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Desde mayo 2025
Profesor desde mayo 2025
Asesoramiento estadístico para TFG y TFM: análisis de datos,
A partir de 25 € /h
¿Tienes el TFG o TFM parado por la parte estadística? Es la sección que más bloquea a los estudiantes y donde más se juegan la nota. Soy economista y científico de datos con más de 8 años asesorando trabajos académicos en universidades españolas. Te acompaño desde el diseño metodológico hasta la defensa oral.
📌 Diseño metodológico
✔ Definición de hipótesis y objetivos de investigación cuantitativa.
✔ Selección del diseño de estudio: transversal, longitudinal, experimental.
✔ Determinación del tamaño muestral y técnica de muestreo adecuada.
✔ Operacionalización de variables y construcción de instrumentos de medida.
📌 Análisis estadístico completo
✔ Estadística descriptiva e inferencial aplicada a tus datos.
✔ Pruebas de hipótesis: t de Student, ANOVA, Chi-cuadrado, correlaciones.
✔ Regresión lineal, logística y modelos multivariantes según tus objetivos.
✔ Análisis factorial, clúster, discriminante y SEM si el trabajo lo requiere.
✔ Psicometría: validación de escalas, fiabilidad (Alpha de Cronbach, Omega).
📌 Interpretación y redacción de resultados
✔ Redacción rigurosa de la sección de resultados con tablas y gráficos.
✔ Interpretación de los outputs de SPSS, R, Python, STATA o Jamovi.
✔ Discusión de resultados conectada con el marco teórico del trabajo.
✔ Revisión y corrección de la metodología si ya está iniciada.
📌 Preparación de la defensa
✔ Simulación de preguntas del tribunal sobre la metodología.
✔ Argumentación de las decisiones estadísticas tomadas.
✔ Revisión del apartado de limitaciones y líneas futuras.
🖥️ Software: SPSS · R / RStudio · Python · STATA · Jamovi
🎓 Universidades habituales: UOC, UNED, UB, UAB, UPF, Nebrija, VIU, UNIR y otras universidades públicas y privadas de España.
📌 Diseño metodológico
✔ Definición de hipótesis y objetivos de investigación cuantitativa.
✔ Selección del diseño de estudio: transversal, longitudinal, experimental.
✔ Determinación del tamaño muestral y técnica de muestreo adecuada.
✔ Operacionalización de variables y construcción de instrumentos de medida.
📌 Análisis estadístico completo
✔ Estadística descriptiva e inferencial aplicada a tus datos.
✔ Pruebas de hipótesis: t de Student, ANOVA, Chi-cuadrado, correlaciones.
✔ Regresión lineal, logística y modelos multivariantes según tus objetivos.
✔ Análisis factorial, clúster, discriminante y SEM si el trabajo lo requiere.
✔ Psicometría: validación de escalas, fiabilidad (Alpha de Cronbach, Omega).
📌 Interpretación y redacción de resultados
✔ Redacción rigurosa de la sección de resultados con tablas y gráficos.
✔ Interpretación de los outputs de SPSS, R, Python, STATA o Jamovi.
✔ Discusión de resultados conectada con el marco teórico del trabajo.
✔ Revisión y corrección de la metodología si ya está iniciada.
📌 Preparación de la defensa
✔ Simulación de preguntas del tribunal sobre la metodología.
✔ Argumentación de las decisiones estadísticas tomadas.
✔ Revisión del apartado de limitaciones y líneas futuras.
🖥️ Software: SPSS · R / RStudio · Python · STATA · Jamovi
🎓 Universidades habituales: UOC, UNED, UB, UAB, UPF, Nebrija, VIU, UNIR y otras universidades públicas y privadas de España.
Información adicional
Trae el título tentativo del trabajo, los objetivos e hipótesis (si los tienes), la base de datos o los datos recogidos, y el software que te pide tu universidad. Si estás en fase inicial, empezamos desde el diseño. Si ya tienes datos, analizamos directamente.
Lugar
Conectado desde España
Acerca de mí
Hola, soy profesor especializado en Estadística Universitaria con amplia experiencia en la enseñanza a estudiantes de grados y posgrados de distintas carreras (Psicología, Economía, Sociología, Medicina, ADE, entre otras). Mi objetivo es ayudarte a comprender y aplicar la estadística de forma clara, estructurada y orientada a resultados académicos concretos.
🎓 Especialidades
Estadística Descriptiva: análisis y visualización de datos, medidas estadísticas, regresión lineal.
Probabilidad e Inferencia Estadística: distribuciones, estimación, contrastes de hipótesis, ANOVA, Chi-cuadrado.
Estadística Aplicada: análisis de datos con SPSS, R y STATA, incluyendo regresión múltiple, logística, análisis multivariante, series temporales, y más.
Metodología Cuantitativa: asesoría para TFG, TFM y tesis doctorales, diseño de investigaciones, muestreo, interpretación de resultados.
🎓 Especialidades
Estadística Descriptiva: análisis y visualización de datos, medidas estadísticas, regresión lineal.
Probabilidad e Inferencia Estadística: distribuciones, estimación, contrastes de hipótesis, ANOVA, Chi-cuadrado.
Estadística Aplicada: análisis de datos con SPSS, R y STATA, incluyendo regresión múltiple, logística, análisis multivariante, series temporales, y más.
Metodología Cuantitativa: asesoría para TFG, TFM y tesis doctorales, diseño de investigaciones, muestreo, interpretación de resultados.
Formación
Grado en Estadística / Matemáticas / Economía .
especialidad en Métodos Cuantitativos / Bioestadística / Investigación Aplicada
Formación continua en análisis de datos con SPSS, R, STATA y herramientas de investigación cuantitativa.
Participación en proyectos académicos relacionados con análisis estadístico y apoyo metodológico a trabajos universitarios.
especialidad en Métodos Cuantitativos / Bioestadística / Investigación Aplicada
Formación continua en análisis de datos con SPSS, R, STATA y herramientas de investigación cuantitativa.
Participación en proyectos académicos relacionados con análisis estadístico y apoyo metodológico a trabajos universitarios.
Experiencia / Calificaciones
Cuento con más de 8 años de experiencia impartiendo clases particulares a nivel universitario, tanto de forma independiente como en academias. He ayudado a decenas de alumnos a superar asignaturas difíciles, a mejorar sus trabajos de investigación y a ganar confianza con los números.
Edad
Adultos (18-64 años)
Tercera edad (65+ años)
Nivel del estudiante
Principiante
Intermedio
Avanzado
Duración
60 minutos
90 minutos
120 minutos
La clase se imparte en
español
Disponibilidad en una semana típica.
(GMT -04:00)
Nueva York
En línea vía webcam
Mon
Tue
Wed
Thu
Fri
Sat
Sun
00-04
04-08
08-12
12-16
16-20
20-24
25 € /h
¿Estás cursando Marketing Cuantitativo en la UOC (cod. 78.585) y tienes dificultades con las PEC o la prueba de síntesis? Es una de las asignaturas más exigentes del Grado en Marketing e Investigación de Mercados porque combina técnicas estadísticas multivariantes con casos reales de decisiones de marketing. Soy economista y científico de datos con más de 8 años de experiencia enseñando estadística y métodos cuantitativos a nivel universitario. Te ayudo a resolver cada módulo con rigor y a interpretar correctamente los resultados del software.
La asignatura se estructura en cinco módulos, y trabajamos los cinco:
📌 Módulo 1. Segmentación del mercado
✔ Segmentación por criterios objetivos: variables sociodemográficas, económicas y geográficas.
✔ Segmentación por criterios subjetivos: beneficios buscados, estilos de vida y actitudes.
✔ Técnicas estadísticas aplicadas: análisis clúster jerárquico y K-means.
✔ Identificación e interpretación de perfiles de consumidores y hogares.
✔ Validación y descripción de los segmentos obtenidos.
📌 Módulo 2. Posicionamiento
✔ Estrategias de posicionamiento: atributos del producto, servicio, personas e imagen social.
✔ Mapas de posicionamiento perceptual con Análisis de Correspondencias.
✔ Escalamiento Multidimensional (MDS) para comparar marcas y productos.
✔ Análisis Factorial aplicado a la percepción de marcas.
✔ Casos reales: posicionamiento de marcas de agua, servicios públicos y distribución comercial.
📌 Módulo 3. Comportamiento del consumidor
✔ Medición de actitudes: escalas y análisis de fiabilidad (Alpha de Cronbach).
✔ Análisis de la percepción del riesgo y criterios de elección del consumidor.
✔ Regresión logística para modelar decisiones de compra.
✔ Análisis Discriminante para clasificar perfiles de consumidores.
✔ Casos reales: fraude en medios de pago, elección de establecimiento y frecuencia de compra.
📌 Módulo 4. Satisfacción y calidad
✔ Modelos de medición de la calidad del servicio: SERVQUAL y sus dimensiones.
✔ Análisis de la satisfacción del cliente con técnicas de regresión y correlación.
✔ Relación entre satisfacción, calidad percibida y fidelización.
✔ Casos reales: telefonía móvil, servicios municipales, supermercados y banca.
📌 Módulo 5. Decisiones operativas de marketing
✔ Análisis Conjunto (Conjoint Analysis): diseño de productos y atributos valorados.
✔ Fijación de precios basada en datos: elasticidades y modelos de respuesta.
✔ Diseño de experimentos en marketing: causalidad y control de variables.
✔ Diseño de envases, denominaciones de marca e imagen de establecimientos.
✔ Comunicación y distribución: técnicas cuantitativas de evaluación.
🖥️ Software: R-Commander · R / RStudio · SPSS
📚 Material de referencia: Abascal & Grande — "Marketing Cuantitativo" (material oficial UOC)
🎓 Dirigido a estudiantes del Grado en Marketing e Investigación de Mercados de la UOC. También útil para estudiantes de ADE, Economía y Ciencia de Datos que trabajen con investigación de mercados cuantitativa.
La asignatura se estructura en cinco módulos, y trabajamos los cinco:
📌 Módulo 1. Segmentación del mercado
✔ Segmentación por criterios objetivos: variables sociodemográficas, económicas y geográficas.
✔ Segmentación por criterios subjetivos: beneficios buscados, estilos de vida y actitudes.
✔ Técnicas estadísticas aplicadas: análisis clúster jerárquico y K-means.
✔ Identificación e interpretación de perfiles de consumidores y hogares.
✔ Validación y descripción de los segmentos obtenidos.
📌 Módulo 2. Posicionamiento
✔ Estrategias de posicionamiento: atributos del producto, servicio, personas e imagen social.
✔ Mapas de posicionamiento perceptual con Análisis de Correspondencias.
✔ Escalamiento Multidimensional (MDS) para comparar marcas y productos.
✔ Análisis Factorial aplicado a la percepción de marcas.
✔ Casos reales: posicionamiento de marcas de agua, servicios públicos y distribución comercial.
📌 Módulo 3. Comportamiento del consumidor
✔ Medición de actitudes: escalas y análisis de fiabilidad (Alpha de Cronbach).
✔ Análisis de la percepción del riesgo y criterios de elección del consumidor.
✔ Regresión logística para modelar decisiones de compra.
✔ Análisis Discriminante para clasificar perfiles de consumidores.
✔ Casos reales: fraude en medios de pago, elección de establecimiento y frecuencia de compra.
📌 Módulo 4. Satisfacción y calidad
✔ Modelos de medición de la calidad del servicio: SERVQUAL y sus dimensiones.
✔ Análisis de la satisfacción del cliente con técnicas de regresión y correlación.
✔ Relación entre satisfacción, calidad percibida y fidelización.
✔ Casos reales: telefonía móvil, servicios municipales, supermercados y banca.
📌 Módulo 5. Decisiones operativas de marketing
✔ Análisis Conjunto (Conjoint Analysis): diseño de productos y atributos valorados.
✔ Fijación de precios basada en datos: elasticidades y modelos de respuesta.
✔ Diseño de experimentos en marketing: causalidad y control de variables.
✔ Diseño de envases, denominaciones de marca e imagen de establecimientos.
✔ Comunicación y distribución: técnicas cuantitativas de evaluación.
🖥️ Software: R-Commander · R / RStudio · SPSS
📚 Material de referencia: Abascal & Grande — "Marketing Cuantitativo" (material oficial UOC)
🎓 Dirigido a estudiantes del Grado en Marketing e Investigación de Mercados de la UOC. También útil para estudiantes de ADE, Economía y Ciencia de Datos que trabajen con investigación de mercados cuantitativa.
Materias que Imparto
📌 Estadística Descriptiva y Exploración de Datos
✔ Tablas de frecuencia y representación gráfica de datos.
✔ Medidas de tendencia central (media, mediana, moda).
✔ Medidas de dispersión (varianza, desviación estándar, rango intercuartílico).
✔ Correlación y regresión lineal simple.
📌 Probabilidad y Modelos de Distribución
✔ Conceptos básicos de probabilidad y combinatoria.
✔ Distribuciones discretas (Binomial, Poisson, Geométrica, Hipergeométrica).
✔ Distribuciones continuas (Normal, Exponencial, Chi-cuadrado, t de Student, F de Fisher).
✔ Teorema central del límite y sus aplicaciones.
📌 Inferencia Estadística
✔ Estimación de parámetros y construcción de intervalos de confianza.
✔ Pruebas de hipótesis para medias, proporciones y varianzas.
✔ Comparaciones entre grupos (t de Student, ANOVA, pruebas no paramétricas).
✔ Contrastes de independencia y bondad de ajuste (Chi-cuadrado).
📌 Análisis de Datos y Modelado Estadístico
✔ Regresión lineal simple y múltiple, diagnóstico de modelos.
✔ Modelos de regresión logística y análisis de supervivencia.
✔ Análisis factorial, componentes principales y clustering.
✔ Métodos no paramétricos y bootstrap.
📌 Estadística Aplicada con Software
✔ Análisis de datos en SPSS, R y STATA.
✔ Preparación, limpieza y transformación de bases de datos.
✔ Aplicación de pruebas estadísticas y modelos predictivos.
✔ Interpretación de resultados y redacción de informes académicos.
📌 Asesoría para Trabajos Académicos
✔ Metodología estadística para TFG, TFM y tesis doctorales.
✔ Diseño de estudios cuantitativos y muestreo.
✔ Análisis de datos para publicaciones científicas.
📌 Estadística Descriptiva y Exploración de Datos
✔ Tablas de frecuencia y representación gráfica de datos.
✔ Medidas de tendencia central (media, mediana, moda).
✔ Medidas de dispersión (varianza, desviación estándar, rango intercuartílico).
✔ Correlación y regresión lineal simple.
📌 Probabilidad y Modelos de Distribución
✔ Conceptos básicos de probabilidad y combinatoria.
✔ Distribuciones discretas (Binomial, Poisson, Geométrica, Hipergeométrica).
✔ Distribuciones continuas (Normal, Exponencial, Chi-cuadrado, t de Student, F de Fisher).
✔ Teorema central del límite y sus aplicaciones.
📌 Inferencia Estadística
✔ Estimación de parámetros y construcción de intervalos de confianza.
✔ Pruebas de hipótesis para medias, proporciones y varianzas.
✔ Comparaciones entre grupos (t de Student, ANOVA, pruebas no paramétricas).
✔ Contrastes de independencia y bondad de ajuste (Chi-cuadrado).
📌 Análisis de Datos y Modelado Estadístico
✔ Regresión lineal simple y múltiple, diagnóstico de modelos.
✔ Modelos de regresión logística y análisis de supervivencia.
✔ Análisis factorial, componentes principales y clustering.
✔ Métodos no paramétricos y bootstrap.
📌 Estadística Aplicada con Software
✔ Análisis de datos en SPSS, R y STATA.
✔ Preparación, limpieza y transformación de bases de datos.
✔ Aplicación de pruebas estadísticas y modelos predictivos.
✔ Interpretación de resultados y redacción de informes académicos.
📌 Asesoría para Trabajos Académicos
✔ Metodología estadística para TFG, TFM y tesis doctorales.
✔ Diseño de estudios cuantitativos y muestreo.
✔ Análisis de datos para publicaciones científicas.
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