En el contexto actual de la producción académica y científica, la validez metodológica de una tesis representa no solo un requisito formal para su aprobación, sino un criterio central de calidad investigativa. Las universidades y centros de investigación exigen que las tesis, particularmente aquellas que se sustentan en enfoques cuantitativos, sean empíricamente verificables, estadísticamente sólidas y metodológicamente consistentes. Sin embargo, numerosos trabajos adolecen de debilidades en el proceso de validación, lo que compromete la credibilidad de sus resultados y la pertinencia de sus aportes.
Este curso tiene como propósito central formar investigadores y tesistas con un dominio profundo de los procedimientos de validación metodológica cuantitativa, haciendo uso del software estadístico SPSS (Statistical Package for the Social Sciences), uno de los entornos más robustos y accesibles para el análisis estadístico aplicado en ciencias sociales, educación, salud, economía, derecho y áreas afines.
Durante el desarrollo del curso se abordarán las métricas estadísticas fundamentales para constatar la calidad de los instrumentos, evaluar hipótesis y asegurar la coherencia lógica entre el diseño metodológico, los objetivos, el análisis de datos y las conclusiones de la investigación.
- Aplicar los principales procedimientos estadísticos para validar instrumentos de recolección de atos.
- Analizar y verificar supuestos estadísticos asociados a las pruebas paramétricas y
no paramétricas. - Interpretar resultados obtenidos en SPSS en función de hipótesis de investigación y
objetivos específicos. - Redactar de manera técnica y científica los resultados estadísticos en el marco de
una tesis cuantitativa.
Curso 100% virtual, las clases síncronas se desarrollan mediante Google Meet y el apoyo académico en plataforma moodle (Clases grabadas, actividades y recursos).
Profesionales: Bs. 300
Estudiantes: Bs.150
CUENTA BANCARIA: BANCO UNIÓN – CUENTA CORRIENTE N° 10000006035089
- Fotocopia o Foto del Carnet de Identidad
- Fotocopia o Foto del Comprobante (Deposito o transferencia Bancaria).
Los requisitos puede enviar vía Whatsapp al número 72988960.
| Carga Horaria: | 40 Hrs. Académicas |
El curso tiene una duración de 2 semanas con un horario predefinido del siguiente:
| Horario | Lunes | Martes | Miércoles | Jueves | Viernes | Sábado |
| 19:30 a 21:30 pm. | ☐ | ☒ | ☐ | ☒ | ☐ | ☒ |
CERTIFICACIÓN DEL CURSO:
Certificado en condición de APROBADO a participantes que lograron una nota final promedio de más de 70 puntos sobre un total de 100.
Certificado en condición de PARTICIPANTE a quienes no hayan logrado el promedio de aprobación pero que tuvieron una participación regular del Curso.
- Estudiantes de pregrado y posgrado, docentes, investigadores y profesionales que requieran utilizar herramientas estadísticas para la validación de tesis y proyectos académicos.
- Unidad I: Fundamentos Epistemológicos y Metodológicos de la Validación en Investigaciones cuantitativas.
- Unidad II: Configuración Técnica de Bases de Datos en SPSS para la Investigación Cuantitativa.
- Unidad III: Validación de Instrumentos de Recolección de Datos: Confiabilidad y Consistencia Interna.
- Unidad IV: Aplicación de Pruebas de Hipótesis con SPSS: Análisis Inferencial Paramétrico.
- Unidad V: Evaluación de Supuestos Estadísticos y Aplicación de Pruebas No Paramétricas.
- Unidad VI: Interpretación Técnica y Redacción Científica de Resultados en Investigaciones Cuantitativas.
1. Dr. Helmer Fellman Mendoza Jurado ( Bolivia)
Es un destacado investigador y docente en el campo de la Inteligencia Artificial con una amplia experiencia en la academia. Actualmente se desempeña como docente de pregrado y posgrado en la Universidad Privada Domingo Savio en Tarija y en la Universidad Católica Boliviana “San Pablo”.
Con una trayectoria académica sólida, Helmer ha demostrado un compromiso excepcional con la investigación y la enseñanza en el ámbito de la computación. Obtuvo su Doctorado en Educación Superior en Ciencias Computacionales en la Universidad de Bremen, Alemania, lo que le proporcionó una base sólida en el campo de la educación y la informática.
Como investigador científico, Helmer ha realizado contribuciones significativas en campos de vanguardia como la Inteligencia Artificial en instituciones reconocidas como la Universidad de Barcelona, la Universidad Mayor de San Andrés y la Universidad Privada Domingo Savio. Su experiencia abarca una amplia gama de áreas dentro de la Inteligencia Artificial, incluyendo Machine Learning, Deep Learning, Minería de Datos y Visión Artificial.
Además, Helmer cuenta con un Master en Seguridad Informática de la Universidad Autónoma Juan Misael Saracho, lo que le otorga un conocimiento profundo en áreas como Ethical Hacking e Informática Forense. Su pasión por la ciencia y la tecnología lo ha llevado a especializarse también en otros campos emergentes como la Computación Cuántica, la Física.
