MUESTREO ESTADÍSTICO

MUESTREO ESTADÍSTICO

Grado en Estadística- Plan 2016

1. Datos de la asignatura

(Fecha última modificación: 21-07-17 13:25)
Código
108415
Plan
2016
ECTS
6.00
Carácter
OBLIGATORIA
Curso
2
Periodicidad
Segundo Semestre
Área
ESTADÍSTICA E INVESTIGACIÓN OPERATIVA
Departamento
-
Plataforma Virtual

Campus Virtual de la Universidad de Salamanca

Datos del profesorado

Profesor
María Teresa Cabero Morán
Grupo/s
1
Departamento
Estadística
Área
Estadística e Investigación Operativa
Centro
Fac. Ciencias
Despacho
D1508
Horario de tutorías

L y V: 11:00-13:00 y M y J: 18:00-19:00

URL Web
http://diarium.usal.es/mateca/
E-mail
mateca@usal.es
Teléfono
670620224 (Ext. 6993)

2. Sentido de la materia en el plan de estudios

Bloque formativo al que pertenece la materia.

Conjunto de asignaturas vinculadas entre sí:

Técnicas de Recogida de Datos para Investigación Científica, Muestreo Estadístico, Tratamiento Estadístico de Encuestas, Ampliación de Muestreo Estadístico y Métodos de Remuestreo..

Papel de la asignatura.

Asignatura obligatoria y de gran relevancia tanto en el Bloque formativo como en el Plan de Estudios, de manera que pueda servir de soporte y herramienta principal para las demás partes de la Estadística en el resto de los módulos.

Perfil profesional.

Interés de la materia para una profesión futura. Imprescindible para cualquier profesional que trabaje con muestras. En las relacionadas con la sociología, sondeos, economía, banca, seguros, finanzas, consultorías, oposiciones al Cuerpo de Estadísticos y docencia, datos que se generan en una empresa, organismo o país, controlar la calidad de un producto, así como en cualquier profesión en la que se tengan que manejar  muestras de tipo estadístico.

3. Recomendaciones previas

Para cursar la asignatura Muestreo Estadístico se recomienda tener conocimientos de Estadística Descriptiva, además de conocimientos en Cálculo de Probabilidades sobre distribuciones de probabilidad más frecuentes y conocimientos de Estimación por intervalos y errores de estimación, parte de la materia de Estadística Matemática.

4. Objetivo de la asignatura

GENERALES:

  • Conocer la naturaleza, métodos y fines de la Estadística junto con cierta perspectiva histórica de su desarrollo.
  • Desarrollar las capacidades analíticas y de abstracción, la intuición y el pensamiento lógico, riguroso y crítico a través del estudio de la Estadística.
  • Capacitar para la utilización de los conocimientos teóricos y prácticos adquiridos en la definición y planteamiento de problemas y en la búsqueda de sus soluciones tanto en contextos académicos como profesionales.
  • Ser consciente de la importancia de la recogida de los datos y de la trascendencia que esto tiene en la calidad de los posteriores análisis estadísticos.

ESPECÍFICOS:

  • Planificar, ejecutar y validar los datos recogidos mediante muestreo.
  • Conocer los diferentes procedimientos de Muestreo. Decidir en cada caso, el Método de Muestreo más adecuado, las ventajas e inconvenientes de unos frente a otros.
  • Estimar parámetros con los diferentes tipos de muestreo con sus respectivos límites de error.
  • Determinar el tamaño de muestra necesario y adecuado en un análisis estadístico.

INSTRUMENTALES

  • Manejar los paquetes estadísticos u hojas de cálculo que le faciliten el muestreo y los cálculos necesarios.

5. Contenidos

Teoría.

1. INTRODUCCIÓN AL MUESTREO ESTADÍSTICO. Repaso de los conceptos de población y muestra. Repaso de los conceptos de parámetro, estadístico, estimador, estimación y errores de estimación. Muestra representativa. Estadística Descriptiva e Inferencial. Distribuciones de muestreo. La necesidad de la probabilidad. Objetivos del muestreo. Unidad de muestreo. Error de muestreo. Métodos de muestreo. La importancia del Muestreo estadístico para la planificación de la recogida de datos. Métodos de recolección de datos. Tipos de datos.

2. MUESTREO ALEATORIO SIMPLE. Definición de muestra aleatoria simple. Muestreo con y sin reposición. Métodos de selección de muestras aleatorias simples. Fracción de muestreo. Fracción de corrección. Poblaciones finitas e infinitas. Estimación de medias, totales y proporciones poblacionales y errores. Propiedades. Determinación del tamaño de la muestra. Muestreo con probabilidades proporcionales al tamaño.

3. MUESTREO ALEATORIO ESTRATIFICADO. Definición de estratos. Definición de muestra aleatoria estratificada. Métodos de selección de muestras aleatorias estratificadas. Afijación. Estimación de medias, totales y proporciones poblacionales. Cálculo del tamaño de la muestra y asignación por estratos. Eficiencia del muestreo estratificado frente al aleatorio simple.

4. MUESTREO SISTEMÁTICO. Definición de muestra sistemática. Métodos de selección de muestras aleatorias sistemáticas. Ventajas e inconvenientes frente a otros muestreos. Equivalencias con el muestreo aleatorio simple. Estimación de medias, totales y proporciones poblacionales. Cálculo del tamaño de la muestra. Muestreo Sistemático con réplica.

5. INTRODUCCIÓN A LOS ESTIMADORES INDIRECTOS. Definición de estimador indirecto y su necesidad y uso. Tipos. Estimadores de razón. Estimación de medias, totales y proporciones poblacionales. Cálculo del tamaño de la muestra. Estimador de razón combinado con estratificado.

6. MUESTREO POR CONGLOMERADOS. Definición de conglomerados. Métodos de selección de muestras aleatorias por conglomerados. Condiciones para la aplicación de este tipo de muestreo. Estimación de medias, totales y proporciones poblacionales. Cálculo del tamaño de la muestra. Muestreo por conglomerados combinado con estratificado.

6. Competencias a adquirir

Específicas.

  • Capacidad de organizar y planificar la recogida de datos por muestreo.
  • Identificación de problemas y planteamiento de estrategias de solución para la planificación de la recogida de datos.
  • Conocer las demostraciones matemáticas de los principales resultados estadísticos. Adquirir la capacidad de adaptación a nuevas situaciones que puedan requerir la mejora o creación de técnicas matemáticas y estadísticas en términos de otras ya conocidas, para el aprendizaje autónomo y el razonamiento crítico, abstracto y deductivo, extrayendo y comprobando las propiedades estructurales de los objetos observados.
  • Saber aplicar sus conocimientos a su trabajo 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 del área de Estadística.
  • Conocer, utilizar y desarrollar diferentes herramientas informáticas de uso común en los ámbitos del Muestreo Estadístico.
  • Calcular tamaños de muestra necesarios y afijaciones óptimas donde proceda.
  • Saber realizar correctamente el procedimiento de muestreo elegido y explotar la información recogida: estimación de medias, proporciones, totales poblacionales…
  • Conocer la problemática asociada a la recolección de datos, error y el tamaño de datos obtenidos.
  • Planificar y dirigir un método de recogida de datos.

Transversales.

INSTRUMENTALES:

  • Capacidad de análisis y síntesis.
  • Capacidad de organización y planificación.
  • Capacidad de gestión de la información.
  • Resolución de problemas.

INTERPERSONALES:

  • Trabajo en equipo.
  • Razonamiento crítico.
  • Compromiso ético.
  • Habilidades en las relaciones interpersonales.
  • Sentido de la igualdad en su amplia definición.

SISTÉMICAS:

  • Creatividad
  • Aprendizaje autónomo.
  • Motivación por la calidad.
  • Compromiso con el medio ambiente.

7. Metodologías

Clases de Teoría. En estas clases se mostrarán los diferentes Métodos de Muestreo del programa expuesto. Así mismo se plantearán y resolverán ejercicios que ayuden a la comprensión de la teoría.

Clases de Prácticas. Se aplican las definiciones, propiedades y teoremas expuestos en las clases teóricas. Se proponen cuestiones prácticas que se resolverán con ayuda del ordenador.

Exposiciones Orales. El/la alumno/a elabora, bajo la supervisión de la profesora, realiza trabajos o ejercicios individuales o en grupo que explica bien en la pizarra o bien en el ordenador en clase delante de sus compañeros o también los ejercicios resueltos durante los seminarios.

Seminarios tutelados. Propuesta de ejercicios prácticos con frecuencia que requieran el uso de los resultados explicados en las clases magistrales. Estos problemas son resueltos en los seminarios, donde los/as estudiantes pueden compartir con sus compañeros y con la profesora las dudas que encuentren, obtener solución a las mismas y comenzar a desempeñar por sí mismos las competencias del módulo.

8. Previsión de Técnicas (Estrategias) Docentes

9. Recursos

Libros de consulta para el alumno.

SCHEAFFER, R.L., MENDENHALL, W. Y OTT, L. (2006): "Elementos de Muestreo“, Ed. Paraninfo. Madrid

PÉREZ, C.(2009): "Técnicas de muestreo estadístico", Ed. Garceta. Madrid

Otras referencias bibliográficas, electrónicas o cualquier otro tipo de recurso.

https://moodle.usal.es/

AZORIN, F. Y SANCHEZ-CRESPO J.L. (1986): "Métodos y Aplicaciones del Muestreo". Alianza Editorial. Madrid.

 

10. Evaluación

Consideraciones generales.

Será el resultado de una ponderación basada en el desarrollo de cuestiones y ejercicios planteados durante el curso, las exposiciones en clase, las prácticas y de la nota obtenida en un examen escrito de teoría, problemas y prácticas.

Criterios de evaluación.

La calificación final será el resultado de 5 apartados:

  1. Cuestiones y ejercicios planteados durante el curso, participación en clase y prácticas de ordenador (5%).
  2. Control de teoría, problemas y prácticas (25%).
  3. Preparación y exposición de ejercicios (10%).
  4. Asistencia a clase (10%).
  5. Examen final, por medio de una prueba escrita: parte teórica (15%), problemas (25%) y prácticas (10%).

Los apartados 1, 2, 3 y 4 equivalen a la calificación por curso

Para superar la asignatura es necesario obtener en 5 un mínimo de 3 puntos sobre 10. En caso contrario, la calificación de la asignatura será lo obtenida en el examen final.

Instrumentos de evaluación.

Pruebas escritas en clase e Internet y exposiciones orales en clase.

 

Recomendaciones para la evaluación.

Estudiar la asignatura de forma regular desde el principio de curso.

Preparar la teoría simultáneamente con la realización de problemas y prácticas.

Usar las tutorías y tutorías on-line.

Participar de forma activa en clase.

Recomendaciones para la recuperación.

Preparar la teoría simultáneamente con la realización de problemas y prácticas.

Usar las tutorías y tutorías on-line.

La recuperación se realizará solamente sobre el examen final (apartado 5), y se valorará junto con la nota obtenida en el proceso del curso, la evaluación continua (apartados 1, 2, 3 y 4) en las mismas proporciones.

11. Organización docente semanal