Análisis Estadístico Intermedio en R

Ir más allá de la entrada básica de datos y las estadísticas descriptivas simples es crucial para tomar decisiones basadas en datos. Este curso cierra la brecha al enseñarte cómo realizar e interpretar pruebas estadísticas intermedias usando R. A través de explicaciones claras y escritas y ejemplos de código prácticos, pasarás de ser un usuario básico de R a un analista de datos seguro, capaz de ejecutar modelos estadísticos complejos. Aprenderás no solo cómo ejecutar comandos, sino cómo verificar supuestos, elegir la prueba correcta e interpretar con precisión la salida estadística para aplicaciones del mundo real. Lo que aprenderás: - Aplicar pruebas de asociación paramétricas y no paramétricas, incluyendo Pearson, Spearman y Chi-Cuadrado - Realizar pruebas de comparación de grupos como t-tests y ANOVA factorial mientras se verifican sus supuestos subyacentes - Construir y evaluar modelos de regresión lineal múltiple para predecir resultados y analizar relaciones - Implementar flujos de trabajo modernos de datos ordenados (tidy data) para limpiar y estructurar eficientemente los resultados de los modelos estadísticos - Medir la fiabilidad de la escala y la consistencia interna utilizando métricas como el alfa de Cronbach El curso comienza con conceptos fundamentales de las pruebas de hipótesis estadísticas antes de guiarte paso a paso a través de comparaciones de medias, análisis de correlación, modelado de regresión y métricas de fiabilidad. Cada módulo combina contexto teórico con código R limpio y ejecutable para reforzar tu comprensión. Este curso está diseñado para aspirantes a analistas de datos, investigadores y estudiantes que tengan una familiaridad básica con R y deseen expandir su conjunto de herramientas estadísticas. Empieza a dominar los métodos estadísticos intermedios en R hoy mismo.