Los modelos lineales mixtos representan una herramienta estadística valiosa cuando los datos experimentales no se ajustan a los supuestos de los modelos lineales clásicos. Al incorporar efectos fijos y aleatorios, estos modelos pueden manejar la dependencia entre observaciones, así como la heterogeneidad en las varianzas. Esto es especialmente útil en estudios longitudinales, donde las mediciones repetidas en los mismos sujetos introducen correlaciones naturales. Además, los modelos mixtos ofrecen flexibilidad para modelar diferentes niveles de agrupación en los datos, como pueden ser pacientes dentro de hospitales o estudiantes dentro de escuelas. El uso de software como R, a través de interfaces como INFOSTAT y NAVURE, facilitan la implementación de estos modelos, permitiendo a los investigadores realizar análisis más robustos y obtener inferencias más precisas sobre sus datos experimentales.
El curso tiene como objetivo profundizar en la comprensión de modelos mixtos mediante el estudio de casos prácticos y el análisis con software estadístico especializado.
Programa
Aranceles
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