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Desde mayo 2025
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Clases de Estadística Aplicada: análisis de datos con SPSS,
A partir de 26 € /h
La Estadística Aplicada es la asignatura donde la teoría estadística se convierte en herramienta real para investigar, analizar y tomar decisiones con datos. Es una materia clave en grados de Economía, ADE, Psicología, Marketing y Ciencia de Datos. Soy economista y científico de datos con más de 8 años de experiencia enseñando estadística universitaria. Te enseño a aplicar cada técnica con tus propios datos, con rigor académico y resultados interpretables.
📌 Estadística descriptiva aplicada
✔ Análisis exploratorio de datos (EDA): distribuciones, frecuencias y resúmenes.
✔ Medidas de tendencia central y dispersión aplicadas a datos reales.
✔ Detección y tratamiento de valores atípicos y datos perdidos.
✔ Representación gráfica profesional: histogramas, boxplots, gráficos de dispersión.
✔ Tablas de contingencia y análisis de asociación entre variables categóricas.
📌 Inferencia aplicada
✔ Estimación por intervalos de confianza para medias y proporciones.
✔ Contrastes de hipótesis: t de Student, ANOVA, Chi-cuadrado aplicados a casos reales.
✔ Pruebas no paramétricas cuando no se cumplen los supuestos: Mann-Whitney, Kruskal-Wallis.
✔ Tamaño del efecto e interpretación práctica de la significatividad estadística.
📌 Modelos de regresión aplicados
✔ Regresión lineal simple y múltiple: construcción, diagnóstico e interpretación.
✔ Regresión logística binaria y multinomial para variables dependientes categóricas.
✔ Selección de variables y validación del modelo.
✔ Diagnóstico de supuestos: normalidad, homocedasticidad, multicolinealidad.
📌 Aplicación en investigación y TFG/TFM
✔ Diseño del análisis estadístico según los objetivos e hipótesis del trabajo.
✔ Ejecución completa del análisis con el software de tu universidad.
✔ Redacción e interpretación de resultados con lenguaje académico.
✔ Elaboración de tablas y gráficos listos para incluir en el trabajo.
🖥️ Software: SPSS · R / RStudio · Python · Jamovi · STATA · Excel
🎓 Universidades habituales: UOC, UNED, UB, UAB, UPF, Nebrija, VIU, UNIR y otras universidades públicas y privadas de España.
📌 Estadística descriptiva aplicada
✔ Análisis exploratorio de datos (EDA): distribuciones, frecuencias y resúmenes.
✔ Medidas de tendencia central y dispersión aplicadas a datos reales.
✔ Detección y tratamiento de valores atípicos y datos perdidos.
✔ Representación gráfica profesional: histogramas, boxplots, gráficos de dispersión.
✔ Tablas de contingencia y análisis de asociación entre variables categóricas.
📌 Inferencia aplicada
✔ Estimación por intervalos de confianza para medias y proporciones.
✔ Contrastes de hipótesis: t de Student, ANOVA, Chi-cuadrado aplicados a casos reales.
✔ Pruebas no paramétricas cuando no se cumplen los supuestos: Mann-Whitney, Kruskal-Wallis.
✔ Tamaño del efecto e interpretación práctica de la significatividad estadística.
📌 Modelos de regresión aplicados
✔ Regresión lineal simple y múltiple: construcción, diagnóstico e interpretación.
✔ Regresión logística binaria y multinomial para variables dependientes categóricas.
✔ Selección de variables y validación del modelo.
✔ Diagnóstico de supuestos: normalidad, homocedasticidad, multicolinealidad.
📌 Aplicación en investigación y TFG/TFM
✔ Diseño del análisis estadístico según los objetivos e hipótesis del trabajo.
✔ Ejecución completa del análisis con el software de tu universidad.
✔ Redacción e interpretación de resultados con lenguaje académico.
✔ Elaboración de tablas y gráficos listos para incluir en el trabajo.
🖥️ Software: SPSS · R / RStudio · Python · Jamovi · STATA · Excel
🎓 Universidades habituales: UOC, UNED, UB, UAB, UPF, Nebrija, VIU, UNIR y otras universidades públicas y privadas de España.
Información adicional
Trae el temario o guía docente de la asignatura y, si tienes datos de prácticas o un trabajo en curso, compártelos antes de la sesión para trabajar con ejemplos reales desde el primer día. Indicame también qué software usa tu universidad.
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
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.
¿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.
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