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Depuración De Datos Con Spss Y Sas PDF

Libro Depuración De Datos Con Spss Y Sas (Data Cleaning) – PDF Gratis

Solucionario Depuración De Datos Con Spss Y Sas (Data Cleaning) – PDF


  1. Prólogo
  2. TEMA 1. TIPOS DE VARIABLES: TRANSFORMACIONES Y CODIFICACIÓN
    • 1.1 Introducción
    • 1.2 Tipos de variables: Nominales. Ordinales y Continuas
    • 1.3 Transformaciones de variables con SPSS
    • 1.4 Recuento de valores en los casos con SPSS
    • 1.5 Recodificación de variables con SPSS
    • 1.6. Categorización de variables con SPSS
    • 1.7 Asignación de rangos con SPSS
    • 1.8 Recodificación automática con SPSS
    • 1.9 Manipulación de fechas con SPSS
    • 1.10 Transformación de datos con SAS: El Procedimiento Format
    • 1.11 Chequeo y recodificación de variables con SAS
    • 1.12 Categorización de variables con SAS
    • 1.13 Análisis y manipulación de fechas con SAS
  3. Práctica resuelta
  4. Ejercicios
  5. TEMA 2. CONTROL DE INTEGRIDAD DE LOS DATOS
    • 2.1 El problema de los datos atípicos
    • 2.2 Detección de outliers con SPSS
    • 2.3 Detección de outliers en distribuciones bidimensionales con SPSS
    • 2.4. Detección de outliers univariantes con SAS
    • 2.5. Detección de outliers en distribuciones bidimensionales con SAS
    • 2.6.- Detección de outliers en distribuciones multivariantes con SAS
    • 2.7. Detección y tratamiento de duplicados
  6. Práctica resuelta
  7. Ejercicios
  8. TEMA 3. DATOS MISSING: DETECCIÓN Y TRATAMIENTO
    • 3.1 El problema de los datos perdidos
    • 3.2. Imputación de datos en variables unidimensionales y series temporales con SPSS
    • 3.3 Análisis de valores perdidos con SPSS
    • 3.4. Imputación de datos en variables unidimensionales y series temporales con SAS
    • 3.5. Imputación de valores perdidos para variables multivariantes con SAS
  9. Práctica resuelta
  10. Ejercicios
  11. TEMA 4. DATOS MISSING II: IMPUTACIÓN MÚLTIPLE
    • 4.1 Introducción a la Imputación múltiple
    • 4.2. Imputación Múltiple con SPSS
    • 4.3. Imputación Múltiple con SAS
  12. Práctica resuelta
  13. Ejercicios
  14. TEMA 5. EVALUACIÓN DE LAS HIPÓTESIS DE PARTIDA PARA EL ANÁLISIS DE DATOS
    • 5.1 Estudio de la Normalidad de los datos
    • 5.2 Análisis de la hipótesis de normalidad univariante con SPSS
    • 5.3 Estudio de la Normalidad univariante con SAS
    • 5.4 Transformaciones Box-Cox
    • 5.5. Contraste de la hipótesis de Normalidad Multivariante con SAS
  15. Práctica resuelta
  16. Ejercicios
  17. Bibliografía


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