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Facultad de Ciencias Sociales e Historia

Curso Análisis de Regresión Múltiple

Online - clases en vivo

Inicio: 2023

Postulación: junio 2021

19 horas cronológicas

Descripción

El curso introduce el uso del análisis de correlación y de regresión lineal y logística para establecer la existencia de relaciones entre variables de distintos niveles de medición. Se enfatizan la comprensión de procedimientos e interpretación de resultados, así como el uso de herramientas computacionales.  Las y los estudiantes podrán realizar los análisis utilizando SPSS o R. Este es un curso con un importante componente práctico y aplicado al análisis de datos sociales.

Contenidos

Este curso se desarrollará sobre la base de clases expositivas con un importante componente práctico. En las clases se revisarán los aspectos conceptuales y teóricos del curso. A su vez, cada semana se realizarán ejercicios prácticos de aplicación de los contenidos a datos sociales. La metodología de enseñanza considera un rol activo por parte de las y los estudiantes y un importante enfoque práctico y aplicado

Los días de clases son:
Jueves de 18:00 a 21:30 horas (cuatro sesiones).
Sábado de 9:00 a 14:00 horas (una sesión)
Lunes de 18:00 a 21:30 horas (ayudantía)

Dirigido a

Profesionales de las ciencias sociales o personas con experiencia/formación metodológica que requieran aprender sobre la formulación y testeo de hipótesis en la investigación social, especialmente aquellas que pretenden abordar la influencia de unas variables sobre otras. Del mismo modo, el análisis de regresión múltiple y logística constituirá la puerta de acceso a los análisis multivariados e inferenciales.

También pueden realizar su inscripción al curso estudiantes de pregrado que tengan conocimientos en metodología y que se encuentren finalizando sus estudios.

Admisión

Para realizar el curso es requisito completar la ficha de inscripción y hacer envío del curriculum actualizado.

Arancel

Arancel: $220.000

El curso se reserva el derecho de suspender la apertura del programa si no cuenta con el mínimo de estudiantes requeridos.

MÁS INFORMACIÓN

Curso Análisis de Regresión Múltiple

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