Guías Académicas

TRATAMIENTO ESTADISTICO DE ENCUESTAS

TRATAMIENTO ESTADISTICO DE ENCUESTAS

Curso 2022/2023

1. Datos de la asignatura

(Fecha última modificación: 07-05-22 19:34)
Código
100724
Plan
ECTS
6.00
Carácter
OBLIGATORIA
Curso
3
Periodicidad
Primer Semestre
Área
ESTADÍSTICA E INVESTIGACIÓN OPERATIVA
Departamento
Estadística
Plataforma Virtual

Campus Virtual de la Universidad de Salamanca

Datos del profesorado

Profesor/Profesora
María Purificación Galindo Villardón
Grupo/s
1
Centro
Fac. Medicina
Departamento
Estadística
Área
Estadística e Investigación Operativa
Despacho
Facultad de Medician - 3.6 (2ª Planta)
Horario de tutorías
Lunes de 9:00 A 12:00 (previa cita)
URL Web
http://biplot.usal.es
E-mail
pgalindo@usal.es
Teléfono
Ext. 1852, 1921
Profesor/Profesora
María Carmen Patino Alonso
Grupo/s
1
Centro
Fac. Medicina
Departamento
Estadística
Área
Estadística e Investigación Operativa
Despacho
Facultad de Medicina 3.5
Horario de tutorías
-
URL Web
-
E-mail
carpatino@usal.es
Teléfono
923 294400 Ext. 6981

2. Sentido de la materia en el plan de estudios

Bloque formativo al que pertenece la materia.

Estadística Avanzada

Papel de la asignatura.

Su carácter es optativo y su docencia está programada en el primer semestre de 3º curso. Los alumnos ya han estudiado, en los cursos anteriores, las técnicas de recogida de datos y los métodos estadísticos descriptivos e inferenciales básicos

Perfil profesional.

La asignatura Técnicas de tratamiento estadístico de encuestas contribuye a la formación de un titulado en el Grado en Estadística en el tratamiento de datos cualitativos, cada vez más utilizados en las Ciencias Sociales.

3. Recomendaciones previas

Tener aprobadas las asignaturas de Recogida de Datos, Estadística Descriptiva y Estadística Matemática.

4. Objetivo de la asignatura

Generales

Adquirir los recursos y habilidades necesarios en la obtención, tratamiento e interpretación de datos en diversos campos de la ciencia y especialmente en aquellos en los que la información se recoge mediante encuestas.

Específicos

Aprender a analizar datos cualitativos procedentes de encuestas, univsrintes, bivariantes y multivariantes

5. Contenidos

Teoría.

TEMA 1: ENCUESTA POR MUESTREO

Objetivo de una encuesta por muestreo. Métodos de recolección de datos más usuales. Fuentes de error en las encuestas.

Selección de la muestra: muestreo y tamaño. Fuentes secundarias.

Encuestas oficiales: Instituto Nacional de Estadística

Algunas encuestas oficiales: encuesta nacional de Salud, encuesta europea de Salud

TEMA 2: VALIDEZ Y FIABILIDAD DE LOS CUESTIONARIOS

Validez factorial

Consistencia interna: alpha de Cronbach

TEMA 3: ANÁLISIS ESTADÍSTICO DE DATOS PROCEDENTES DE TABLAS CONTINGENCIA BIDIMENSIONALES

Posibles análisis sobre una tabla de contingencia bidimensional.

La lógica del análisis logarítmico-lineal: descomposición de una tabla de contingencia bidimensional. Elementos básicos del análisis logarítmico-lineal. Efectos y Parámetros.

Cálculo e interpretación de los parámetros.

Modelos logarítmico-lineales para una tabla de 2 vías.

Modelos jerárquicos. Relación entre las hipótesis de independencia y los modelos logarítmico-lineales jerárquicos. Contrastes para la significación de los parámetros.

Contrastes para la significación de los efectos. Contrastes para la bondad de un modelo.

TEMA 4: ANÁLISIS ESTADÍSTICO DE DATOS PROCEDENTES DE TABLAS CONTINGENCIA TRIDIMENSIONALES

Conceptos de asociación e interacción. Paradoja de Simpson.

Componentes que influyen en la magnitud de las frecuencias de una tabla trifactorial. Independencia completa, independencia múltiple e independencia condicionada. Modelo saturado para una tabla de tres vías.

Modelos logarítmico lineales jerárquicos para una tabla de tres vías. Grados de libertad de los modelos. Relación entre las hipótesis de independencia y los modelos logarítmico lineales jerárquicos.

Evaluación de los modelos. Test de significación para la bondad de un modelo. Test de significación de los efectos.

 TEMA 5: ANÁLISIS DE SEGMENTACIÓN: ALGORITMO CHAID.

Métodos de detección automática de la interacción

Algoritmo CHAID: etapas del proceso, tipos de predictores, métodos de parada del algoritmo. Comportamiento del CHAID en presencia de la paradoja de Simpson

TEMA 6: ESTUDIO DE UNA TABLA DE CONTINGENCIA MEDIANTE ANÁLISIS DE CORRESPONDENCIAS.

Perfiles y distancia ji-cuadrado. Absorción de inercia. Calidad de representación. Contribución del elemento al factor. Contribución del factor al elemento. Principio de equivalencia distribucional.

6. Competencias a adquirir

Básicas / Generales.

  • Demostrar poseer y comprender conocimientos en Técnicas Estadísticas partiendo de la base de la educación secundaria general, a un nivel que, si bien se apoya en libros de texto avanzados, incluye también algunos aspectos que implican conocimientos procedentes de la vanguardia de la Estadística.
  • 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.
  • Tener la capacidad de reunir e interpretar datos de diversas áreas de estudio para emitir juicios que incluyan una reflexión sobre temas relevantes de índole social, científica o ética.
  • COMPETENCIAS GENÉRICAS

  • Comprender y utilizar el lenguaje estadístico. Adquirir la capacidad para analizar y sintetizar los problemas de los distintos campos de aplicación de la Estadística.
  • Desarrollar la capacidad para el aprendizaje autónomo de nuevos conocimientos y técnicas, para el razonamiento crítico y para la transmisión de los conocimientos estadísticos adquiridos en lengua nativa y extranjera.
  • Adquirir la capacidad de comunicación con equipos multidisciplinares en los que el uso de la Estadística juega un papel relevante en la toma de decisiones.
  • Conocer y utilizar diferentes herramientas informáticas de uso común en el ámbito de la Estadística. Gestionar la información disponible de manera óptima.
  • Adquirir la capacidad de adaptación a nuevas situaciones que puedan requerir la mejora o creación de técnicas estadísticas en términos de otras ya conocidas.

Específicas.

Adquirir los conocimientos estadísticos necesarios para diseñar adecuadamente una investigación y realizar estudios descriptivos, utilizando las herramientas informáticas más adecuadas.

Transversales.

Instrumentales:

  • Capacidad de análisis y síntesis.
  • Creación de cuestionarios para investigación por encuesta
  • Conocimientos de informática en el ámbito de estudio para grabar la información en soporte informático y realizar análisis básicos
  • Conocer y manejar las estadísticas oficiales especialmente las de Castilla y león

Personales:

  • Razonamiento crítico.

Sistémicas:

  • Adaptación a nuevas situaciones.

7. Metodologías

LECCIÓN MAGISTRAL: Donde se presenta la teoría (las diferentes técnicas estadísticas). Se emplearán medios audiovisuales como apoyo.

  • DOCENCIA BASADA EN PROBLEMAS simulados o recogidos de las publicaciones científicas que despierten el interés de los alumnos.
  • MÉTODOS PRÁCTICOS PARTICIPATIVOS: Se presentará algún trabajo de investigación en el que los alumnos deben participar (en la recogida de datos o en la búsqueda bibliográfica, según proceda, en la grabación en soporte informático y/o en el análisis de los mismos, en la redacción de las conclusiones y en la presentación, en grupo, de los resultados).

Una parte de este tiempo estará dedicada al manejo del software estadístico y al entrenamiento de la interpretación de las salidas del programa.

  • SEMINARIOS METODOLÓGICOS donde se discutan los casos planteados y donde se les enseñe a realizar un estudio crítico de trabajos publicados en revistas científicas y se pondrá en conocimiento del grupo los problemas o sesgos detectados durante la realización de los trabajos.

8. Previsión de Técnicas (Estrategias) Docentes

9. Recursos

Libros de consulta para el alumno.

GARCÍACORDOBA, F. (2005) Cuestionario. Recomendaciones metodológicas para el diseño de un cuestionario. Editorial Limusa-Noriega. México.

CHRISTENSEN, R. (1990): Log-linear Models. Springer Verlag. New York.

RUIZ-MAYA, L.; MARTÍN PLIEGO; F. J.; MONTERO, J.M.; URIZ TOME, P. (1995): Análisis Estadístico de Encuestas: Datos Cualitativos. AC. Madrid.

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

TRASPARENCIAS DE LA CLASE, APUNTES Y VIDEOS PREPARADOS POR LAS PROFESORAS

10. Evaluación

Consideraciones generales.

Los estudiantes habrán de llevar a cabo una tarea personal de estudio y asimilación de la teoría y para evaluar:

  • Tareas desarrolladas a lo largo del curso.
  • Un examen final el cual constará de dos partes:
  • Un examen escrito donde se plantearán preguntas teóricas que tienen como objetivo evaluar la comprensión del alumno en cuanto a los conocimientos que se han conseguido a lo largo del curso. Estas preguntas pueden ser tipo test, preguntas concretas o preguntas que relacionen varios conceptos de diferentes unidades temáticas.
  • Un examen con ordenador donde el alumno deberá resolver un caso práctico.

Criterios de evaluación.

Un 45% de la calificación a partir de la tareas a lo largo del curso y realización de un trabajo donde se evaluarán las competencias instrumentales, interpersonales y sistémicas, así como las habilidades y actitudes.

Un 25% del examen de ordenador  donde se evaluará el nivel de conocimientos y habilidades

Un 30% del examen escrito donde se evaluará el nivel de conocimientos.

Instrumentos de evaluación.

Examen escrito.

Manejo de software.

Ordenador Elaboración de informes

Presentación de los trabajos

Recomendaciones para la evaluación.

Realizar de forma habitual las tareas proporcionadas a lo largo del semestre, con la finalidad de conseguir una segura comprensión de los conceptos revisados en la asignatura.

Utilizar la bibliografía para profundizar en la compresión y adquirir varios puntos de vista sobre la materia.

Utilizar las tutorías para resolver todas aquellas lagunas que se puedan generar a lo largo del semestre.

Recomendaciones para la recuperación.

El alumno podrá recuperar aquellas partes de la evaluación (examen ordenador y examen escrito) que no haya superado en el curso.