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Cartelera

Métodos Estadísticos Avanzados I (virtual)

Invita: Maestría en Estadística Aplicada a la Investigación.

Dirigido a estudiantes, profesionales e investigadores interesados en expandir sus conocimientos sobre el tema.

Objetivos: (a) Aplicar la técnica de análisis multivariados adecuada a un conjunto de datos relacionados con problemas de la realidad, en línea con los objetivos de la investigación; y (b) utilizar e interpretar correctamente las medidas resultantes de los modelos multivariados para obtener conclusiones válidas.

Contenido.

  1. Análisis de componentes principales.
    1.1. Introducción.
    1.2. Definición y determinación de los componentes principales.
    1.3. Determinación del número de componentes principales.
    1.4. Puntajes por componente.
    1.5. Aplicación.
  2. Análisis factorial.
    2.1. Introducción.
    2.2. Factores comunes.
    2.3. Método de estimación.
    2.4. Método de componentes principales.
    2.5. Método de máxima verosimilitud.
    2.6. Rotación de factores y cargas factoriales.
    2.7. Análisis factorial exploratorio y análisis factorial confirmatorio.
    2.8. Interpretación de resultados.
  3. Análisis de correlación canónica.
    3.1. Introducción.
    3.2. Construcción de las variables canónicas.
    3.3. Análisis canónico poblacional y muestral.
    3.4. Medidas útiles para interpretar las correlaciones canónicas.
    3.5. Interpretación de resultados.
  4. Análisis de correspondencia.
    4.1. Introducción.
    4.2. Representación gráfica de matrices de frecuencias.
    4.3. Distancias adecuadas.
    4.4. Proyección conjunta de filas y columnas de la matriz de contingencia.
    4.5. Interpretación de resultados.
    4.6. Contribuciones absolutas y relativas.

1 Del 15 de abril al 8 de junio.
2 Lunes y miércoles, de 6 a 8:15 p.m.
Requisitos: Haber cursado estadística a nivel de pregrado y tener experiencia en el procesamiento de datos cuantitativos.
1 Fecha límite de inscripción: Martes 14 de abril. Solicitar ingreso
Inversión: $150.00.

Más información: Paola García Pimentel • maest.postgrado@uca.edu.sv