• Length:
    5 Weeks
  • Effort:
    4–5 hours per week
  • Price:

    FREE
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  • Institution
  • Subject:
  • Level:
    Introductory
  • Language:
    Español
  • Video Transcript:
    Español

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Prerequisites

Conocimientos en Estadística Descriptiva e Inferencial.

About this course

Las decisiones hoy día se realizan considerando múltiples variables en forma simultánea, para ello debemos analizar conjuntos de datos multivariantes medidos simultáneamente para cada individuo u objeto estudiado. 

En este curso online de análisis de datos y estadísticas:

  • Sentaremos las bases del análisis multivariable como lo es el manejo de regresión simple y múltiple.Trabajaremos la técnica de análisis factorial para reducción de variables, que puede utilizarse para el diseño de productos o para segmentar mercados
  • Conoceremos dos técnicas de clasificación de datos: el análisis discriminante y el análisis de conglomerados, el primero para asignar casos a grupos ya conocidos y en el segundo para crear grupos de forma natural según la conveniencia del investigador
  • Por último utilizaremos el análisis conjunto para diseñar productos considerando características multi atributos

What you'll learn

  • Identificar las técnicas principales para realizar análisis multivariable
  • Trabajar análisis multivariable en SPSS
  • Aplicar técnicas multivariable en problemas empresariales
Lección 1: Conceptos básicos y Análisis de Regresión Simple y Múltiple:
  1. Conceptos Básicos
  2. Métodos de Dependencia
  3. Métodos de Interdependencia
  4. Métodos Estructurales
  5. Diagrama de Dispersión
  6. Tipos de Modelos de Dispersión
  7. Método de mínimos cuadrados
  8. Coeficiente de Correlación
  9. Mediciones de Variación en Reg. y Corr.
  10. Error estándar de la estimación
  11. Pendiente verdadera igual a cero
  12. Establecer un intervalo de confianza
  13. Correlación significativa entre variables
  14. Modelo de Regresión Múltiple.
Lección 2:  Análisis Factorial
  1. ¿Cuándo se hace adecuado utilizar un AF?
  2. Fases del Análisis Factorial
  3. Rotación de Factores
  4. Cálculo de las Puntuaciones factoriales 
Lección 3   Análisis Discriminante
  1. Concepto y Aplicación
  2. Análisis
  3. Ecuación
  4. Fases de un AD 
Lección 4:  Análisis de Conglomerados
  1. ¿Qué es el análisis Cluster?
  2. Análisis de Cluster y Estudio de Mercados
  3. Etapas de un Análisis Cluster
  4. Distancia Euclídea
  5. Procedimientos de Clustering
  6. Agrupamiento Aglomerativo
  7. Clusters de K-Medias
  8. Agrupamiento Jerárquico Vrs. No Jerárquico
  9. Método Sugerido  
Lección 5:  Análisis Conjunto
  1. Concepto y Aplicación
  2. Análisis
  3. Ecuación
  4. Metodología descomposicional
  5. Análisis conjunto en SPSS
  6. SPSS y el método del concepto completo

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Samuel Reyes Gómez
Vicedecano de la Facultad de Ciencia, Tecnología e Industria de Universidad Galileo, especialista en manejo de datos.
Universidad Galileo

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