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Features:
- Pages: 240
- Edition: 21102013
- Language: Castellano.
- Binding: Tapa blanda o Bolsillo.
- Weight: 0,94 kg.
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IBM SPSSS. Estadística aplicada. Conceptos y ejercicios
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9788415452713
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IBM SPSS es un software modular muy popular que implementa gran variedad de temas estadisticos y que contribuye a facilitar el trabajo estadistico en todos los campos de la ciencia (Ciencias Experimentales, Economia, Ciencias Sociales, Educacion, Ciencias de la Salud, etc.). La tarea estadistica en ambitos como la docencia;la investigacion, la consultaria y otros sectores profesionales se ha visto facilitada en gran medida por la aparicion de una amplia variedad de paquetes de software estadistico que difieren entre si en los aspectos de capacidad, facilidad de uso, entornos de aplicacion, extension, precio, documentacion y otras caracteristicas similares. IBM SPSS es uno de los paquetes de software mas equilibrado en cuanto a las caracteristicas mencionadas.Este libro presenta una vision amplia de las tecnicas estadisticas para su tratamiento con el software IBM SPSS. Los capitulos comienzan con una introduccion teorica descriptiva de los metodos estadisticos que se utilizan, para ilustrarlos a continuacion con ejemplos practicos sencillos. Cada capitulo finaliza con una serie de problemas de aplicacion que abarcan todas las tecnicas estadisticas expuestas.En un primer bloque de contenido se describe el entorno de trabajo del programa, el tratamiento de variables, casos y ficheros, asi como el uso adecuado de cuadros de dialogo, procedimientos y sintaxis de comandos. Un segundo bloque se ocupa de los graficos, de las transformaciones de datos, del uso de operadores y funciones y de los metodos esenciales en estadistica descriptiva, tanto por variables como por atributos. A continuacion se aborda el trabajo con distribuciones discretas y continuas, intervalos de confianza y contrastes de hipotesis simples y multiples, tanto parametricos como no parametricos.Un tercer bloque de contenido se ocupa de las tecnicas modernas de analisis estadistico de datos, incluyendo clasificacion y segmentacion mediante analisis discriminante y cluster, reduccion de la dimension mediante componentes principales, analisis factorial y metodos categoricos avanzados como el analisis de correspondencias simples y multiples. Tambien se desarrollan las tecnicas de escalamiento optimo, escalamiento multidimensional y el analisis conjunto. Finalmente, se tratan en profundidad las tecnicas de muestreo estadistico en poblaciones finitas.
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