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IDESAA Capacitación y Desarrollo de Talento
Estadística para el Análisis de Datos Estadística para el Análisis de Datos

Estadística para el Análisis de Datos

Aplicación de herramientas estadísticas para convertir datos en información útil para la empresa.

Niveles: Básico, Intermedio, Avanzado

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Modalidad Modalidad

Presencial o En Vivo Online

Programa Programa

InCompany

Duración Duración

De acuerdo con cada nivel

Tres cursos, tres niveles de aprendizaje y práctica

Curso Básico de Estadística para el Análisis de Datos

Qué logra el participante

Aplicar técnicas estadísticas básicas para convertir datos en gráficas e información útil que facilite el análisis al tomar decisiones en su trabajo diario.

Contenido del programa

Módulo 1: Análisis de datos y aplicaciones de estadística descriptiva

  • Introducción al análisis estadístico de datos en la toma de decisiones.

  • Cómo convertir datos en información y en conocimiento que aporte valor.

  • Términos en estadística: variable, valor, dato, población, muestra, individuo.

  • Estadística descriptiva: media, mediana, moda, desviación y varianza.

  • Taller: ejemplo práctico de estadística descriptiva con datos reales.

Módulo 2: Herramientas estadísticas básicas I

  • Hoja de registro: herramienta para obtener datos e información relevante.

  • Gráfica de Pareto: guía para actuar con enfoque a lo prioritario.

  • Estratificación: técnica para clasificar ideas, propuestas y causas.

  • Taller: ejemplo de análisis de Pareto para aislar factores relevantes.

Módulo 3: Herramientas estadísticas básicas II

  • Diagrama causa-efecto: herramienta para identificar la causa raíz.

  • Histograma: práctica visual para medir la variación y sesgo de los datos.

  • Gráficas de control: detección de tendencias y patrones en los datos.

  • Taller: ejemplo de histograma para verificar la dispersión de los datos.

*Nota: Se utilizará el complemento de análisis estadístico de MS Excel® en la solución de ejercicios y ejemplos prácticos del curso. También se entregan plantillas de las técnicas estadísticas básicas en Excel, listas para llenar.

Duración sugerida: 20 horas.

Curso Intermedio de Estadística para el Análisis de Datos

Qué logra el participante

Aplicar técnicas de estadística inferencial útiles en el análisis de datos cuantitativos, el muestreo para la investigación, la validación de hipótesis y la comparación de resultados, a fin de tomar mejores decisiones con soporte estadístico en el área de trabajo.

Contenido del programa

Módulo 1: Bases de probabilidad y muestreo estadístico

  • Cómo calcular la probabilidad de un evento.

  • Distribuciones de probabilidad: normal, t de Student, binomial.

  • Aplicación del límite central en estadística para comparar resultados.

  • Cómo determinar el tamaño de la muestra en análisis estadísticos.

  • Taller: ejercicios prácticos de probabilidad aplicada.

Módulo 2: Inferencia estadística

  • Distribución de los datos: tipo de distribución, sesgo y curtosis.

  • Análisis inferencial en estadística y estimación de intervalos de confianza.

  • Cómo interpretar el error alfa y el error beta en las estimaciones.

  • Taller: ejercicios prácticos para identificar el tipo de distribución de una muestra y ejemplos de estimación por intervalos con datos cuantiativos reales.

Módulo 3: Pruebas de hipótesis

  • Selección de pruebas de hipótesis en función de los datos disponibles.

  • Aplicación de pruebas t de Student y Z para distintos tamaños de muestra.

  • Cómo preparar pruebas de comparación entre dos muestras.

  • Taller: ejemplos prácticos de pruebas de hipótesis con interpretación en grupo.

*Nota: Se utilizará el complemento de análisis estadístico de MS Excel® en la solución de ejercicios prácticos del curso.

Duración sugerida: 20 horas.

Curso Avanzado de Estadística para el Análisis de Datos

Qué logra el participante

Aplicar técnicas estadísticas para el análisis avanzado de datos cuantitativos, que permitan maximizar resultados en el trabajo diario, minimizar la variabilidad en la ejecución de tareas, identificar relaciones causa-efecto, detectar patrones y tendencias en los datos, así como encontrar la combinación de factores que optimizan el desempeño en la empresa.

Contenido del programa

Módulo 1: Análisis de varianza (Prueba ANOVA)

  • Guía para analizar el efecto combinado de dos variables con muestreo.

  • Cómo aplicar e interpretar ANOVA de un factor para varianzas iguales.

  • Aplicación de ANOVA al diseño experimental y a los sistemas de medición.

  • Análisis de varianza de dos factores con réplica: aplicación e interpretación.

  • Taller: ejercicio práctico de ANOVA con interpretación en grupo.

Módulo 2: Regresión simple, múltiple y autocorrelación

  • Cómo preparar los datos para analizar el efecto entre factores.

  • Obtención de la regresión simple y la regresión múltiple.

  • Correlación, autocorrelación, análisis de varianza y descarte de factores.

  • Pruebas de bondad de ajuste y análisis gráfico de residuos.

  • Taller: ejercicio práctico de regresión múltiple con datos reales.

Módulo 3: Análisis de series temporales y detección de patrones

  • Análisis de prospectiva y planeación con el uso de series de tiempo.

  • Componentes básicos: tendencia, estacionalidad, ciclos y aleatoriedad.

  • Aplicación práctica de las series de tiempo en proyecciones y pronósticos.

  • Taller: caso de series temporales en un pronóstico con estacionalidad.

Módulo 4: Introducción al diseño de experimentos

  • Arreglos factoriales completos en diseño de experimentos.

  • Optimización de recursos con diseño factorial fraccionado.

  • Cómo elegir el arreglo que mejor se adapta al experimento.

  • Taller: caso práctico de un diseño factorial paso a paso.

*Nota: Se utilizará el complemento de análisis estadístico de MS Excel® en la solución de ejercicios prácticos del curso.

Duración sugerida: 20 horas.

Curso

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