Sobre el curso
Análisis de Datos Cuantitativos para la Investigación Educativa es un curso virtual de 32 horas diseñado para desarrollar competencias en la preparación, procesamiento, análisis e interpretación de datos numéricos procedentes de instrumentos de investigación.
A lo largo de cuatro módulos, el participante aprenderá a depurar bases de datos, evaluar la fiabilidad de los instrumentos, aplicar procedimientos de estadística descriptiva e inferencial, contrastar hipótesis y analizar relaciones entre variables.
El curso busca que el análisis estadístico no se reduzca a ejecutar comandos o producir tablas. Cada procedimiento será seleccionado e interpretado de acuerdo con el problema, las variables, el diseño metodológico y los objetivos de la investigación.
¿A quién está dirigido?
Este curso está dirigido a:
- docentes y profesionales vinculados con procesos de investigación;
- estudiantes y egresados que necesiten analizar datos cuantitativos;
- investigadores que trabajen con encuestas, escalas o pruebas;
- profesionales interesados en fortalecer la interpretación estadística;
- personas que requieran presentar resultados cuantitativos en informes, proyectos o publicaciones científicas.
Propósito del curso
Al finalizar el proceso formativo, el participante podrá analizar conjuntos de datos numéricos procedentes de instrumentos de medición mediante herramientas de estadística descriptiva e inferencial asistidas por software gratuito, con el propósito de contrastar hipótesis empíricas y fundamentar científicamente los resultados de una investigación.
Contenidos del curso
Módulo 1. Preparación de datos, fiabilidad y pruebas de normalidad — 8 horas
El participante preparará una matriz de datos para su análisis y examinará la consistencia de los instrumentos y la distribución de la información recopilada.
Contenidos principales:
- codificación de variables;
- limpieza de la matriz de datos;
- tratamiento de valores perdidos;
- identificación y tratamiento de datos atípicos;
- consistencia interna del instrumento;
- alfa de Cronbach;
- omega de McDonald;
- pruebas de normalidad de Kolmogorov-Smirnov y Shapiro-Wilk.
Módulo 2. Estadística descriptiva avanzada y visualización de datos — 8 horas
Se aplicarán medidas descriptivas y recursos gráficos de acuerdo con el nivel de medición y las características de las variables.
Contenidos principales:
- media, mediana y moda;
- desviación estándar y varianza;
- error típico;
- selección de medidas según el nivel de medición;
- tablas de frecuencias;
- tablas de contingencia;
- histogramas;
- diagramas de cajas y bigotes;
- gráficos de barras de error.
Módulo 3. Estadística inferencial y contraste de hipótesis — 8 horas
El participante comprenderá la lógica del contraste de hipótesis y seleccionará pruebas estadísticas para comparar grupos.
Contenidos principales:
- hipótesis nula y alternativa;
- nivel de significación;
- interpretación del valor p;
- pruebas paramétricas y no paramétricas;
- prueba t de Student para muestras independientes;
- prueba t para muestras emparejadas;
- análisis de varianza —ANOVA—;
- U de Mann-Whitney;
- prueba de Wilcoxon;
- prueba de Kruskal-Wallis.
Módulo 4. Análisis de correlación y estructuración de resultados — 8 horas
Se analizará la relación entre variables cuantitativas y se organizarán los resultados bajo criterios de redacción científica.
Contenidos principales:
- fuerza y dirección de la asociación entre variables;
- coeficiente de correlación de Pearson;
- coeficiente de correlación de Spearman;
- selección del coeficiente según la distribución de los datos;
- lectura analítica de tablas estadísticas;
- organización y presentación de resultados;
- reporte ético de datos;
- estándares de redacción científica.
Metodología CEINCCO
El curso combinará encuentros virtuales, prácticas guiadas en Moodle y acompañamiento docente. Cada módulo seguirá el ciclo institucional:
- Conecta: análisis de problemas reales asociados con bases de datos e interpretación de resultados.
- Comprende: estudio dosificado de los fundamentos y criterios estadísticos.
- Aplica: resolución de ejercicios y análisis de datos mediante software gratuito.
- Comprueba: interpretación crítica de los resultados y reflexión sobre las decisiones adoptadas.
La formación priorizará el pensamiento analítico y el rigor ético. El participante no se limitará a obtener resultados numéricos: deberá explicar qué significan, qué decisiones permiten sustentar y cuáles son sus limitaciones.
Evaluación
El curso contempla:
- una evaluación diagnóstica mediante cuestionario de opción múltiple;
- actividades prácticas de análisis durante el proceso formativo;
- un portafolio final valorado mediante una rúbrica de evaluación.
Información general
Duración total: 32 horas
Estructura: 4 módulos de 8 horas
Carga horaria: 12 horas teóricas y 20 horas prácticas
Modalidad: Virtual
Docente: Dra. Morayma Bustos Yépez
Requisito de ingreso: Título de bachiller
Estado: Próximamente
¿Qué podrá desarrollar el participante?
Al finalizar el curso, podrá:
- limpiar y preparar una matriz de datos;
- examinar la fiabilidad de un instrumento;
- evaluar la normalidad de una distribución;
- calcular e interpretar medidas descriptivas;
- elaborar tablas y visualizaciones estadísticas;
- formular y contrastar hipótesis;
- seleccionar pruebas paramétricas o no paramétricas;
- analizar relaciones entre variables;
- presentar resultados estadísticos de manera clara, ética y científicamente fundamentada.
Próximamente
Este curso forma parte de la oferta académica que CEINCCO se encuentra preparando. Las fechas, horarios, inversión y condiciones de inscripción serán comunicadas oportunamente.
