Herramienta de análisis de datos es una decisión bastante crítica que no debe ser tomada a la ligera. Por ello, hay una serie de factores que debemos considerar para que estas herramientas sean realmente útiles y se adapten a las necesidades de la empresa y de los usuarios.
En este curso, desarrollará y probará hipótesis sobre sus datos. Aprenderá una variedad de pruebas estadísticas, así como estrategias para saber cómo aplicar la adecuada a sus datos y preguntas específicas. Con su elección de dos potentes paquetes de software estadístico (SAS o Python), explorará el análisis de correlación ANOVA, Chi-Square y Pearson.
Este curso lo guiará a través de los principios estadísticos básicos para brindarle las herramientas para responder las preguntas que haya desarrollado. A lo largo del curso, compartirá su progreso con otros para obtener comentarios valiosos y brindar información a otros alumnos sobre su trabajo.
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Prueba de hipótesis y ANOVA:
El primer grupo de videos describe el proceso de prueba de hipótesis que utilizará a lo largo de este curso para probar las relaciones entre diferentes tipos de variables (cuantitativas y categóricas). A continuación, le mostramos cómo probar hipótesis en el contexto del análisis de varianza (cuando tiene una variable cuantitativa y una variable categórica).
Su tarea será escribir un programa que gestione las variables adicionales que pueda necesitar y ejecute e interprete una prueba de análisis de varianza. Tenga en cuenta que si su pregunta de investigación no incluye una variable cuantitativa, puede usar uno de su conjunto de datos solo para practicar con la herramienta. Si su pregunta de investigación no incluye una variable categórica, puede categorizar una que sea cuantitativa.
· Prueba de Chi cuadrado de independencia:
Tenga en cuenta que si su pregunta de investigación solo incluye variables cuantitativas, puede categorizarlas solo para practicar un poco con la herramienta.
· correlación de Pearson:
Tenga en cuenta que si su pregunta de investigación solo incluye variables categóricas, puede elegir otras variables de su conjunto de datos solo para practicar un poco con la herramienta.
· Explorando interacciones estadísticas:
El efecto de una variable moderadora a menudo se caracteriza estadísticamente como una interacción; es decir, una tercera variable que afecta la dirección y / o fuerza de la relación entre su variable explicativa (X) y respuesta (Y). Su tarea será probar su propia pregunta de investigación en el contexto de una o más posibles variables moderadoras.
Este curso es ofrecido desde la plataforma de Coursera, es un curso que puedes obtener de manera gratuita bajo ciertas condiciones.
La primera opción es elegir la opción de “Curso gratuito sin certificado”, de esta manera podrás acceder al contenido del curso y finalizarlo, pero no podrás obtener un certificado de finalización avalado por la plataforma.
La segunda opción es elegir “auditar curso”, con esta opción podrás acceder al contenido de video del curso, pero no podrás realizar los exámenes ni obtener el certificado de finalización. Si no ves la opción de auditar curso, debes verificar en la parte de abajo usando el scroll (en forma de link).
Las opciones varían dependiendo el curso, pero con cualquiera de las dos podrás acceder gratuitamente al contenido. Por si fuera poco, algunos cursos tienen la opción de ayuda económica, con los cuales puedes solicitar dicho apoyo y ser acreedor de un curso de pago.
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