Understanding statistics with SPSS and R applications
Applied univariate, bivariate and mulvariate statistics
SUMILLA
Este texto integral aborda métodos estadísticos esenciales para investigadores en ciencias sociales y naturales. Con un enfoque pedagógico, este texto combina fundamentos teóricos con aplicaciones prácticas en SPSS y R, facilitando la transición desde conceptos básicos hasta técnicas multivariadas avanzadas. Diseñado para superar la brecha entre la teoría estadística y su implementación real, el libro se posiciona como un recurso indispensable para estudiantes y profesionales que buscan dominar el análisis de datos en contextos empíricos.
Estructura y contenido
El libro se organiza en tres secciones principales:
- Estadística univariada: Inicia con conceptos básicos (distribuciones, pruebas *t*, análisis de varianza unidireccional) y técnicas descriptivas, enfatizando la interpretación de resultados.
- Estadística bivariada: Abarca correlación, regresión lineal simple, chi-cuadrado y modelos logísticos binarios, con ejemplos aplicados a problemas sociales y naturales.
- Estadística multivariada: Profundiza en regresión múltiple, MANOVA, análisis factorial y modelos de ecuaciones estructurales, integrando casos de estudio complejos.
Cada capítulo incluye instrucciones detalladas para implementar análisis en SPSS y R, acompañadas de capturas de pantalla, códigos comentados y consejos para evitar errores comunes. Además, secciones dedicadas a la interpretación de resultados y redacción de informes refuerzan su utilidad práctica.
Relevancia y aplicabilidad
Este libro está diseñado principalmente para estudiantes universitarios y profesionales en ciencias sociales, comportamentales y naturales que buscan fortalecer sus habilidades en análisis de datos. También resulta útil para investigadores y académicos que requieren herramientas estadísticas robustas para sus estudios empíricos. Su enfoque didáctico lo hace accesible incluso para aquellos sin una formación previa extensa en estadística.
Sala de lectura
Lugar de lectura 1
Accede aquí
Lugar de lectura 2
Accede aquí
Lugar de lectura 3
Accede aquí
Características DESTACADAS
Una de las principales fortalezas del texto es su equilibrio entre teoría y práctica. A diferencia de otros libros que se centran exclusivamente en fórmulas o códigos, Denis explica cómo funcionan los métodos estadísticos detrás de las escenas, promoviendo una comprensión profunda. Además, la inclusión de aplicaciones en SPSS y R amplía su utilidad en entornos académicos y profesionales donde estos programas son ampliamente utilizados. La claridad expositiva, junto con ejemplos relevantes y actualizados, así como la inclusión de diagramas, tablas resumen y alertas sobre malas prácticas estadísticas mejoran la comprensión, contribuye a hacerlo accesible y relevante.
CONSIDERACIONES FINALES
Esta segunda edición consolida el texto como un manual de referencia en estadística aplicada, destacando por su equilibrio entre rigor metodológico y accesibilidad. Al priorizar la aplicación sobre la abstracción matemática, empodera a los lectores para implementar técnicas estadísticas con confianza y críticamente evaluar su uso en la literatura científica. Es altamente recomendable como texto de enseñanza y guía autodidacta para proyectos de investigación interdisciplinarios.
REFERENCIAS
- Denis, D. J. (2021). *Applied Univariate, Bivariate, and Multivariate Statistics* (2ª ed.). Vasquez Mazzini Editores. ISBN 978-1-119-58304-2.
- Field, A. (2018). *Discovering Statistics Using IBM SPSS Statistics*. SAGE.
- Tabachnick, B. G., & Fidell, L. S. (2019). *Using Multivariate Statistics*. Pearson.
- Wickham, H., & Grolemund, G. (2017). *R for Data Science*. O’Reilly Media.
- Cohen, J., et al. (2003). *Applied Multiple Regression/Correlation Analysis for the Behavioral Sciences*. Routledge.
- Wasserstein, R. L., & Lazar, N. A. (2016). *The ASA Statement on p-Values: Context, Process, and Purpose*. The American Statistician, 70(2), 129-133.
0 comentarios