– Introducción a R y R-Studio.

– Introducción a Rmarkdown y lógica de investigación reproducible.

– Manipulación de bases de datos: filtrar, seleccionar, agregar, colapsar, combinar.

– Manipulación de variables: recodificar, limpiar y cortar.

– Recomendaciones de visualizaciones efectivas. Elaboración de gráficos de barras/histogramas, de dispersión, de línea y boxplot.

Medición y Reducción de Dimensiones

– Combinación de variables para la construcción de indicadores, índices y tipologías.

– Reducción de variables con constructos unidimensionales: Escala Guttman, Escala Mokken.

– Reducción de variables con constructos multidimensionales: Análisis de Componentes Principales, Análisis Factorial.

Herramientas avanzadas de estadística inferencial

– Repaso de estadística inferencial: técnicas efectivas de presentación de resultados.

– Regresión Lineal: pruebas de diagnóstico, transformaciones, interacciones y visualización de resultados.

– Regresión Logística: pruebas de diagnóstico, simulación y visualización de resultados.

Análisis de Encuestas con Diseño Muestral Complejo

– Repaso de aspectos fundamentales de diseño de encuestas.

– Manipulación de encuestas sociales en R.

– Incorporación del diseño muestral complejo en la visualización y modelamiento estadístico.