Curso: SPSS aplicado a la investigación científica para tesis de Licenciatura, Maestría y Doctorado

Modalidad: Virtual
Duración: 20 horas académicas
Certificación: Certificado con valor curricular
Software: IBM SPSS Statistics (v. 25 o superior)
Dirigido a: Estudiantes tesistas, egresados, docentes e investigadores

Fortalecer las competencias metodológicas y analíticas del investigador para el procesamiento, análisis e interpretación de datos cuantitativos mediante SPSS, aplicando rigurosamente técnicas estadísticas acordes al nivel académico de la tesis.

Enfoque diferenciado por nivel de tesis

🔹 Licenciatura

• Investigaciones descriptivas y correlacionales básicas
• Instrumentos tipo cuestionario
• Estadística descriptiva completa
• Pruebas inferenciales simples
• Interpretación básica de resultados

🔹 Maestría

• Investigaciones explicativas y comparativas
• Validación de instrumentos
• Análisis inferencial paramétrico y no paramétrico
• Análisis de relación y predicción
• Redacción científica rigurosa de resultados

🔹 Doctorado

• Investigaciones explicativas avanzadas
• Modelamiento estadístico
• Análisis profundo de supuestos
• Interpretación crítica y teórica de resultados
• Presentación de resultados con enfoque publicable

Estructura del curso (20 horas)

MÓDULO 1. Estadística y análisis de datos en la investigación científica (2 horas)

Contenidos

• Enfoque cuantitativo en la investigación científica
• Estadística descriptiva e inferencial
• Variables y escalas de medición
• Relación entre objetivos, hipótesis y análisis estadístico
• Ubicación del análisis estadístico en la tesis

MÓDULO 2. Diseño y gestión de bases de datos en SPSS (3 horas)

Contenidos

• Interfaz de SPSS
• Definición de variables según instrumentos
• Codificación de variables cualitativas
• Importación desde Excel
• Tratamiento de datos perdidos
• Recodificación y cálculo de variables

MÓDULO 3. Estadística descriptiva y análisis exploratorio (4 horas)

Contenidos

• Medidas de tendencia central
• Medidas de dispersión
• Tablas de frecuencia
• Gráficos estadísticos
• Detección de valores atípicos
• Interpretación científica de resultados descriptivos

MÓDULO 4. Normalidad y confiabilidad de instrumentos (3 horas)

Contenidos

• Distribución normal
• Pruebas Kolmogorov-Smirnov y Shapiro-Wilk
• Confiabilidad de instrumentos
• Alfa de Cronbach
• Optimización de escalas de medición

MÓDULO 5. Estadística inferencial aplicada a tesis  (4 horas)

Contenidos

• Pruebas paramétricas y no paramétricas
• Prueba t de Student
• ANOVA de un factor
• Mann-Whitney y Kruskal-Wallis
• Interpretación del valor p
• Introducción al tamaño del efecto

MÓDULO 6. Relación entre variables y redacción científica de resultados (4 horas)

Contenidos

• Correlación de Pearson y Spearman
• Regresión lineal simple
• Presentación de tablas y gráficos científicos
• Redacción de resultados según normas APA 7
• Errores frecuentes en análisis estadístico de tesis