Curso de análisis de datos de SPSS para investigadores principiantes - aprenda SPSS

11/10/2021

Curso de analisis de datos de SPSS para investigadores principiantes

Curso de análisis de datos de SPSS para investigadores principiantes - aprenda SPSS

Índice
  1. Principiantes / novatos: ¿Está trabajando en su primer análisis de datos pero no sabe por dónde empezar? Esta guía paso a paso puede ayudar.
    1. Lo que aprenderás

Principiantes / novatos: ¿Está trabajando en su primer análisis de datos pero no sabe por dónde empezar? Esta guía paso a paso puede ayudar.

Lo que aprenderás

Curso de análisis de datos de SPSS para investigadores principiantes - aprenda SPSS

  • Explicar los conceptos básicos de estadística y diferentes niveles de medición de datos.
  • Determine los métodos de análisis apropiados para un tipo particular de datos.
  • Prepare y limpie los datos para su análisis.
  • Realizar análisis estadísticos comunes a los datos.
  • Informar los resultados de las pruebas de hipótesis de la forma adecuada.
  • Evite algunos de los errores comunes en el análisis de datos.
  • Esté equipado con el conocimiento y las habilidades para analizar sus propios datos de investigación.

Requisitos

  • Este curso es para investigadores principiantes y, por lo tanto, se asume pocos conocimientos previos en estadística, análisis de datos o SPSS. Cubriré los conocimientos necesarios en los videos. También incluiré enlaces a referencias estadísticas en caso de que desee obtener más información.
  • El estudiante debe tener una copia de SPSS (se recomienda la versión 20 o posterior).

Descripción

Gracias por consultar SPSS Data Analysis para investigadores principiantes.

¿Para quién es este curso?

Como lo indica el título, este curso es para personas que trabajan en sus primeros proyectos de investigación (es decir, principiantes / novatos), que incluyen, entre otros:

  • Estudiantes trabajando en sus trabajos de investigación o disertaciones.
  • Investigadores principiantes con formación no técnica
  • Cualquiera que tenga curiosidad por el análisis de datos

¿Qué tiene de difícil el análisis de datos?

Muchas personas encuentran difícil el análisis de datos y tienen buenas razones. El análisis de datos es difícil porque no es una disciplina única. Es multidisciplinar, lo que significa que requiere conocimientos integrados de diferentes campos para hacerlo bien. Específicamente, para realizar análisis de datos para su investigación, necesita:

  • Conocimiento en el software de análisis de datos (por ejemplo, SPSS, Excel, R, etc.)
  • Conocimiento en conceptos estadísticos
  • Conocimiento en métodos de investigación
  • Experiencia y habilidades trabajando con datos

Lo que necesita no es solo conocimiento en campos separados, sino también experiencia y habilidades para integrar este conocimiento para tratar con datos de la vida real.

Sin embargo, los investigadores principiantes, por definición, tienen muy poco de estos conocimientos, experiencia y habilidades. Por ejemplo:

  • Es posible que sepa cómo utilizar el software de análisis de datos, pero no sabe qué método de análisis utilizar porque no está familiarizado con los conceptos de estadística.
  • Puede que conozca algunas estadísticas, pero es posible que no sepa cómo calcular las estadísticas en la ordenador.
  • Es posible que tenga conocimientos tanto en estadísticas como en software de análisis de datos, pero no está seguro de qué análisis realizar para satisfacer las necesidades de investigación.
  • Es posible que tenga conocimientos en estadísticas, software e investigación, pero es posible que no tenga la experiencia en el manejo real de datos y se encuentre atascado tratando con problemas prácticos aquí y allá (como datos faltantes o no válidos).

Hay muchos libros de texto en estas diferentes disciplinas, pero pocos de ellos podrían enseñarle todos estos conocimientos y habilidades. El problema no es la falta de información. Al contrario, el problema es una información abrumadoramente rica, tan rica que es posible que no sepa por dónde empezar y cómo seleccionar, tan rica que puede que no sepa cómo ponerla en práctica para satisfacer sus necesidades específicas.

LEER
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¿Cómo puede ayudar este curso?

Este curso está diseñado para ser conciso y práctico. No pretendo contarle todo sobre estadísticas, SPSS, análisis de datos e investigación, lo que dificultaría innecesariamente su viaje de aprendizaje. En cambio, lo guiaré, de una manera estructurada y práctica, a través del conjunto mínimo de conocimientos y habilidades que necesitaría para analizar sus propios datos. Este curso no lo convertirá en un experto en estadísticas, SPSS, análisis de datos e investigación, pero lo ayudará a terminar su propio análisis de datos.

Esto se logrará mediante lo siguiente:

  1. Conocimiento de fondo. Cada sección del curso comienza con una breve introducción al conjunto mínimo de conceptos estadísticos necesarios que necesita.
  2. Demostraciones prácticas. Todos los videos están basados ​​en ejemplos. En cada video, le muestro cómo realizar una tarea práctica de análisis de datos. Estas tareas se seleccionan cuidadosamente de una lista de los análisis más comunes que probablemente realizará.
  3. Compartir experiencias. Además de estadísticas y SPSS, también comparto gran parte de mi propia experiencia haciendo investigación y análisis de datos, incluido cómo tratar los problemas más comunes al trabajar con datos, evitar los errores y malentendidos comunes y solucionar algunos errores molestos en SPSS.
  4. Puntos clave. Los puntos clave se destacan a lo largo del video y también se resumen al final de los videos.
  5. Ejercicio. Hay un ejercicio al final de cada sección. Esto le ayuda a aplicar lo que ha aprendido en los videos anteriores. También hay preguntas que lo impulsan a pensar más a fondo sobre lo que está haciendo. Los problemas de ejercicio se han utilizado durante algunos años en mis propias clases fuera de línea, por lo que se ha demostrado que son útiles para los estudiantes. Si bien es apropiado, se dedica un video separado a demostrar las respuestas a estos problemas de ejercicios.
  6. Referencias. Para aquellos que deseen profundizar en los conceptos de estadística, he incluido enlaces a referencias útiles para su búsqueda.

Entonces, ¿cómo puedo aprender de manera efectiva en este curso?

Puede hacer lo siguiente para cada sección:

  1. Mira los videos. Tome notas cuando sea necesario.
  2. Complete el ejercicio por su cuenta. Saber no es suficiente. ¡Debemos aplicar!
  3. Si olvida algunos de los detalles, consulte los videos anteriores.
  4. Después de intentar el ejercicio, mire el siguiente video para obtener respuestas. Observa mis pasos con atención y compáralos con los tuyos. En caso de alguna diferencia, pregúntese cuál es mejor y por qué.
  5. Por último, pero no menos importante, aplique las técnicas a sus propios datos.

Eso es todo para la introducción. ¡Feliz aprendizaje!

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