Somos la Academia Fibonacci, tu puerta de entrada al aprendizaje móvil de alta calidad. Estamos dedicados a proporcionar una experiencia de aprendizaje excepcional en la palma de tu mano.
Nuestros cursos están diseñados para adaptarse a tu ajetreado estilo de vida y brindarte la flexibilidad que necesitas. Ya sea que desees mejorar tus habilidades profesionales, explorar nuevos pasatiempos o alcanzar tus objetivos académicos, estamos aquí para apoyarte en cada paso del camino.
Tema 1.
La medida en Psicología. La investigación en Psicología. Variables psicológicas y su medida. Escalas de Medida. Propiedades de las escalas de medida. Estadística descriptiva e inferencial.
Tema 2.
Codificación, organización y representación gráfica de los datos. Conceptos previos: constante, variable, modalidades, frecuencia, proporción, porcentaje. Clasificación metodológica de los datos. Clasificación según el nivel de medida de los datos. Clasificación estadística de los datos. Organización de la información. Codificación y preparación para el análisis. Representación gráfica de las variables.
Tema 3.
Exploración y Descripción univariada. Exploración de los datos. Estadísticos de Posición. Propiedades. Concepto de dispersión. Importancia del estudio de la variabilidad en investigación. Índices de dispersión. Representación gráfica de la variabilidad. Estadísticos de forma. Tipos de puntuaciones.
Tema 4.
Descripción Bivariada y Multivariada de los Datos. Distribuciones y gráficos bidimensionales. Asociación entre variables. Correlación. El Análisis de Regresión.
Tema 5.
Introducción al Cálculo de Probabilidades. Fenómenos aleatorios. Operaciones con sucesos. Concepto de Probabilidad. Interpretación de la probabilidad. Probabilidad condicionada e independencia. Introducción al muestreo.
Tema 6.
Modelos de Probabilidad. Variables aleatorias. Variable aleatoria Discreta. Tipos y características de los Modelos de Probabilidad Discretos. Variable aleatoria continua. Tipos y características de los Modelos de Probabilidad Continuos. Modelo Normal. Distribución Chi-Cuadrado. Distribución t-student. Distribución F de Fisher – Snedecor. Introducción a la inferencia estadística: estimación y contraste de hipótesis.
El enfoque principal de la asignatura es capacitar a los estudiantes en la comprensión y aplicación de métodos estadísticos para abordar cuestiones de investigación en Psicología, promoviendo la rigurosidad y la validez de sus estudios.
Los estudiantes adquieren habilidades en la recopilación y análisis de datos, la elaboración de informes de investigación, y el uso de software estadístico para tomar decisiones informadas en investigaciones psicológicas.
La estadística es fundamental en la investigación psicológica, ya que permite resumir y analizar datos, identificar patrones y relaciones, y respaldar conclusiones basadas en evidencia.
El propósito de la asignatura es proporcionar a los estudiantes las habilidades y conocimientos necesarios para recopilar, analizar y presentar datos en el contexto de la investigación psicológica.
La asignatura cubre temas como estadísticas descriptivas, técnicas de muestreo, interpretación de datos, análisis exploratorio y el uso de software estadístico.
Cursos de ESTADÍSTICA
La asignatura de Técnicas Cuantitativas II en la Universidad de Granada amplía y profundiza los conocimientos adquiridos en Técnicas Cuantitativas I, continuando el enfoque en el análisis estadístico aplicado a diversas áreas académicas, como Ciencias Ambientales, Bioquímica y disciplinas afines. Este curso se centra en desarrollar habilidades avanzadas en el manejo de técnicas estadísticas más complejas y su aplicación en la investigación y resolución de problemas. Entre los temas que se suelen abordar se encuentran la inferencia estadística avanzada, análisis multivariante, diseño experimental, modelos de regresión lineal y no lineal, así como técnicas específicas según la disciplina, como análisis de datos ambientales o bioestadística. Además, se profundiza en el uso de herramientas informáticas especializadas para análisis estadístico, como R, SPSS, Python u otros programas relevantes en el campo científico, lo que permite a los estudiantes adquirir destrezas prácticas en la manipulación y análisis de datos complejos. El enfoque de esta asignatura es eminentemente práctico, fomentando la resolución de problemas reales y la interpretación de resultados a partir de datos provenientes de investigaciones o estudios aplicados. Se busca que los estudiantes puedan aplicar estas técnicas en el desarrollo de proyectos de investigación, la interpretación de estudios científicos y la toma de decisiones basadas en evidencia cuantitativa en su área de especialización. El objetivo principal de Técnicas Cuantitativas II es proporcionar a los estudiantes una comprensión profunda y habilidades avanzadas en el análisis estadístico, capacitándolos para aplicar métodos cuantitativos sofisticados en investigaciones más complejas, contribuyendo así al avance y la validez científica en sus respectivos campos académicos.
El conjunto de datos clínicos de pacientes, que conforman las bases de datos, gestionadas por el administrativo sanitario, están clasificados como confidenciales y sensibles. Por este motivo, su explotación, sobre todo con fines comerciales, está regulada mediante leyes, como la de Protección de Datos. Lo que hace necesario un tratamiento especial en cuanto al almacenamiento, procesamiento y validación, con el cumplimiento de protocolos, por parte de personal cualificado. Todo lo relacionado es motivo de estudio en esta materia.
La asignatura de Estadística dentro del grado de Bioquímica se erige como un pilar fundamental para dotar a los estudiantes de las competencias analíticas necesarias en la investigación y comprensión de fenómenos bioquímicos. A lo largo de este curso, se abordan de manera exhaustiva conceptos estadísticos que permiten no solo comprender la naturaleza de la variabilidad inherente a los datos experimentales, sino también aplicar métodos y técnicas estadísticas para analizarlos y extraer conclusiones significativas. Se profundiza en el análisis descriptivo e inferencial, la comprensión de la probabilidad en el contexto de la bioquímica, así como en la capacidad para diseñar experimentos sólidos y evaluar la fiabilidad de los resultados obtenidos. Esta asignatura se convierte en un recurso invaluable al capacitar a los futuros bioquímicos para tomar decisiones informadas y basadas en evidencia a partir del análisis cuantitativo de datos, permitiéndoles desarrollar investigaciones más robustas y fundamentadas en un contexto científico en constante evolución.
