TEMAS DE CADA CURSO
CLASE 1
Enunciado de la tesis. Elección del tema de la tesis. Descripción de la realidad problemática. Estadística: Elaboración de lista de variables y lista de datos en SPSS. Análisis de datos descriptivo univariado en SPSS.
CLASE 2
Justificación de la investigación. Formulación de objetivos, problemas e hipótesis de la investigación. Viabilidad y limitaciones de la investigación. Viabilidad y limitaciones de la investigación. Estadística: Prueba de normalidad y prueba de homogeneidad de varianza en SPSS. Fórmula de la determinación de la muestra.
CLASE 3
Redacción de antecedentes. Bases teóricas. Cuadro de operacionalización de variables. Repaso de formulación de hipótesis. Estadística: Correlación de variables numéricas y asociación de variables categóricas a nivel bivariado en SPSS.
CLASE 4
Tipos de variables. Nivel de investigación. Enfoques de la investigación. Diseños de la investigación. Ejemplos de diseño de investigación por ciencias y áreas Estadística: Comparación entre 2 variables categóricas y entre 2 variables numéricas a nivel bivariado en SPSS. Análisis Multivariado (Manova) en SPSS.
CLASE 5
Investigación cualitativa y cuantitativa. Enfoque mixto. Tipos de investigación y análisis de datos: Elección de estadísticos y pruebas de hipótesis. Diversas clasificaciones de las investigaciones. Estadística: Análisis factorial en SPSS. Prueba de Alfa de Cronbach para fiabilidad del instrumento en SPSS.
CLASE 6
Población y muestra. Repaso de las variables. Muestreo probabilístico y no probabilístico. Validez y fiabilidad del instrumento. Análisis cualitativo en 7 procedimientos.
CLASE 7
Delimitación de la investigación. Técnicas de recolección de datos e instrumentos. Recursos para el trabajo de campo. Cronograma del cuadro de Gant. Estadística: Regresión lineal simple y múltiple.
CLASE 8
Elección del estadígrafo y prueba de hipótesis. Discusión, conclusiones y recomendaciones. Conectores lógicos. Consejos para la exposición de tesis. Estadística: Regresión logística.