Curso de Diseño experimental e inferencia con R

Dominar el diseño de experimentos
Aprender a planificar y estructurar experimentos de forma adecuada (diseños al azar, bloques, factoriales, medidas repetidas) para obtener conclusiones fiables.

Aplicar técnicas de inferencia estadística
Desarrollar la capacidad de contrastar hipótesis, realizar análisis de varianza (ANOVA), comparaciones múltiples y aplicar pruebas estadísticas tanto clásicas como modernas.

Manejar métodos alternativos
Conocer y aplicar técnicas no paramétricas y robustas cuando los datos no cumplen los supuestos de normalidad o igualdad de varianzas, garantizando análisis válidos.

Calcular potencia y tamaño muestral
Adquirir competencias para estimar el tamaño de muestra adecuado y evaluar la potencia estadística de un diseño experimental.

Integrar análisis y comunicación en R
Utilizar R Software y sus paquetes especializados para gestionar el proceso completo: desde la recogida de datos hasta el análisis, visualización y comunicación de resultados.

Desarrollar autonomía investigadora y profesional
Dotar al alumno de las herramientas necesarias para aplicar el diseño experimental en proyectos de investigación, entornos académicos, industriales o empresariales.

El curso está orientado a personas que ya poseen una base en R y estadística descriptiva, y que desean avanzar hacia el diseño de experimentos e inferencia estadística. Concretamente:

Investigadores y académicos
Profesionales que trabajan en proyectos científicos y necesitan diseñar experimentos rigurosos, analizar datos experimentales y comunicar resultados con validez estadística.

Estudiantes de posgrado y doctorado
Alumnos de másteres y programas de doctorado en áreas como ciencias sociales, salud, biología, psicología, economía o ingeniería, que requieren aplicar inferencia y experimentación en sus estudios.

Profesionales de la industria y la empresa
Técnicos, analistas y responsables de calidad o procesos que necesitan diseñar y validar pruebas experimentales para la toma de decisiones en entornos productivos o de investigación aplicada.

Analistas de datos y estadísticos
Personas que buscan especializarse en el uso de R para el análisis inferencial y en la aplicación de métodos robustos y no paramétricos.

Conocimientos básicos de R
Es necesario manejar lo fundamental del entorno R y RStudio: crear objetos, cargar datos, trabajar con data frames y utilizar paquetes básicos.

Base en estadística descriptiva
Se recomienda tener nociones previas de estadística (media, varianza, representaciones gráficas, correlación) para poder centrarse en los métodos experimentales e inferenciales sin dificultad.

Competencias digitales básicas
Capacidad para desenvolverse en un campus virtual, descargar materiales y ejecutar scripts en R.

Requisitos técnicos mínimos
* Ordenador con conexión a internet.
* Instalación de R y RStudio (software libre y gratuito).
* Recomendable tener conocimientos básicos de ofimática para organizar y presentar resultados.

Al finalizar con éxito el curso, el alumno recibe un Diploma acreditativo de Máxima Formación, que certifica la superación de los contenidos y las 60 horas de formación online.

Este diploma incluye los objetivos, contenidos y duración del curso, y es válido como acreditación de las competencias adquiridas en diseño experimental e inferencia estadística con R.

La titulación es de carácter privado, expedida por Máxima Formación, y puede incorporarse al currículum, adjuntarse como mérito en procesos de selección o utilizarse en el ámbito profesional e investigador.

** Enfoque aplicado al diseño experimental **
Mientras que muchos cursos de R se centran en programación o análisis descriptivo, este se orienta específicamente al diseño y análisis de experimentos: ANOVA, comparaciones múltiples, medidas repetidas, métodos robustos y no paramétricos.

** Cobertura de métodos avanzados y robustos **
Integra no solo la inferencia clásica, sino también alternativas modernas (estadística robusta, pruebas no paramétricas), lo que lo hace especialmente útil para contextos donde los datos no cumplen supuestos.

** Uso de R como herramienta central **
El curso aprovecha la potencia de R y su ecosistema de paquetes para cubrir todo el ciclo: diseño, análisis, visualización y comunicación de resultados en un entorno reproducible.

** Orientación investigadora y profesional **
Está diseñado para quienes necesitan aplicar el diseño experimental en la práctica: investigadores, doctorandos, analistas y técnicos de calidad. No se queda en la teoría, sino que está enfocado en resolver problemas reales.

** Metodología online flexible con acompañamiento docente **
Combina la flexibilidad de un curso 100 % online con la ventaja de contar con tutorías y seguimiento personalizado, algo que no ofrecen los MOOC masivos ni la formación más académica y rígida.

** Confirmación inmediata **
Al enviar tu solicitud a través de la web, el equipo de Máxima Formación recibirá tus datos de contacto y la petición del curso.

** Atención personalizada **
Un asesor formativo se pondrá en contacto contigo (por email o teléfono)

** Orientación en el proceso de matrícula **
Si decides inscribirte, el equipo docente te dará acceso al campus virtual para que puedas empezar de inmediato.

El curso se desarrolla en modalidad 100 % online, a través del campus virtual de Máxima Formación. Podrás acceder a los materiales, actividades y tutorías en cualquier momento, desde cualquier lugar y con total flexibilidad horaria.

Se recomienda tener nociones básicas de R y estadística descriptiva. No es necesario ser experto, pero sí resulta útil haber trabajado antes con datos en R.

Sí. Dispondrás de un tutor especializado que resolverá tus dudas, corregirá actividades y hará un seguimiento de tu progreso, para que siempre te sientas acompañado en el aprendizaje.

Recibirás un Diploma acreditativo de Máxima Formación, que certifica la realización y superación del curso con sus 60 horas de formación online en diseño experimental e inferencia con R.

Sí. El curso está diseñado para que avances a tu ritmo, dentro del tiempo de matrícula. La flexibilidad online permite compatibilizarlo con otras actividades profesionales o académicas.