)
✔ Modelos de Rasch y modelos de 2 y 3 parámetros.
✔ Curvas características del ítem y función de información del test.
✔ Calibración de ítems y estimación de la habilidad latente.
📌 Construcción y validación de instrumentos
✔ Diseño de escalas Likert y otros formatos de respuesta.
✔ Proceso completo de validación: contenido, constructo y criterio.
✔ Adaptación y traducción de tests psicológicos.
✔ Redacción del apartado de propiedades psicométricas para TFG/TFM.
🖥️ Software: SPSS · Jamovi · R (lavaan, psych) · AMOS
🎓 Universidades habituales: UOC, UNED, UB, UAB, UAM, Nebrija, VIU, UNIR.
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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