Características
- Aval NSCA Spain
- ON DEMAND
- Certificado Digital
Público objetivo
- Profesores De Educación Física
- Kinesiólogos
- Nutricionistas
- Preparadores Físicos
- Entrenadores
La estadística es actualmente una disciplina bastante utilizada en el mundo del deporte, y que despierta interés en diferentes profesionales como médicos, preparadores físicos, fisioterapeutas, psicólogos, nutricionistas, entrenadores, etc. Es por esto que, en este curso, el licenciado Agustin Cicognini introduce los conocimientos necesarios para, de la mano de esta ciencia joven, aprender desde los datos, midiendo, controlando y construyendo información que enriquezca realmente el trabajo de los profesionales del entrenamiento. En líneas generales, en este curso se verán los siguientes temas:
- Bases teóricas detrás de los métodos estadísticos más comunes.
- Herramientas prácticas para el análisis y la interpretación de los datos.
- Cómo utilizar las herramientas más comunes para el análisis y modelado de datos (excel, python, R, SPSS).
Características Del Curso
- Conferencias 17
- Pruebas 0
- Duración 12 Horas
- Nivel de habilidad Todos los niveles
- Idioma Español
- Los estudiantes 46
- Certificado Sí
- Evaluaciones Sí
-
Introducción
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Inferencia estadística en la teoría
- Revisión histórica, orígenes y primeras aplicaciones
- Concepto de población y muestra. ¿Porque hacemos inferencia? Limitaciones prácticas de los tamaños de las muestras
- Estimación de estadísticos y su interpretación como variables aleatorias. Error de estimación y variabilidad en re muestreo. Intuición detrás de los Intervalos de confianza
- Test de hipótesis. Hipótesis nula y alternativa. Alfa y potencia. Error de tipo I y tipo 2. P-values. Interpretación y lógica detrás de cada uno. Tests No paramétricos vs Paramétricos
- Aplicaciones y Casos Prácticos
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Inferencia estadística en la práctica
- Test Paramétricos: T-test; Chi2; ANOVA; Proporciones. Diferencia entre significancia estadística y significancia “clínica”
- El modelo lineal y sus generalizaciones
- Modelo logístico, ORs, y sus compañeros RR y HR. Ejemplos de casos e interpretación de los resultados de los modelos, criticas finales y P-Hacking en la era del big data.
-
Estadística descriptiva y análisis exploratorio
- Estadísticos descriptivos, concepto de insesgadez y consistencia
- Estadísticos de centralidad, media, mediana y moda. ¿Qué información nos aportan? ¿Cuándo y por qué suelen informarse?
- Estadísticos de dispersión, varianza, rangos intercuartílicos y desvió. ¿Cuál es la intuición detrás de la variabilidad de los datos?
- Correlación y proporción, Tablas de Frecuencia y Agregación
- Gráficos como herramientas esenciales en el análisis e interpretación de los datos. Presentación de gráficos más comunes, el histograma, gráficos de barras, boxplot, puntos y líneas
- Revisión de los conceptos en papers del área y otras publicaciones
Garantizamos el acceso por al menos 1 año
Sí, el certificado se encontrará listo para descargar una vez terminado el curso
No, el curso no tiene un examen de aprobación
