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Desde mayo 2025
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Clases de Estadística Aplicada y Econometria con spss,
A partir de 25 € /h
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.
Información adicional
Traer el temario , tener su ordenador y que este motivado
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
Habilidades
Disponibilidad en una semana típica.
(GMT -04:00)
Nueva York
En línea vía webcam
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Sun
00-04
04-08
08-12
12-16
16-20
20-24
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.
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.
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