Fundamentos y diseño
Tipos de variables, escalas, supuestos y diseño básico. Plan de análisis paso a paso.
Salida: Checklist de supuestos
Estadística para la Investigación
Sesiones prácticas para Educación y segundas lenguas. Diseño, análisis e informe de resultados con ejemplos reproducibles y software abierto.
Canal Invedustat
Accede a tutoriales gratuitos sobre análisis de datos, desde la instalación de software hasta modelos de regresión complejos. Aprende a tu ritmo.
Itinerario Formativo
Módulos independientes o itinerario completo adaptado a másteres y doctorado.
Descriptivos e inferencia
Medidas descriptivas, IC, t de Student, U de Mann-Whitney y tamaños del efecto.
Salida: Tabla APA + Script
ANOVA y comparaciones
ANOVA de 1 y 2 factores, medidas repetidas, tests post hoc y correcciones.
Salida: Reporte de resultados
Regresión
Lineal simple y múltiple, diagnóstico, colinealidad y predicción.
Salida: Modelo interpretado
Fiabilidad
Alfa de Cronbach, omega de McDonald y análisis de ítems.
Salida: Tabla de fiabilidad
Potencia muestral
Cálculo a priori y a posteriori con G*Power y R.
Salida: Informe metodológico
Software Recomendado
Trabajamos con herramientas gratuitas y de código abierto.
Vídeo de Muestra
Quantitative Approaches for L2 Research
Una guía práctica que cubre desde la limpieza de datos hasta el reporte final. Incluye ejemplos de redacción, tablas APA y scripts comentados.
Ver LibroPreguntas Frecuentes
¿Qué nivel previo de matemáticas se requiere?
Un nivel muy básico. El enfoque es aplicado: nos centramos en cuándo usar cada prueba y cómo interpretar los resultados, no en las fórmulas matemáticas complejas.
¿Se entrega material de apoyo?
Sí. En cada taller se proporcionan diapositivas, bases de datos de ejemplo (anonimizadas) y plantillas de reporte en formato Word o RMarkdown.
¿Es posible solicitar una formación a medida?
Por supuesto. Los talleres se pueden adaptar a las necesidades específicas de un grupo de investigación o de un máster concreto.