Diplomado en Análisis Multivariante en Investigación Educativa
Diplomado
Online
Descripción
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Tipología
Diplomado
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Metodología
Online
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Horas lectivas
150h
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Duración
6 Semanas
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Inicio
Fechas disponibles
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Campus online
Sí
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Clases virtuales
Sí
Para lograr el éxito en la investigación educativa es necesario conocer las principales técnicas para realizar los análisis necesarios sobre los datos regidos. En este programa se ofrece una capacitación de calidad, centrada en los análisis multivariantes, con un programa actualizado con las principales novedades en la materia y que ayudará a lograr el éxito en la profesión. Una capacitación 100% online que podrá compaginar con el resto de las obligaciones.
Información importante
Documentación
- 601diplomado-analisis-multivariante-investigacion-educativa.pdf
Sedes y fechas disponibles
Ubicación
comienzo
comienzo
Información relevante sobre el curso
Objetivos generales
Habilitar a los profesionales para el ejercicio de la Investigación en Educación
Aprender a llevar a cabo programas específicos de mejora del rendimiento escolar
Acceder a las formas y procesos de investigación en Educación en el entorno escolar
Analizar e integrar los conocimientos necesarios para impulsar los desarrollos escolares y sociales del alumnado
Objetivos específicos
Familiarizarse con el análisis de multivarianza
Conocer los modelos de técnicas y procedimientos que estudian las interrelaciones entre variables
Poder describir el patrón de comportamiento de las variables observadas
Estudiar las diferencias entre grupos
Saber aplicar las técnicas que comprenden los modelos multivariantes de interdependencia
Interpretar las tablas de contingencia
El objetivo es capacitar profesionales altamente cualificados para la experiencia laboral. Un objetivo que se complementa, además, de manera global, con el impulso de un desarrollo humano que siente las bases de una sociedad mejor. Este objetivo se materializa en conseguir ayudar a los profesionales a acceder a un nivel de competencia y control mucho mayor.
Este Diplomado en Análisis Multivariante en Investigación Educativa contiene el programa educativo más completo y actualizado del mercado.
Tras la superación de la evaluación, el alumno recibirá por correo postal* con acuse de recibo su correspondiente título de Diplomado emitido por TECH Universidad Tecnológica.
El título expedido por TECH Universidad Tecnológica expresará la calificación que haya obtenido en el Diplomado, y reunirá los requisitos comúnmente exigidos por las bolsas de trabajo, oposiciones y comités evaluadores de carreras profesionales.
Título: Diplomado en Análisis Multivariante en Investigación Educativa
N.º Horas Oficiales: 150 h.
Nuestra escuela es la primera en el mundo que combina el estudio de casos clínicos con un sistema de aprendizaje 100% online basado en la reiteración, que combina 8 elementos diferentes que suponen una evolución con respecto al simple estudio y análisis de casos. Esta metodología, a la vanguardia pedagógica mundial, se denomina Relearning.
Nuestra escuela es la primera en habla hispana licenciada para emplear este exitoso método, habiendo conseguido en 2015 mejorar los niveles de satisfacción global (calidad docente, calidad de los materiales, estructura del curso, objetivos…) de los estudiantes que finalizan los cursos con respecto a los indicadores de la mejor universidad online en habla hispana.
Recibida su solicitud, un responsable académico del curso le llamará para explicarle todos los detalles del programa, así como el método de inscripción, facilidades de pago y plazos de matrícula.
En primer lugar, necesitas un ordenador (PC o Macintosh), conexión a internet y una cuenta de correo electrónico. Para poder realizar los cursos integramente ON-LINE dispone de las siguientes opciones: Flash - Instalando Flash Player 10 o posterior (http://www.adobe.com/go/getflash), en alguno de los siguientes navegadores web: - Windows: Internet Explorer 6 y posteriores, Firefox 1.x y posteriores, Google Chrome, Opera 9.5 y posteriores - Mac: Safari 3 y posteriores, Firefox 1.x y posteriores, Google Chrome - Linux: Firefox 1.x y posteriores HTML5 - Instalando alguno de los navegadores web: - Google Chrome 14 o posterior sobre Windows o Mac - Safari 5.1 o posterior sobre Mac - Mobile Safari sobre Apple iOS 5.0 o posterior en iPad/iPhone Apple iOS - Articulate Mobile Player; Apple iOS 5.0 o posterior en iPad.
Opiniones
Materias
- Análisis de datos
- Logística
- Modelos
- Multivariantes
- Educación
Profesores
Docente Docente
Profesor
Temario
Modúlo 1. Análisis Multivariante
1.1. Análisis Multivariante
1.1.1. Introducción
1.1.2. ¿Qué es el Análisis Multivariante?
1.1.3. Los objetivos del Análisis Multivariante
1.1.4. Clasificación de las técnicas Multivariantes
1.2. La Regresión Lineal Múltiple
1.2.1. Introducción
1.2.2. Concepto de Regresión Lineal Múltiple
1.2.3. Condiciones para la Regresión Lineal Múltiple
1.2.4. Predictores para generar el mejor modelo
1.3. Regresión Logística Binaria
1.3.1. Introducción
1.3.2. Concepto regresión Logística Binaria
1.3.3. Ajuste del modelo
1.3.3.1 Ajuste del modelo en R
1.3.4. Etapas de la R
1.3.5. Ejemplo (Regresión Logística Binaria)
1.4. La Regresión Logística Nominal y Ordinal
1.4.1. Introducción
1.4.2. Revisión general de Regresión Logística Nominal
1.4.3. Ejemplo (Regresión Logística Nominal)
1.4.4. Revisión general de Regresión Logística Ordinal
1.4.5. Ejemplo (Regresión Logística Ordinal)
1.5. Regresión de Poisson
1.5.1. Introducción
1.5.2. Concepto de Poisson
1.5.3. Funciones de distribución
1.5.4. Regresión de Poisson con recuentos
1.6. Modelos Log-Lineales
1.6.1. Introducción
1.6.2. Modelos Log-Lineales para tablas de contingencia
1.6.3. Modelos Log-Lineales para tablas tridimensionales
1.6.4. Ejemplo (Modelos Log-Lineales para tablas de contingencia)
1.7. El Análisis Discriminante
1.7.1. Introducción
1.7.2. Concepto de Análisis Discriminante
1.7.3. Clasificación con dos grupos
1.7.3.1. Función Discriminante de Fisher
1.7.4. Ejemplo (Análisis Discriminante)
1.8. Análisis de Conglomerados
1.8.1. Introducción
1.8.2. Concepto de Conglomerados de K medias
1.8.3. Concepto de Análisis de Conglomerados Jerárquico
1.8.4. Ejemplo (Análisis de Conglomerado Jerárquico)
1.9. Escalamiento multidimensional
1.9.1. Introducción
1.9.2. Escalamiento multidimensional: conceptos básicos
1.9.3. La matriz de similaridades
1.9.4. Clasificación de técnicas de escalamiento
1.10. Análisis factorial
1.10.1. Introducción
1.10.2. ¿Cuándo se utiliza el Análisis Factorial?
1.10.3. Metodología del Análisis Factorial
1.10.4. Aplicaciones del Análisis Factorial
Diplomado en Análisis Multivariante en Investigación Educativa