Modelos Mixtos y Generalizados con SPSS y JASP | Curso en Vivo
Aprende a seleccionar, ejecutar e interpretar modelos estadísticos (GLM, LMM y GLMM) de manera práctica con SPSS y JASP. Desarrolla competencias para aplicar modelos en investigaciones reales y comunicar resultados bajo estándares APA.
El aprendizaje se basa en los siguientes puntos clave:
Precio Regular $170 USD
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Potencia tu perfil estadístico e investigador
Actualízate con los cursos más aplicados en investigación y análisis de datos.
Modalidad de estudio
Con 11 sesiones en vivo, este curso 100% virtual combina teoría y práctica en SPSS y JASP ⭐ , con acceso a datasets, guías paso a paso y plantillas en APA.
Público objetivo
Dirigido a investigadores y docentes en ciencias sociales, psicología, educación y salud que buscan aplicar modelos estadísticos avanzados en sus proyectos.
Requisitos del curso
Se requiere contar con conocimientos básicos sobre regresión lineal e Inferencia estadística para aprovechar al máximo las herramientas y métodos.
Objetivo principal del curso
Proporcionar una comprensión sólida, práctica y aplicada de los Modelos Lineales Generalizados (GLM) y Modelos Mixtos (LMM y GLMM), utilizando de manera integrada SPSS y JASP., de tal manera que puedan: seleccionar, ejecutar, diagnosticar e interpretar modelos estadísticos adecuados para sus investigaciones y proyectos, comunicando resultados en formato APA para facilitar sus publicaciones.
Sesiones del curso
Módulo 1: Introducción a GLM en SPSS y JASP
Sesión 1. Introducción a GLM – SPSS
Sesión 2. Introducción a GLM – JASP
Módulo 2: ANOVA y ANCOVA como casos del GLM
Sesión 3. ANOVA y ANCOVA – SPSS
Sesión 4. ANOVA y ANCOVA – JASP
Módulo 3: GLM para datos no normales
Sesión 5. GLM Generalizados – SPSS
Sesión 6. GLM Generalizados – JASP
Módulo 4: Modelos Mixtos (LMM y GLMM)
Sesión 7. Modelos Mixtos – SPSS
Sesión 8. Modelos Mixtos – JASP
Módulo 5: Temas avanzados y proyecto final
Sesión 9. Modelos con exceso de ceros y conteos avanzados
Sesión 10. Diagnóstico y efectos marginales
Sesión 11. Proyecto final
