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Iníciate en R sin necesidad de saber lenguaje de programación, mediante la interfaz gráfica de ventanas "tipo windows" que te proporciona R Commander.People Analytics es una disciplina que utiliza herramientas estadísticas bajo un diseño de investigación. Que se utiliza para analizar datos de empleados (o candidatos) disponibles para resolver problemas de negocio y tomar las mejores decisiones que afecten a personas. Sin duda, el ejercicio de People Analytics implica conocer las principales técnicas estadísticas y conceptos asociados de un proceso de Investigación. Es por ello que este curso puede ser útil también a alumnos de psicología que se encuentren realizando el doctorado o cualquier proyecto de investigación y que quieran aprender, repasar o profundizar en las principales técnicas estadísticas de análisis de datos a través de R, en concreto, R Commander.El curso se realiza a través de un Dataset de Recursos Humanos donde responderemos a preguntas como:¿Podemos afirmar que existe un salario desigual entre hombres y mujeres? Esa diferencia salarial, ¿es estadísticamente significativa?¿Cuál es la causa de la rotación externa en nuestra empresa?¿Cómo se relacionan las variables que tenemos registradas en nuestra base de datos?¿Cómo se distribuyen nuestros datos (en relación a variables de interés)?Sin embargo, puede serte útil si estás investigando ya que veremos conceptos de estadística que se mencionan a continuación.En este curso aprenderás a realizar e interpretar:Estadística descriptiva básica: Promedios, desviación típica, gráfica de medias, histogramas...Correlación de PearsonDiagrama de Dispersión y Matriz de DispersiónEl contraste de hipótesisTest de NormalidadTest Paramétricos de varianzas homogéneas: T de Student y ANOVATest Paramétricos de varianzas desiguales: Test de WelchTest no Paramétricos: Test de Wilconxon. U de Mann-Whitney y Test de Kruskal-WallisTest de Homogeneidad de varianzas: Levene o BarlettModelos de regresión: Regresión linealAprenderemos desde 0 sin necesidad de disponer de ningún conocimiento estadístico previo.