Duracion: 3 dìas.
Este curso le enseña cómo aplicar una variedad de métodos estadísticos multivariados a conjuntos de datos.
Aprenda cómo:
-Realizar análisis multivariados de varianza (MANOVA) y análisis de regresión multivariados.
-Realizar análisis de correlaciones canónicas y funciones discriminantes.
-Realizar análisis de componentes principales.
-Realizar análisis factorial exploratorio y confirmatorio.
-Utilizar modelizaciones de ecuaciones estructurales.
Quiénes debieran asistir
Estadísticos, investigadores y analistas de datos con un buen conocimiento estadístico.
Prerrequisitos
Antes de asistir a este curso, usted debiera:
-Haber completado un curso de nivel de grado sobre modelos lineales generales. Un buen conocimiento de álgebra matricial lo ayudará en la comprensión del material.
Contenido
Introducción y ejemplos de métodos multivariados:
-Itroducción y ejemplos de estadística multivariada.
-Revisión de estadística univariada.
-Introducción a los modelos lineales multivariados.
Análisis de grupos: Análisis multivariado de varianza.
-MANOVA factorial.
-Contrastes.
Más modelos multivariados lineales:
-Regresión múltiple multivariada.
-Correlaciones canónicas.
Clasificación en grupos: Análisis discriminantes.
-Análisis discriminante canónico.
-Análisis discriminante lineal.
-Análisis discriminante cuadrático.
-Análisis discriminante y validación empírica.
Reducción de variables y extracción de factores significativos
-Análisis de componentes principales
-Análisis factorial exploratorio
-Coeficiente de Cronbach alfa para confiabilidad de escala.
Análisis de estructura mediante el Procedimiento CALIS
-Introducción a los modelos de ecuaciones estructurales.
-Análisis factorial confirmatorio.
-Modelos de regresión con caminos.
-Modelos de ecuaciones estructurales con variables latentes.
-Modelos estructurales con mediciones repetidas Temas adicionales.
-Evaluación de supuestos en el análisis multivariado.