Análisis de datos
Nivel intermedio
Análisis multivariado con R
Reducir y clasificar información multivariada con R, e interpretar factores y tipologías en términos sustantivos.
Inicio
Al reunir 10 inscritos
Horario
Por confirmar
Modalidad
Aula virtual con sesiones en vivo por Zoom y grabaciones
Certificación
30 horas académicas
10 en vivo + 20 de trabajo autónomo
Antes de este curso
Estadística descriptiva (promedios, dispersión, correlación) y manejo básico de R.
- 1Sesión 1. La matriz de datos multivariada
- Escalas de medición y por qué obligan a estandarizar
- Correlaciones, colinealidad y variables redundantes
- Distancias entre casos: la decisión que condiciona todo lo demás
- Producto: matriz depurada y documentada
- 2Sesión 2. Componentes principales
- Extracción, varianza explicada y cuántos componentes retener
- Cargas, rotación e interpretación de los ejes
- Del componente al índice: qué se gana y qué se pierde
- Producto: mapa de factores interpretado
- 3Sesión 3. Correspondencias, para datos categóricos
- Tablas de contingencia, perfiles fila y columna
- Análisis de correspondencias simples y múltiples
- Aplicación a preguntas de encuesta
- Producto: plano factorial de una encuesta
- 4Sesión 4. Conglomerados
- Clúster jerárquico y k-medias: cuándo cada uno
- Elegir el número de grupos con criterios y no a ojo
- Estabilidad y sensibilidad de la solución
- Producto: clasificación con su dendrograma
- 5Sesión 5. Tipologías que se sostienen
- Caracterizar cada grupo con variables externas
- Nombrar los tipos sin forzar la interpretación
- Comunicar resultados multivariados a quien decide
- Producto: tipología documentada e informe final