Software para el análisis de datos

Enlaces y referencias

Statistical Package and Service Solutions    (antes: Statistical Package for Social Sciences)

Selección de enlaces         

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• Centro de información SPSS 22

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• SPSS Forum

• SPSSX-L Home Page

• SPSS Log

• http://www.spsstools.net/

• Guia para el análisis de datos (buen manual versión 10)

• http://listserv.uga.edu/archives/spssx-l.html  

• http://e-stadistica.bio.ucm.es/web_spss/indice_spss.html

• http://calcnet.mth.cmich.edu/org/spss/toc.htm

• http://pages.infinit.net/rlevesqu/index.htm

• http://www.ats.ucla.edu/stat/spss/default.htm

• http://www.stat.tamu.edu/~mspeed/spss/

• http://www.utexas.edu/its/rc/tutorials/index.html

• http://web.uccs.edu/lbecker/SPSS/content.htm

• http://www.spssusers.co.uk/

• http://www.hmdc.harvard.edu/projects/SPSS_Tutorial/spsstut.shtml

• http://www.spsslog.com/

• http://spss.wikia.com/wiki/SPSS_Wiki

• http://www.kingdouglas.com/SPSS.htm

• http://groups.google.com.au/group/comp.soft-sys.stat.spss/topics

Alternativa de software libre:  el PSPP    http://www.gnu.org/software/pspp/

The R Project for Statistical Computing

R es un software libre para el análisis de datos y la elaboración de gràficos. Es un proyecto GNU: un sistema operativo de carácter libre.

Enlaces

• http://www.r-project.org/

• http://cran.r-project.org (CRAN: Comprehensive R Archive Network)

• http://en.wikipedia.org/wiki/R_(programming_language)

• The R Journal: http://journal.r-project.org/

• CRAN Task View: Statistics for the Social Sciences

• CRANtastic: a community site for R packages

• John Fox's Home Page

• MRAN - Managed R Archive Network: Data Sources on the Web

Editores

• Editores d'R: Tinn-R  | R-studio

• Editores EMACS (Editor de MACroS) + ESS (Emacs Speaks Statistics): ESS R-project | Vincent Goulet

• Graphic User Interface (GUI): DeduceR | R Commander

• R GUI Generator

Comunidades:

• R-bloggers: a central hub of content collected from bloggers who write about R (in English)

• Comunidad R Hispano: asociación de usuarios de R

• RUG Barcelona: Grup d'usuaris d'R de Barcelona

• R-help-es -- R-help for Spanish Speakers

Manuales y textos seleccionados

• Manuales de R a cran.r-project.org

• Documentación de R a cran.r-project.org

• R Documentation

• Viquillibre Manual d'R

• Publications related to R

Referencias:

• Cornelissen, J. Data Camp. Introduction to R

• Correa, J. C.; González, N. (2002). Introducción al R.

• Correa, J. C.; González, N. (2002). Gráficos Estadísticos con R.

• Crawley, M. (2012). The R Book. West Sussex (England): Wiley.

• Dalgaard, P. (2008). Introductory Statistics with R. Statistics and Computing. New York: Springer.

• López-Roldán, P.; Fachelli, S. (2015). Software para el análisis de datos: SPSS, R y SPAD

• López-Roldán, P.; Fachelli, S. (2015). Preparación de los datos para el análisis

• Maindonald, J. (2008). Using R for Data Analysis and Graphics. Introduction, Code and Commentary. Centre for Mathematics and Its Applications,Australian National University.

• Maurandi, A. et al. (2013). Fundamentos estadísticos para investigación. Introducción a R. Bubok Publishing.

• Muenchen, B. (2007). R for SAS & SPSS Users

• National Center for Ecological Analysis and Synthesis. R: A Self Learning Tutorial

• Paradis, E. (2002). R para principiantes, traduït al 2003 per J. A. Ahumada de R for Beginners.

• R Development Core Team. Introducción a R. Notas sobre R: Un entorno de programación para Análisis de

• Datos y Gráficos. Versión 1.0.1, traducido por A. González y S. González del manual con fecha 16-05-2000.

• Versión actual: pdf  | html.

• Robinson, A. (2010). IcebreakeR.

• Sáez Castillo, J. A. (2010). Métodos Estadísticos con R y R Commander.

• Tom Short's R reference card

• Quick-R: accessing the power of R

• UCLA-IDRE Resources to help you learn and use R

• Verzani, J. (2011). Getting Started with RStudio. Sebastopol: O’Reilly Media.

• Vries, A. d; Meys, J. (2012). R For Dummies. Chichester: John Wiley & Sons.

Deducer

• Valero-Mora, P. M.; Ledesma, R. D. (ed.) (2012). Special Volume: Graphical User Interfaces for R. Journal of Statistical Software, 49.

• Fellows, I. (2012). Deducer: A Data Analysis GUI for R. Journal of Statistical Software, 49, 8, 1-15.

• Fellows, I. et. al. Package Deducer: Reference Manual

• Chapman, G. Deducer Quick Start Guide

• Deducer Manual. An R Graphical User Interface (GUI) for Everyone

• Badiella, Ll. et al. (2013). Manual de Introducción a Deducer: una interfaz gráfica para usuarios de R. Servei d’Estadística Aplicada de la UAB.

Système Portable pour l'Analyse des Données

Software de origen francés para el análisis de datos estadísticos

• Web Coheris

• Bécue, M.; Valls, J. (2003). Manual de introducción a los métodos factoriales y clasificación con SPAD. Bellaterra (Cerdanyola del Vallès): Servei d'Estadística de la Universitat Autònoma de Barcelona.

• López-Roldán, P.; Fachelli, S. (2015). Software para el análisis de datos: SPSS, R y SPAD

• Morineau, A. (2012). Histoire du logiciel SPAD - bref historique.

Log-linear Models for Event Histories

A General Program for the Analysis of Categorical Data

• Publications and Software by Jeroen K. Vermunt

• Software, User Manuals, and Video

• Para bajar el software LEM 1.0

Es necesario instalarlo en una carpeta (p. ej. lem) que cuelgue de la unidad C:\  y ejecutar LEMWIN.EXE

Análisis Multivatiado

• Análisis de Componentes Principales

Joaquín Amat Rodrigo (2017). Análisis de Componentes Principales (Principal Component Analysis, PCA) y t-SNE

• Prueba de Chi-cuadrado y prueba exacta de Fisher en Excel con Xlstat 

Este tutorial le mostrará cómo ejecutar e interpretar la prueba de Chi-cuadrado y la prueba exacta de Fisher sobre tablas de contingencia en Excel usando el software XLSTAT 

• Test estadísticos para variables cualitativas. 

Joaquín Amat Rodrigo (2016). Test exacto de Fisher, chi-cuadrado de Pearson, McNemar y Q-Cochran

• Análisis de la homogeneidad de varianza (homocedasticidad)

Joaquín Amat Rodrigo (2016). 

• Análisis de Normalidad: gráficos y contrastes de hipótesis

Joaquín Amat Rodrigo (2016). 

• Modelos de ecuaciones estructurales: Características, fases, construcción, aplicación y resultados 

Escobedo Portillo, María Teresa, Hernández Gómez, Jesús Andrés, Estebané Ortega, Virginia, & Martínez Moreno, Guillermina. (2016). Modelos de ecuaciones estructurales: Características, fases, construcción, aplicación y resultados. Ciencia & trabajo, 18(55), 16-22. https://dx.doi.org/10.4067/S0718-24492016000100004 

• Introducción a las ECUACIONES ESTRUCTURALES en AMOS y R

Antonio Lara Hormigo (2014). Modelos de ecuaciones estructurales (SEM) en la herramienta AMOS y R

• Análisis de Ecuaciones Estructurales: conceptos, etapas de desarrollo y un ejemplo de aplicación

Cupani, M. (2012). Análisis de Ecuaciones Estructurales: conceptos, etapas de desarrollo y un ejemplo de aplicación. Revista Tesis, 1, 186-199. 

• SEM vs. PLS: UN ENFOQUE BASADO EN LA PRACTICA 

Caballero Domínguez, A. J. (2006). SEM vs. PLS: un enfoque basado en la práctica. In Trabajo presentado en el IV Congreso de Metodologías de Encuestas. Madrid, España. 

Modelos con técnicas de IA

• Árboles de predicción

Joaquín Amat Rodrigo (2017). Árboles de predicción: tree-based, bagging, random forest y boosting

• Métodos de regresión no lineal

Joaquín Amat Rodrigo (2017). Regresión Polinómica, Regression Splines, Smooth Splines y GAMs

• Validación de modelos de regresión

Joaquín Amat Rodrigo (2016). Validación de modelos de regresión: Cross-validation, OneLeaveOut, Bootstrap

Estudio de Textos

• Tratamiento_de_datos_textuales_con_DTM_Vic-5.6

(Ruiz Bueno, Antonio) feb-2013. Tratamiento estadístico de datos textuales con programa abierto DTM_Vic 5.6 Lebart. Formas de hacer y pautas de interpretación. 

• Práctica del análisis de los datos numéricos y textuales con Dtm-Vic 

(Ludovic Lebart, Marie Piron)  Versión español por: INDEC - Instituto Nacional de Estadística y Censos República Argentina (2013)

• Análisis de Datos Textuales con DtmVic

(Campos Elias Pardo, Jorge Eduardo Ortiz, Daniel Leonardo Cruz) XXI I Simposio Internacional de Estadística Bucaramanga, julio 2012 

• Tutoriales para DtmVic

(Lebart Ludovic)  Seis ejemplos elementales para descubrir DtmVic A. Una introducción a DtmVic. B. DtmVic y datos textuales. C. DtmVic con datos numéricos. D. Importación de datos

• Estrategias metodológicas para el análisis de datos textuales: aplicaciones en psicología del consumidor

I Barreto, A Velandia-Morales, JC Rincón-Vásquez - Suma Psicológica, 2011 - redalyc.org  Este trabajo presenta una propuesta de clasificación metodológica para los estudios realizados con datos textuales. Esta clasificación se fundamenta en las dos metodologías predominantes en ciencias sociales para realizar en investigación: cualitativa y cuantitativa. El supuesto de base es que el proceso de investigación se realiza en tres momentos esenciales: 1) Estructuración de la Investigación, 2) Recolección de la ...

• El análisis de redes sociales

JL Molina - 2001 - revista-redes.rediris.es. ... “Relaciones, redes y discurso: revisión y propuestas en torno al análisis reticular de datos textuales” REDES, Revista hispana para el análisis de redes sociales. ... “Relaciones, redes y discurso: revisión y propuestas en torno al análisis reticular de datos textuales”. REIS nº ...

• El análisis estadístico de datos textuales. La lectura según los escolares de enseñanza primaria

MB Bertaut, L Lebart, N Rajadell - Anuario de psicología/The UB Journal of …, 1992 - raco.cat. Los investigadores se encuentran a menudo enfrentados en la recogida de datos con  información textual, sea a través de las preguntas abiertus de una amplia encuesta, seu con  entrevistas, sea con otro tip0 de textos de fuentes de datos secundarios. Tanto con finalidad

• Análisis estadístico de datos textuales. Aplicación al estudio de las declaraciones del Libertador Simón Bolívar

Zulaima Osuna, Javier Martín Vallejo, María Purificación Galindo. En este trabajo se presenta una estrategia metodológica basada en el Análisis Estadístico de Datos Textuales de corpus cronológicos. Se emplean distintas herramientas tales como: los métodos estadísticos multidimensionales descriptivos y métodos derivados de la estadística léxica... 

• Extracción de conocimiento con técnicas de minería de textos aplicadas a la psicología

Mariñelarena -Dondena, Luciana. El presente artículo de revisión examina cómo pueden aplicarse las técnicas de minería de textos en el campo de la psicología. 

• Minería de texto como una herramienta para la búsqueda de artículos científicos para la investigación (SPSS)

Andrés Arias Consuegra . Se expondrán y explicarán las diversas maneras como a través de la minería de texto, ayuda en la elaboración de un artículo de investigación o un estado del arte, teniendo en cuenta el tópico a explicar en dicho texto, se utilizarán diferentes metodologías para implementar la minería de texto con el fin de analizar otros diferentes artículos potenciales referencias, teniendo así, un mejor enfoque sobre el material cimiento de un nuevo proyecto o artículo....

• Más allá del corpus: Big Data en la investigación lingüística. Evolución, análisis y predicción del uso de la lengua a través de Twitter

Adela González Fernández (2016). Esta tesis doctoral se inscribe en una línea de investigación relacionada con las nuevas tecnologías aplicadas a la Lingüística de Corpus y Big Data. Se pretende utilizar la información representada conceptualmente como Big Data (el producto tangible y no estructurado de las interrelaciones humanas a través de las nuevas tecnologías y de las redes sociales) para analizar el uso y la evolución del lenguaje. 

• Preparación de los datos para el análisis en investigación Social Cuantitativa 

López-Roldán, Pedro . Fachelli, Sandra (2015). Capítulo III. 2 del manual universitario Metodología de la Investigación Social Cuantitativa. El capítulo trata diversos procedimientos destinados a tres grupos de tareas principales: la creación e identificación de matrices de datos, su transformación, tanto manipulando ficheros como modificando o creando nuevas variables, y la depuración de los datos. Se desarrollan diversos ejemplos y ejercicios que se tratan doblemente con SPSS y R. 

López-Roldán, P.; Fachelli, S. (2015). La encuesta. En P. López-Roldán y S. Fachelli, Metodología de la Investigación Social Cuantitativa. Bellaterra (Cerdanyola del Vallès): Dipòsit Digital de Documents, Universitat Autònoma de Barcelona. Capítulo II.3. 1ª edición. Edición digital: http://pagines.uab.cat/plopez/content/III.2