Los datos estadísticos, en este marco, son los valores que se obtienen al llevar a cabo un estudio de tipo estadístico. Se trata del producto de la observación de aquel fenómeno que se pretende analizar.
Este curso introduce a los estudiantes a los datos y las estadísticas. Al final del curso, los estudiantes deberían ser capaces de interpretar estadísticas descriptivas, análisis causales y visualizaciones para extraer conocimientos significativos.
El curso primero introduce un marco para pensar sobre los diversos propósitos del análisis estadístico. Hablaremos sobre cómo los analistas usan los datos para inferencias descriptivas, causales y predictivas. Luego, cubriremos cómo desarrollar un estudio de investigación para el análisis causal, calcular e interpretar estadísticas descriptivas y diseñar visualizaciones efectivas. El curso le ayudará a convertirse en un consumidor de análisis reflexivo y crítico.
Si se encuentra en un campo que depende cada vez más de la toma de decisiones basada en datos, pero no se siente preparado para interpretar y evaluar datos, este curso lo ayudará a desarrollar estas herramientas fundamentales de alfabetización en datos.
Una buena teoría guiará la recopilación de datos, la selección de métodos estadísticos apropiados y la interpretación de los resultados. Además, la teoría determinará qué tipo de diseño de investigación se necesita, como un estudio de observación o un experimento.
Este módulo se centrará en el desarrollo de teorías de alta calidad que se pueden utilizar para guiar la inferencia descriptiva, causal y predictiva.
¿Las clases más pequeñas aumentarán el aprendizaje de los estudiantes? ¿La implementación de verificaciones de antecedentes más estrictas para los compradores de armas reducirá la violencia armada? Los investigadores biomédicos a menudo quieren saber si un nuevo medicamento mejorará el resultado de una enfermedad.
¿Tomar un medicamento mejorará la esperanza de vida o incluso curará la enfermedad en estudio? Para responder a estas y otras preguntas similares, los analistas deben desarrollar diseños de investigación que sean apropiados para la inferencia causal.
Estimar un efecto causal es un desafío, pero es esencial comprender los impactos de una política, un medicamento o cualquier otro tipo de intervención.
La lectura de los datos sin procesar no le informa sobre el encuestado promedio o la distribución de respuestas entre las posibles opciones de respuesta. Para comprender mejor la forma de la distribución, podemos calcular medidas de tendencia central, medidas de propagación y caracterizar la dispersión de los datos.
Un gráfico bien diseñado puede aprovechar una cantidad pequeña o grande de datos para hacer un argumento convincente. Las visualizaciones de datos resaltan puntos específicos sobre la información subyacente y permiten al espectador extraer información que es casi invisible cuando solo mira los números.
En resumen, para ser bueno en la comunicación con datos, debe convertirse en experto en la visualización de datos.
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.
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