Especialista en Estadística No Paramétrica

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.

UNIDAD DIDÁCTICA 1. INTRODUCCIÓN A LA ESTADÍSTICA NO PARAMÉTRICA

  1. Estadística no paramétrica. Conceptos básicos
  2. – Tipos de datos: cualitativos y cuantitativos
  3. Características de las pruebas
  4. – Características de las pruebas paramétricas
  5. – Características de las pruebas no paramétricas
  6. Ventajas y desventajas del uso de métodos no paramétricos
  7. – Ventajas del uso de métodos no paramétricos
  8. – Desventajas del uso de métodos no paramétricos
  9. Identificación de las diferentes pruebas no paramétricas
  10. – Principales pruebas no paramétricas
  11. – Clasificación de las pruebas no paramétricas

UNIDAD DIDÁCTICA 2. PRUEBAS NO PARAMÉTRICAS PARA UNA MUESTRA

  1. Pruebas no paramétricas para una muestra
  2. Chi-cuadrado o ji-cuadrado
  3. Prueba de Kolmogorov-Smirnov para una muestra
  4. Prueba binomial
  5. Prueba de rachas

UNIDAD DIDÁCTICA 3. PRUEBAS NO PARAMÉTRICAS PARA DOS MUESTRAS RELACIONADAS

  1. Prueba de los signos
  2. Prueba del rango con signo de Wilcoxon
  3. Prueba de McNemar

UNIDAD DIDÁCTICA 4. PRUEBAS NO PARAMÉTRICAS PARA K MUESTRAS RELACIONADAS

  1. Pruebas para k muestras relacionadas
  2. Prueba de Cochran
  3. Prueba de Friedman
  4. Coeficiente de concordancia de W de Kendall

UNIDAD DIDÁCTICA 5. PRUEBAS NO PARAMÉTRICAS PARA DOS MUESTRAS INDEPENDIENTES

  1. Pruebas para dos muestras independientes
  2. Prueba U de Mann Whitney
  3. Prueba de Wald-Wolfowitz
  4. Prueba de reacciones extremas de Moses
  5. Prueba de Kolmogorov-Smirnov para dos muestras

UNIDAD DIDÁCTICA 6. PRUEBAS NO PARAMÉTRICAS PARA K MUESTRAS INDEPENDIENTES

  1. Pruebas no paramétricas para K muestras independientes
  2. Prueba de la mediana
  3. Prueba H de Kruskal-Wallis
  4. Prueba de Jonckheere-Terpstra

151,00 

Detalles del Curso

Información adicional

Horas 200 Horas
Modalidad ONLINE

¿Por qué elegir Aurea?

Metodología de Aprendizaje Online

  • Aprendizaje activo y autónomo: A diferencia de la formación presencial, en el e-learning es clave fomentar que el alumno sea protagonista de su propio proceso de aprendizaje.

  • Microlearning y contenidos modulares: Lecciones breves, bien estructuradas, que permitan avanzar paso a paso.

  • Gamificación y elementos interactivos (cuestionarios, simulaciones, casos prácticos) aumentan la motivación y retención del conocimiento.

  • Evaluación continua: No solo exámenes finales, sino también foros, tareas prácticas y autoevaluaciones.

Plataforma online Moodle

  • Moodle es una excelente elección como LMS (Learning Management System). Algunas ventajas:

    • Código abierto y altamente personalizable.

    • Permite gestión de usuarios, seguimiento de progreso, certificados automáticos, SCORM, etc.

    • Integración con plugins y herramientas externas como H5P, BigBlueButton, Zoom, etc.

  • Optimiza la navegación y la experiencia de usuario: que la plataforma sea clara, intuitiva y visualmente amigable.

  • Mobile first: Muchos usuarios acceden desde el móvil, así que asegúrate de que la plataforma esté bien adaptada.

Equipo Docente y Tutoría

  • Docentes formados en pedagogía digital: No basta con saber del tema; es crucial saber cómo enseñarlo online.

  • Disponibilidad y acompañamiento: Los alumnos valoran mucho el soporte y el feedback de tutores.

  • Presencia activa: En foros, comentarios y webinars. Esto reduce la sensación de soledad del estudiante online.

  • Capacitación constante del equipo docente en nuevas metodologías y herramientas digitales.

Interacción y Comunidad

  • Foros, chats y actividades colaborativas: fomentan el aprendizaje social.

  • Feedback entre pares: puede ser útil para mejorar y compartir conocimientos.

  • Gamificación social: rankings, badges, desafíos grupales.

  • Encuestas y sugerencias: para mejorar el curso con la opinión de los propios alumnos.