Para qué te prepara este curso subvencionado Curso Gratuito Especialista en Estadística No Paramétrica:
El curso en estadística no paramétrica se ajusta a la introducción de la estadística no paramétrica en el ámbito de la estadística. La obtención del título certifica haber superado los contenidos que en el mismo se desarrollan y haber alcanzado los objetivos descritos.
A quién va dirigido:
El curso en estadística no paramétrica se encuentra dirigido a los profesionales del mundo de la estadística aplicada, concretamente aquellos interesados en las pruebas no paramétricas y, a todas aquellas personas que sientan interés por adquirir conocimientos relacionados con la estadística inferencial.
Objetivos de este curso subvencionado Curso Gratuito Especialista en Estadística No Paramétrica:
- Indicar las ventajas y desventajas del uso de métodos no paramétricos. - Identificar las principales características tanto de las pruebas paramétricas como de las pruebas no paramétricas. - Identificar las principales pruebas no paramétricas: pruebas para una muestra, pruebas para dos muestras y k muestras relacionadas y pruebas para dos muestras y k muestras independientes.
Salidas Laborales:
Estadística, Matemática, Investigación
Resumen:
La estadística es una rama de las matemáticas que estudia el uso y el análisis proveniente de una muestra representativa de datos. la estadística puede ser descriptiva o diferencial y dentro de esta última, se pueden encontrar pruebas paramétricas y no paramétricas. Con el presente curso se aportaran los conocimientos necesarios para adentrarse en el mundo de la estadística no paramétrica.
Titulación:
Doble Titulación Expedida por EUROINNOVA BUSINESS SCHOOL y Avalada por la Escuela Superior de Cualificaciones Profesionales
Metodología:
Entre el material entregado en este curso se adjunta un documento llamado Guía del Alumno dónde aparece un horario de tutorías telefónicas y una dirección de e-mail dónde podrá enviar sus consultas, dudas y ejercicios. Además recibirá los materiales didácticos que incluye el curso para poder consultarlos en cualquier momento y conservarlos una vez finalizado el mismo.La metodología a seguir es ir avanzando a lo largo del itinerario de aprendizaje online, que cuenta con una serie de temas y ejercicios. Para su evaluación, el alumno/a deberá completar todos los ejercicios propuestos en el curso. La titulación será remitida al alumno/a por correo una vez se haya comprobado que ha completado el itinerario de aprendizaje satisfactoriamente.
Temario:
UNIDAD DIDÁCTICA 1. INTRODUCCIÓN A LA ESTADÍSTICA NO PARAMÉTRICA
- Estadística no paramétrica. Conceptos básicos
- Tipos de datos: cualitativos y cuantitativos
- Características de las pruebas
- Características de las pruebas paramétricas
- Características de las pruebas no paramétricas
- Ventajas y desventajas del uso de métodos no paramétricos
- Ventajas del uso de métodos no paramétricos
- Desventajas del uso de métodos no paramétricos
- Identificación de las diferentes pruebas no paramétricas
- Principales pruebas no paramétricas
- Clasificación de las pruebas no paramétricas
UNIDAD DIDÁCTICA 2. PRUEBAS NO PARAMÉTRICAS PARA UNA MUESTRA
- Pruebas no paramétricas para una muestra
- Chi-cuadrado o ji-cuadrado
- Prueba de Kolmogorov-Smirnov para una muestra
- Prueba binomial
- Prueba de rachas
UNIDAD DIDÁCTICA 3. PRUEBAS NO PARAMÉTRICAS PARA DOS MUESTRAS RELACIONADAS
- Prueba de los signos
- Prueba del rango con signo de Wilcoxon
- Prueba de McNemar
UNIDAD DIDÁCTICA 4. PRUEBAS NO PARAMÉTRICAS PARA K MUESTRAS RELACIONADAS
- Pruebas para k muestras relacionadas
- Prueba de Cochran
- Prueba de Friedman
- Coeficiente de concordancia de W de Kendall
UNIDAD DIDÁCTICA 5. PRUEBAS NO PARAMÉTRICAS PARA DOS MUESTRAS INDEPENDIENTES
- Pruebas para dos muestras independientes
- Prueba U de Mann Whitney
- Prueba de Wald-Wolfowitz
- Prueba de reacciones extremas de Moses
- Prueba de Kolmogorov-Smirnov para dos muestras
UNIDAD DIDÁCTICA 6. PRUEBAS NO PARAMÉTRICAS PARA K MUESTRAS INDEPENDIENTES
- Pruebas no paramétricas para K muestras independientes
- Prueba de la mediana
- Prueba H de Kruskal-Wallis
- Prueba de Jonckheere-Terpstra
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Estadística, Matemática, Investigación
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