En la sección "Introducción al Análisis de Datos", los estudiantes aprenderán conceptos fundamentales como estadística descriptiva e inferencial, así como los tipos de variables e instrumentos de medida. Además, se enseñará cómo organizar datos utilizando hojas de cálculo y cómo importar, verificar y dar formato a variables en programas de análisis estadístico como SPSS, Jasp y Jamovi. Finalmente, se abordará la transformación de variables, asignación de etiquetas, inclusión y exclusión de valores perdidos, y conversión de variables continuas a categóricas.

En esta sección de "Estadística Descriptiva", los estudiantes aprenderán a describir y analizar variables categóricas y cuantitativas utilizando índices y gráficos. Se enseñará cómo trabajar con programas de análisis estadístico como SPSS, Jasp y Jamovi para generar y editar tablas, figuras y gráficos de barras agrupados, así como tablas de contingencia.

Además, se abordarán las distribuciones de frecuencias en variables cuantitativas a través de histogramas, así como los índices de centralidad y dispersión en dichas variables. Los estudiantes aprenderán a crear histogramas e índices descriptivos para variables cuantitativas utilizando SPSS, Jasp y Jamovi.

Finalmente, se introducirán conceptos como cuantiles y diagramas de cajas y bigotes (boxplots) para variables cuantitativas, y se enseñará a los estudiantes cómo calcular cuantiles y crear diagramas de cajas y bigotes utilizando los programas mencionados. Al finalizar esta sección, los estudiantes habrán adquirido habilidades sólidas en estadística descriptiva y visualización de datos.

Esta sección se enfoca en la comprensión de los parámetros de una población y los estimadores de una muestra. Se introducirán conceptos fundamentales como distribución normal y se enseñará cómo calcular las frecuencias en 1, 2 y 3 desviaciones estándar (SD), así como la simetría y curtosis utilizando SPSS.

Se presentará el Teorema del Límite Central y se explorará el concepto de Error Estándar. Los estudiantes podrán comprender cómo el teorema del límite central se aplica a situaciones prácticas a través de ejemplos concretos.

Además, se abordará el tema de los Intervalos de Confianza al 95 por ciento, que son fundamentales en la interpretación de los resultados estadísticos en investigaciones científicas. Por último, se introducirá el concepto de estadístico, ayudando a los estudiantes a comprender su importancia en la estadística inferencial.

Al completar esta sección, los alumnos habrán adquirido un conocimiento sólido sobre parámetros, estimadores y conceptos clave en la estadística inferencial, lo que les permitirá aplicar estos conceptos en sus propias investigaciones y análisis de datos.

En esta sección, los estudiantes aprenderán sobre el contraste de hipótesis y el cálculo del p-valor. Se explorarán conceptos como el contraste a una y dos colas, y se discutirán aspectos importantes más allá del p-valor. Además, se realizará un ejercicio práctico utilizando SPSS, Jasp y Jamovi para aplicar estos conceptos en situaciones reales.

Se abordará el tema del tamaño muestral y los errores en el contraste de hipótesis, explicando el error alfa y la potencia mediante un ejemplo. Los estudiantes aprenderán a calcular el tamaño muestral utilizando GPower y a entender el concepto de tamaño de efecto.

Por último, se ofrecerán pautas para seleccionar el test adecuado en estudios de diferencia entre grupos y en estudios de asociación o predicción. Al finalizar esta sección, los alumnos habrán adquirido habilidades valiosas para aplicar el contraste de hipótesis y elegir el test estadístico apropiado en función de sus necesidades de investigación.