Mejora tus habilidades sobre las Técnicas de Segmentación y Tratamiento de Encuestas, gracias a la mejor universidad online del mundo según Forbes, gracias a TECH” 

Las Técnicas de Segmentación y Tratamiento de Encuestas son importantes para los ingenieros porque les permiten realizar análisis cuantitativos y cualitativos precisos y confiables. Con estas técnicas, se pueden evaluar las respuestas de los encuestados y realizar un análisis detallado de los datos recopilados, lo que facilita la identificación de patrones, tendencias y relaciones significativas entre diferentes variables, para proporcionar información valiosa en la toma de decisiones y la planificación estratégica.

Por esa razón, TECH ha diseñado un Diplomado en Técnicas de Segmentación y Tratamiento de Encuestas con el que busca dotar a los alumnos de las habilidades y competencias necesarias para poder ejercer su labor como especialistas, con la máxima eficiencia y calidad posibles. Así, a lo largo de este programa se abordarán aspectos como el Escalamiento Multidimensional, el Análisis de Cesta de la Compra, los Métodos de Detección Automática de la Interacción y el Algoritmo Chaid.

Todo ello, gracias a una cómoda modalidad 100% online que permite al estudiante organizar sus horarios y sus estudios, compaginándolos con sus otras labores e intereses del día a día. Además, esta titulación cuenta con los materiales teóricos y prácticos más completos del mercado, lo que facilita el proceso de estudio del alumno y le permite alcanzar sus objetivos de forma rápida y precisa.

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Este Diplomado en Técnicas de Segmentación y Tratamiento de Encuestas contiene el programa más completo y actualizado del mercado. Sus características más destacadas son

• El desarrollo de casos prácticos presentados por expertos en Técnicas de Segmentación y Tratamiento de Encuestas
• Los contenidos gráficos, esquemáticos y eminentemente prácticos con los que está concebido recogen una información deportiva y práctica sobre aquellas disciplinas indispensables para el ejercicio profesional
• Los ejercicios prácticos donde realizar el proceso de autoevaluación para mejorar el aprendizaje
• Su especial hincapié en metodologías innovadoras
• Las lecciones teóricas, preguntas al experto, foros de discusión de temas controvertidos y trabajos de reflexión individual
• La disponibilidad de acceso a los contenidos desde cualquier dispositivo fijo o portátil con conexión a internet con conexión a internet

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El programa incluye en su cuadro docente a profesionales del sector 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 capacitación inmersiva programada para entrenarse ante situaciones reales.

El diseño de este programa se centra en el Aprendizaje Basado en Problemas, mediante el cual el profesional deberá tratar de resolver las distintas situaciones de práctica profesional que se le planteen a lo largo del curso académico. Para ello, contará con la ayuda de un novedoso sistema de vídeo interactivo realizado por reconocidos expertos.

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Todos los contenidos y la estructura de este plan de estudios han sido diseñados por los reputados profesionales que conforman el equipo de expertos de TECH en esta área de la Ingeniería. Dichos especialistas han volcado su extensa trayectoria y sus conocimientos más avanzados para crear unos contenidos prácticos y completamente actualizados. Todo ello basándose además en la metodología pedagógica más eficiente, el Relearning de TECH Global University. 

Amplía tus conocimientos sobre Técnicas de Segmentación y Tratamiento de Encuestas, gracias a los materiales didácticos más innovadores y a una gran variedad de contenido adicional disponible en el Campus Virtual” 

Módulo 1. Técnicas de segmentación y tratamiento de encuestas

1.1. Encuesta por muestreo

1.1.1. Objetivo de una encuesta por muestreo. Métodos de recolección de datos más usuales. Fuentes de error en las encuestas
1.1.2. Selección de la muestra: muestreo y tamaño. Fuentes secundarias
1.1.3. Encuestas oficiales: Instituto Nacional de Estadística
1.1.4. Algunas encuestas oficiales: encuesta nacional de salud, encuesta europea de salud

1.2. Validez y fiabilidad de los cuestionarios

1.2.1. Validez factorial
1.2.2. Consistencia interna: Alpha de Cronbach

1.3. Análisis estadístico de datos procedentes de tablas contingencia bidimensionales

1.3.1. Posibles análisis sobre una tabla de contingencia bidimensional
1.3.2. La lógica del análisis logarítmico-lineal: descomposición de una tabla de contingencia bidimensional. Elementos básicos del análisis logarítmico-lineal. Efectos y parámetros
1.3.3. Cálculo e interpretación de los parámetros
1.3.4. Modelos logarítmico-lineales para una tabla de 2 vías
1.3.5. Modelos jerárquicos. Relación entre las hipótesis de independencia y los modelos logarítmico lineales jerárquicos. Contrastes para la significación de los parámetros
1.3.6. Contrastes para la significación de los efectos. Contrastes para la bondad de un modelo

1.4. Estudio de una tabla de contingencia mediante análisis de correspondencias

1.4.1. Perfiles y distancia ji-cuadrado
1.4.2. Absorción de inercia
1.4.3. Calidad de representación
1.4.4. Contribución del elemento al factor
1.4.5. Contribución del factor al elemento. Principio de equivalencia distribucional

1.5. Análisis de segmentación: algoritmo Chaid

1.5.1. Métodos de detección automática de la interacción
1.5.2. Algoritmo CHAID: etapas del proceso, tipos de predictores, métodos de parada del algoritmo
1.5.3. Comportamiento del CHAID en presencia de la paradoja de Simpson

1.6. Análisis estadístico de datos procedentes de tablas contingencia tridimensionales

1.6.1. Conceptos de asociación e interacción. Paradoja de Simpson
1.6.2. Componentes que influyen en la magnitud de las frecuencias de una tabla trifactorial

1.6.2.1. Independencia completa
1.6.2.2. Independencia múltiple e independencia condicionada
1.6.2.3. Modelo saturado para una tabla de tres vías

1.6.3. Modelos logarítmico lineales jerárquicos para una tabla de tres vías

1.6.3.1. Grados de libertad de los modelos
1.6.3.2. Relación entre las hipótesis de independencia y los modelos logarítmico lineales jerárquicos

1.6.4. Evaluación de los modelos. Test de significación para la bondad de un modelo. Test de significación de los efectos

1.7. Modelos de elección discreta y preferencia multidimensional

1.7.1. Modelos de elección discreta
1.7.2. Preferencia multidimensional

1.8. Árboles de clasificación y regresión y bosques aleatorios

1.8.1. Árboles de clasificación y regresión
1.8.2. Bosques aleatorios

1.9. Escalamiento multidimensional

1.9.1. Introducción
1.9.2. Distancia y similitud
1.9.3. Solución clásica
1.9.4. Similitudes

1.10. Análisis de cesta de la compra

1.10.1. Análisis de cesta de la compra
1.10.2. Ejemplo de aplicaciones

Gracias a la metodología pedagógica más eficiente, el Relearning de TECH, podrás asimilar los conceptos esenciales del contenido, de forma precisa y natural”