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Los principales objetivos del Diplomado en Análisis Multivariante en Investigación Educativa son fomentar y fortalecer las competencias y capacidades de los profesores, teniendo en cuenta las herramientas más actuales para la enseñanza. De tal manera que el profesor sea capaz de transmitir a sus alumnos la motivación necesaria para que continúen con sus estudios y se sientan atraídos por la investigación científica.  

Este Diplomado permitirá al docente hacer un repaso de los conocimientos fundamentales en este ámbito de la enseñanza y conocer la mejor manera de guiar y orientar a los alumnos en su día a día.  

Esta capacitación se distingue por su orden y distribución con materia teórica, ejemplos prácticos guiados en todos sus módulos, y vídeos motivacionales y aclaratorios. Permitiendo un estudio sencillo y clarificador sobre la investigación educativa.  

De esta manera, se explicará al alumno las principales metodologías en el campo de la investigación educativa, centrados en todo lo relacionado con los análisis multivariantes, como la regresión lineal múltiple. La regresión logística binaria, la regresión logística nominal y ordinal, la regresión de Poisson o los escalonamientos multidimensionales, entre otros aspectos relacionados con esta materia. 

Una especialización de alto nivel que se convertirá en un proceso de mejora, no solo profesional, sino personal.  Así, este reto es uno de los que en TECH Global University asume como compromiso social: ayudar a la capacitación de profesionales altamente cualificados y desarrollar sus competencias personales, sociales y laborales durante el desarrollo la misma.  

No solo se lleva a través de los conocimientos teóricos ofrecidos, sino que se muestra otra manera de estudiar y aprender, más orgánica, más sencilla y más eficiente. TECH trabaja para mantenerle motivado y para crear pasión por el aprendizaje. Y el impulso a pensar y a desarrollar el pensamiento crítico.  

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Este Diplomado en Análisis Multivariante en Investigación Educativa contiene el programa educativo más completo y actualizado del mercado. Las características más destacadas son: 

• El desarrollo de casos prácticos presentados por expertos en investigación en educación

• Los contenidos gráficos, esquemáticos y eminentemente prácticos con los que están concebidos recogen una información científica y práctica sobre aquellas disciplinas indispensables para el ejercicio profesional
• Las novedades sobre análisis multivariante en investigación educativa
• Los ejercicios prácticos donde realizar el proceso de autoevaluación para mejorar el aprendizaje
• Su especial hincapié en metodologías innovadoras en Análisis Multivariante en Investigación Educativa
• Las lecciones teóricas, preguntas al experto, foros de discusión de temas controvertidos y trabajos de reflexión individual

• La disponibilidad de los contenidos desde cualquier dispositivo fijo o portátil con conexión a internet

Este Diplomado es la mejor inversión que puedes hacer en la selección de un programa de actualización para poner al día tus conocimientos en Análisis Multivariante en Investigación Educativa” 

Incluye, en su cuadro docente, a profesionales pertenecientes al ámbito de la innovación en educación, que vierten en esta capacitación la experiencia de su trabajo, además de reconocidos especialistas de sociedades de referencia y universidades de prestigio. 

Su contenido multimedia, elaborado con la última tecnología educativa, permitirá al profesional un aprendizaje situado y contextual, es decir, un entorno simulado que proporcionará una especialización inmersiva programada para entrenarse ante situaciones reales. 

El diseño de este programa se centra en el Aprendizaje Basado en Problemas, mediante el cual el docente deberá tratar de resolver las distintas situaciones de práctica profesional que se le planteen a lo largo del programa académico. Para ello, el profesor contará con la ayuda de un novedoso sistema de vídeos interactivos realizado por reconocidos expertos, con gran experiencia en Análisis Multivariante en Investigación Educativa.  

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La estructura de los contenidos ha sido diseñada por los mejores profesionales del sector en Investigación en Educación, con una amplia trayectoria y reconocido prestigio en la profesión, avalada por el volumen de casos revisados y estudiados, y con amplio dominio de las nuevas tecnologías aplicadas a la docencia.    

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Modúlo 1. Análisis Multivariante

1.1. Análisis Multivariante

1.1.1. Introducción
1.1.2. ¿Qué es el Análisis Multivariante?
1.1.3. Los objetivos del Análisis Multivariante
1.1.4. Clasificación de las técnicas Multivariantes

1.2. La Regresión Lineal Múltiple

1.2.1. Introducción
1.2.2. Concepto de Regresión Lineal Múltiple
1.2.3. Condiciones para la Regresión Lineal Múltiple
1.2.4. Predictores para generar el mejor modelo

1.3. Regresión Logística Binaria

1.3.1. Introducción
1.3.2. Concepto regresión Logística Binaria
1.3.3. Ajuste del modelo

1.3.3.1. Ajuste del modelo en R

1.3.4. Etapas de la R
1.3.5. Ejemplo (Regresión Logística Binaria)

1.4. La Regresión Logística Nominal y Ordinal

1.4.1. Introducción
1.4.2. Revisión general de Regresión Logística Nominal
1.4.3. Ejemplo (Regresión Logística Nominal)
1.4.4. Revisión general de Regresión Logística Ordinal
1.4.5. Ejemplo (Regresión Logística Ordinal)

1.5. Regresión de Poisson

1.5.1. Introducción
1.5.2. Concepto de Poisson
1.5.3. Funciones de distribución
1.5.4. Regresión de Poisson con recuentos

1.6. Modelos Log-Lineales

1.6.1. Introducción
1.6.2. Modelos Log-Lineales para tablas de contingencia
1.6.3. Modelos Log-Lineales para tablas tridimensionales
1.6.4. Ejemplo (Modelos Log-Lineales para tablas de contingencia)

1.7. El Análisis Discriminante

1.7.1. Introducción
1.7.2. Concepto de Análisis Discriminante
1.7.3. Clasificación con dos grupos

1.7.3.1. Función Discriminante de Fisher

1.7.4. Ejemplo (Análisis Discriminante)

1.8. Análisis de Conglomerados

1.8.1. Introducción
1.8.2. Concepto de Conglomerados de K medias
1.8.3. Concepto de Análisis de Conglomerados Jerárquico
1.8.4. Ejemplo (Análisis de Conglomerado Jerárquico)

1.9. Escalamiento multidimensional

1.9.1. Introducción
1.9.2. Escalamiento multidimensional: conceptos básicos
1.9.3. La matriz de similaridades
1.9.4. Clasificación de técnicas de escalamiento

1.10. Análisis factorial

1.10.1. Introducción
1.10.2. ¿Cuándo se utiliza el Análisis Factorial?
1.10.3. Metodología del Análisis Factorial
1.10.4. Aplicaciones del Análisis Factorial

Esta será una formación clave para avanzar en tu carrera”