El libro propone que la estadística no debe ser una barrera técnica ni un simple requisito procedimental, sino una arquitectura de coherencia metodológica. Su objetivo es formar criterio estadístico en investigadores de posgrado, permitiéndoles conectar con solidez el problema de investigación, el diseño, los datos y la interpretación de resultados. El texto enfatiza que la tecnología y la inteligencia artificial (IA) deben servir como copilotos para la eficiencia y reproducibilidad, pero nunca reemplazar el juicio crítico y la responsabilidad ética del investigador. La obra se organiza en seis bloques temáticos diseñados como una ruta de aprendizaje continua:Fundamentos y Diseño: Se establece la coherencia metodológica como pilar estructural, cubriendo la operacionalización avanzada de variables, el diseño muestral y la calidad de la medición. Estadística Inferencial y Modelamiento Clásico: Incluye la comparación de grupos, correlación, regresión lineal múltiple, regresión logística y modelos lineales generalizados. Análisis Multivariante Avanzado: Profundiza en técnicas como el análisis factorial exploratorio y confirmatorio, análisis de conglomerados y discriminante, fundamentales para entender estructuras complejas de datos. Modelamiento de Ecuaciones Estructurales (SEM): Constituye el núcleo avanzado de la obra, diferenciando los enfoques basados en covarianzas y en varianza (PLS-SEM), con énfasis en su utilidad para investigaciones predictivas y con constructos latentes. Aplicaciones Multidisciplinarias: Presenta casos prácticos en ciencias sociales, educación, salud, gestión pública, empresas e ingeniería, permitiendo visualizar la integración del análisis en contextos reales. Estándares de Publicación y Ética: Aborda la redacción científica, la transparencia, la reproducibilidad y el uso responsable de herramientas tecnológicas como la IA. Elementos Distintivos y PedagógicosEl texto integra una "mirada de experto" que va más allá de lo técnico, orientando al lector sobre por qué cada decisión es relevante para la toma de decisiones basada en evidencia. Como herramienta de apoyo, el libro incluye un kit digital con matrices de defensa metodológica, plantillas de operacionalización, checklists y ejercicios de razonamiento. [...]
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- Bernard Pavel Barreto Veliz (Author), 2026, Estadística Avanzada para la Investigación de Posgrado. Fundamentos, Modelos y Aplicaciones Científicas, Munich, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/1756751
