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CURSO DE EXPERTO UNIVERSITARIO EN ESTADÍSTICA APLICADA Y TÉCNICAS DE ENCUESTACIÓN

ptico informativo

 

DOCUMENTACIÓN

 

TRABAJOS PROPUESTOS

 

NOTICIAS:

 

     NUEVA FECHA DE ENTREGA DE TRABAJOS:

Como respuesta a las peticiones recibidas de los alumnos, se amplía la fecha límite de entrega de los trabajos propuestos hasta el 31 de mayo de 2014.

 

 

OBJETIVOS DEL CURSO

El objetivo general del curso es contribuir a la formación en conocimientos y herramientas analíticas adecuadas, de fundamentos de estadística y estadística computacional, para la comprensión, el análisis, la elaboración y la interpretación de las Estadísticas Públicas.

Tal objetivo se dirige a los profesionales de cualquier ámbito y estudiantes de cualquier rama del conocimiento, en tanto que les permitirá adquirir una formación útil y necesaria en múltiples áreas de la actividad laboral, así como de la investigación social, económica y científica.

Con tal objeto, para aquellos alumnos que no posean formación estadística, los contenidos se introducen conjugando el rigor, la claridad y la profundidad en los conocimientos y, especialmente, en sus aplicaciones.

El objetivo general antes citado se estructura a través de los siguientes objetivos más específicos:

-          Introducir al alumno, o potenciar en su caso, en los conceptos básicos de las técnicas de inferencia estadística, así como en los mecanismos de aplicación de las mismas, tanto en el ámbito univariante como multivariante.

-          Desarrollar en el alumno la capacidad de aplicar técnicas de análisis estadístico de datos, facilitando tanto la adquisición de los fundamentos y mecanismos básicos de las mismas como el conocimiento de software y aplicaciones informáticas orientadas a su aplicación.

-          Introducir al alumno, o potenciar en su caso, en el conocimiento del muestreo estadístico, especialmente en los distintos diseños muestrales, la selección y tamaño de la muestra y las técnicas de encuestación.

A través de los submódulos/asignaturas de Software Estadístico y Estadística Computacional se proponen las herramientas informáticas adecuadas para la comprensión, el análisis, la elaboración y la interpretación de las distintas técnicas estadísticas, en particular, de las Estadísticas Públicas, haciendo hincapié en el conocimiento y uso de bancos de datos y software estadístico (SPSS, SAS y R).

 

 

 

COMPETENCIAS GENERALES Y ESPECÍFICAS

Competencias generales

G01. Poseer los conocimientos básicos de los distintos submódulos que se desarrollan en el curso.

 

G02. Saber aplicar los conocimientos básicos de cada módulo a su trabajo o vocación de una forma profesional y poseer las competencias que suelen demostrarse por medio de la elaboración y defensa de argumentos y la resolución de problemas dentro de la Estadística, especialmente en el ámbito de la Estadística Pública.

 

G03. Saber reunir e interpretar datos para emitir juicios que incluyan una reflexión sobre temas relevantes de índole social, científica o ética.

 

G04. Poder transmitir información, ideas, problemas y sus soluciones, de forma escrita u oral, a un público tanto especializado como no especializado.

 

G05. Haber desarrollado aquellas habilidades de aprendizaje necesarias para emprender estudios posteriores con un alto grado de autonomía.

 

G06. Saber utilizar herramientas de búsqueda de recursos bibliográficos y documentales.

 

G07. Poseer habilidades y aptitudes que favorezcan el espíritu emprendedor en el ámbito de aplicación y desarrollo de su formación académica.

 

G08. Fomentar y garantizar el respeto a los Derechos Humanos y a los principios de accesibilidad universal, igualdad, no discriminación y los valores democráticos y de la cultura de la paz

 

Competencias específicas

E01. Conocer los fundamentos básicos del razonamiento estadístico, en el diseño de estudios, en la recogida de información, en el análisis de datos y en la extracción de conclusiones.

 

E02. Conocer, saber seleccionar y saber aplicar técnicas de adquisición de datos para su tratamiento estadístico.

 

E03. Conocer los fundamentos teóricos y saber aplicar modelos y técnicas estadísticas en estudios y problemas reales en otros ámbitos científicos y sociales.

 

E04. Saber seleccionar los modelos o técnicas estadísticas para su aplicación en estudios y problemas reales en otros ámbitos científicos y sociales, así como conocer herramientas de validación de los mismos.

 

E05. Conocer y saber utilizar aplicaciones informáticas de análisis estadístico,  bases de datos y visualización gráfica, útiles para la aplicación y desarrollo de las técnicas estadísticas, en particular, en el ámbito de la Estadística Pública.

 

E06. Tomar conciencia de la necesidad de asumir normas de ética profesional y las relativas a la protección de datos y secreto estadístico como premisas que deben guiar su actividad profesional como estadísticos.

 

CRITERIOS GENERALES

· Sistema de Créditos:

Siguiendo el Sistema Europeo de Transferencia y Acumulación de Créditos (ECTS), cada crédito ECTS corresponderá a 8 horas lectivas teórico/prácticas.

 

· Actividades formativas:

Exposición de contenidos teóricos basándose en casos y estudios prácticos, utilizando SPSS como software estadístico de apoyo a la enseñanza de los mismos. En los submódulos E04, M05 y D05, además de completar  SPSS, se aplicarán los conceptos, modelos y técnicas estadísticas a través de R y SAS.

 

· Evaluación

Alumnos presenciales: : La evaluación de los submódulos o asignaturas E01, E02, E03, D01, D02, D03, M01, M02 y M03 se basará en: Un trabajo teórico/práctico y una asistencia mínima obligatoria del 70% de las horas lectivas. La evaluación de los submódulos D04 y M04 se basará en la asistencia mínimo obligatoria del 70% de las horas lectivas. La evaluación de los submódulos E05, M05 y D05 se basará en el trabajo práctico de clase y una asistencia mínima obligatoria del 70%.

 

Alumnos semi-presenciales:

 La evaluación del Módulo I (Metodología Estadística: estimación y contraste de hipótesis) se basará en: asistencia mínima obligatoria del 20% de las horas presenciales correspondiente al submódulo E04; trabajos teórico/prácticos de cada uno de los submódulos E01, E02, E03 y E04; presentación oral de los trabajos realizados ante el coordinador del módulo y/o submódulos.

 

La evaluación del Módulo II (Técnicas de Análisis Estadístico de Datos) se basará en: asistencia mínima obligatoria del 20% de las horas presenciales correspondiente a los submódulos E04 y E05; trabajos teórico/prácticos de cada uno de los submódulos E01, E02, E03 y E05; presentación oral de los trabajos realizados ante el coordinador del módulo y/o submódulos.

 

La evaluación del Módulo III (Muestreo y Técnicas de Encuestación) se basará en: asistencia mínima obligatoria del 20% de las horas presenciales correspondiente a los submódulos M04 y M05; trabajos teórico/prácticos de cada uno de los submódulos M01, M02, M03 y M05; presentación oral de los trabajos realizados ante el coordinador del módulo y/o submódulos.

 

Criterio de evaluación:

El alumno debe superar  todos los submódulos o asignaturas. La calificación de cada módulo será la media de las calificaciones obtenidas en la evaluación de cada uno de los submódulos. La calificación global será la media de las calificaciones obtenidas en cada módulo.

 

 

MÓDULO I. “METODOLOGÍA ESTADÍSTICA: ESTIMACIÓN Y CONTRASTE DE HIPÓTESIS”

 

 

RELACIÓN BÁSICA DE CONTENIDOS

 

E01         Inferencia estadística: estimación y contraste de hipótesis

·         Concepto de probabilidad. Variable aleatoria y modelos de distribuciones.

·         Introducción a la inferencia estadística.  

·         Estimación puntual  y estimación por intervalos

·         Contrastes de hipótesis: conceptos básicos.

·         Contrastes paramétricos relativos a una y varias muestras.

·         Contrastes no paramétricos relativos a una y varias muestras.

E02         Modelos lineales y series temporales

·         Introducción a los modelos lineales.

·         Modelo de Regresión Lineal Múltiple.

·         Otros modelos lineales: Regresión Polinomial, Regresión Logística.             

·         Series Temporales: Análisis clásico, componentes y estimación.

·       Modelización ARIMA de las series temporales univariantes             .                             

                     

E03         Diseño Estadístico de Experimentos

·         Introducción al diseño estadístico de experimentos.

·         Experimentos con un factor.

·         Comparaciones múltiples.

·         Diseño aleatorizado en bloques

·         Experimentos factoriales. Factores fijos y aleatorios. Factores anidados.

·         Diseños split-plots.

                                                    

E04         Software Estadístico y Estadística Computacional I

·         Introducción a SPSS.

·         Introducción a SAS. Inferencia estadística a través de SAS.

·         Introducción al Programa R. Inferencia estadística a través del Programa R

·         Bases de datos. Lenguaje SQL. Microsoft Access. MySQL.

 

 

CALENDARIO DEL MÓDULO I

 

.

Las sesiones se desarrollarán los Jueves, con dos sesiones de dos horas (16:00 a 18:00 h., 18:00 a 20:00 h.), y los Viernes, con cuatro sesiones de dos horas (09:30 a 11:30 h., 11:30 a 13:30 h., 16:00 a 18:00 h., 18:00 a 20:00 h.) .

El calendario se ha diseñado de forma que los submódulos o asignaturas se impartan de forma consecutiva, salvo el submódulo E04 que se imparte a lo largo del periodo que ocupa el módulo completo, tratando de que haya una adecuada temporalización entre los contenidos teóricos (que van apoyados por la utilización de SPSS) y el software estadístico (Programa R y SAS).

 

 

 

MÓDULO II. “TÉCNICAS DE ANÁLISIS ESTADÍSTICO DE DATOS”

 

RELACIÓN BÁSICA DE CONTENIDOS

 

D01        Técnicas estadísticas multivariantes para la investigación        

·         Introducción general al Análisis Multivariante

·         Técnicas de clasificación: Análisis de Conglomerados, Análisis Discriminante.

·   Técnicas de reducción de la dimensión: Análisis Factorial, Análisis de Componentes Principales.

·         Escalamiento Multidimensional

·         Técnicas de imputación de datos                                  

D02        Análisis de datos categóricos

·      Tablas de contingencia: contrastes y medidas de asociación.

·      Análisis de Correspondencias.

·      Modelo de Regresión Logística Multinomial.

·      Modelos logarítmicos lineales.                                      

D03        Construcción de indicadores: números índices e indicadores sociales

·        Números índices simples y compuestos.

·        Números índices en la Estadística Pública.

·   Construcción y Análisis de Indicadores: marco conceptual, métodos de agregación, opciones de ponderación y análisis de sensibilidad.                                                    

D04        Complementos al Análisis Estadístico de Datos             

Diversos temas y contenidos de interés en el ámbito del Análisis Estadístico de Datos, complemento a los tratados en los módulos anteriores, tales como Minería de Datos o Redes Neuronales.                                            

D05        Software Estadístico y Estadística Computacional II

·        Técnicas estadísticas de clasificación mediante R.

·        Técnicas estadísticas de reducción de la dimensión mediante R.

·        Técnicas estadísticas de análisis de datos categóricos mediante R.

·        Números índices y construcción de indicadores mediante R

·        Análisis Estadístico de Datos mediante SAS.

                             

CALENDARIO DEL MÓDULO II

 

 

Las sesiones se desarrollarán los jueves, con dos sesiones de dos horas (16:00 a 18:00 h., 18:00 a 20:00 h.), y los viernes, con cuatro sesiones de dos horas (09:30 a 11:30 h., 11:30 a 13:30 h., 16:00 a 18:00 h., 18:00 a 20:00 h.)

El calendario se ha diseñado de forma que los submódulos o asignaturas se impartan de forma consecutiva, salvo el submódulo D05 que se imparte a lo largo del periodo que ocupa el módulo completo, tratando de que haya una adecuada temporalización entre los contenidos teóricos (que van apoyados por la utilización de SPSS) y el software estadístico (Programa R y SAS).

 

 

 

MÓDULO III. “MUESTREO Y TÉCNICAS DE ENCUESTACIÓN”

 

 

RELACIÓN BÁSICA DE CONTENIDOS

 

M01       Muestreo en poblaciones finitas           

· Introducción al muestreo en poblaciones finitas. Conceptos básicos.                                         

·         Muestreo estratificado y por conglomerados. Diseños no probabilísticos.

·    Estimación en el muestreo en poblaciones finitas: Estimadores lineales, estimación por intervalos, determinación del tamaño muestral.

·         Estimación en el muestreo estratificado: Afijación muestral, post-estratificación.

·         Estimación en el muestreo por conglomerados. Muestreo polietápico.

M02       Técnicas avanzadas en muestreo en poblaciones finitas           

·         Diseños muestrales complejos. Tratamiento con SPSS

·         Estimación de la varianza

·         Estimadores no lineales. Estimación de la varianza.

·         Estimación de parámetros de distribución y desigualdad

·         Inferencia asistida por modelos.

·         Estimadores de calibración

·         Diseños balanceados. Enfoque predictivo.               

·         Muestreo doble, muestreo en ocasiones sucesivas.

·         Errores ajenos al muestreo. No respuesta

M03       Diseño y planificación de encuestas    

·      Etapas de una encuesta por muestreo.

·      Diseño de cuestionarios.

·      Selección aleatoria de unidades muestrales.

·      Tratamiento de la no respuesta: Técnicas de imputación.

·    Otros métodos de recogida de información: diversas técnicas cualitativas y método Delphi             .             

M04       Complementos al muestreo en poblaciones finitas     

Diversos temas y contenidos de interés en el ámbito del Análisis Estadístico de Datos, complemento a los tratados en los módulos anteriores, tales como tratamiento de la no respuesta en las estadísticas oficiales, métodos de re-ponderación con fuentes externas y desarrollo metodológico de encuestas públicas.                                                           

M05       Software Estadístico y Estadística Computacional III

·      Implementación de diseños muestrales complejos y análisis de resultados con R.

·      Implementación de diseños muestrales complejos y análisis de resultados con SAS.          

·      Sistemas de recogida de información. CAPI, CATI, HAPI, Entryware.

                           

CALENDARIO DEL MÓDULO

 

Las sesiones se desarrollarán los jueves, con dos sesiones de dos horas (16:00 a 18:00 h., 18:00 a 20:00 h.), y los viernes, con cuatro sesiones de dos horas (09:30 a 11:30 h., 11:30 a 13:30 h., 16:00 a 18:00 h., 18:00 a 20:00 h.)

El calendario se ha diseñado de forma que los submódulos o asignaturas se impartan de forma consecutiva, salvo el submódulo M05 que se imparte a lo largo del periodo que ocupa el módulo completo, tratando de que haya una adecuada temporalización entre los contenidos teóricos (que van apoyados por la utilización de SPSS) y el software estadístico (Programa R y SAS) y de recogida de información.

 

 

 

 

Última modificación: 19 de marzo de 2013