1era semana

• Algunos conceptos básicos de estadística. Visión general de spss para Windows: ventana, menús, barra de herramientas, cuadro de diálogo, el editor de datos.
• Archivos de datos: creación de base de datos. Edición de tablas, edición de gráficos.
• Editor de datos: definir variable.
• Practica dirigida.

• Editor de datos, ir caso, buscar caso, impresión en el editor de datos.
• Gestión y transformación de archivos: ordenar casos. Transponer base de datos.
• Transformaciones de los datos: seleccionar casos. Segmentar archivos, calcular variable, funciones, recodificación de valores, asignar rango a los casos.
• Ejercicios.

• Sintaxis de comandos: creación de un archivo de sintaxis. Reglas de las sintaxis de comandos.
• Continuación de transformación de los archivos: fusión de archivo de datos, agregar datos.
• Frecuencias, descriptivas: resultados de muestra, para obtener frecuencias y estadísticos, para obtener estadísticos descriptivos.
• Practica dirigida

• Tablas cruzadas: resultados de muestra, para obtener tablas de contingencia.
• Tablas pivote: gestión de una tabla pivote, trabajo con capas, edición de los resultados. Impresión de tabla pivote
• Examen

• Introducción. Diagrama de tallo y hojas. Gráficos de cajas: simples y compuestas. Ejercicios.

• Correlación lineal simple. Correlación parcial. Regresión lineal: simple y múltiple. Métodos de selección de variables en el análisis de regresión lineal. Estimación curvilínea.
• Ejercicios.

• Introducción a la inferencia estadística. Prueba T para una muestra. Prueba T para muestras para dos independientes. Prueba T para dos muestras relacionadas. ANOVA de un factor.
• Ejercicios

• Prueba Chi – cuadrada. Prueba binomial. Prueba de rachas. Prueba de kolmogorov – Smirnov. Prueba para dos muestras independientes. Prueba para dos muestras relacionadas. Prueba para dos  muestras relacionadas.
• Ejercicios.

• Introducción, descriptivos y matriz de correlaciones. Extracción de factores, rotación, puntuaciones factoriales.
• Ejercicios

v  Introducción, medidas de distancia, medidas de proximidad. Análisis cluster jerárquico. Cuadro de diálogo general y opciones. Estadísticos. Gráficos. Opciones del cluster jerárquico. Análisis cluster K- medias; con centros desconocidos.

v  Ejercicios.

• Introducción. Estadísticos. Función discriminante. Clasificación. Histograma de las puntuaciones discriminantes. Otros estadísticos de la función discriminante. Selección de variables. Análisis discriminante para tres o más grupos.
• Ejercicios.

• Introducción. Cuadro de diálogo principal y opciones. Estadísticos. Normalización. Permutaciones de la  tabla de entrada y varianza.
• Ejercicios