AMPLIACIÓN DE MUESTREO ESTADÍSTICO
Grado en Estadística- Plan 2016
Curso 2024/2025
1. Datos de la asignatura
(Fecha última modificación: 10-06-24 18:51)- Código
- 108428
- Plan
- 2016
- ECTS
- 6.00
- Carácter
- OPTATIVA
- Curso
- 3
- Periodicidad
- Segundo Semestre
- Idioma
- ESPAÑOL
- Área
- ESTADÍSTICA E INVESTIGACIÓN OPERATIVA
- Departamento
- Estadística
- Plataforma Virtual
Datos del profesorado
- Coordinador/Coordinadora
- María Teresa Cabero Morán
- Grupo/s
- sin nombre
- Centro
- Fac. Ciencias
- Departamento
- Estadística
- Área
- Estadística e Investigación Operativa
- Despacho
- D1512
- Horario de tutorías
- M de 11:00 a 13:00 y J de 18:00 a 20:00 y cita previa
- URL Web
- http://diarium.usal.es/mateca/
- mateca@usal.es
- Teléfono
- 670620224 (Ext. 6993)
2. Recomendaciones previas
Para cursar la asignatura se recomienda tener superada la asignatura de Muestreo Estadístico
3. Objetivos
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 avanzados de muestreo. Decidir en cada caso, el método de muestreo más adecuado, las ventajas e inconvenientes de unos frente a otros.
- Realizar y 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.
- Conocer los métodos de muestreo en las principales encuestas nacionales.
INSTRUMENTALES
- Manejar los paquetes estadísticos u hojas de cálculo que le faciliten el muestreo y los cálculos necesarios.
4. Competencias a adquirir | Resultados de Aprendizaje
Básicas / Generales | Conocimientos.
-
- CB1: Demostrar poseer y comprender conocimientos en técnicas estadísticas avanzadas.
- CB2: 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.
- CB3: 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.
- CG1: Comprender y utilizar el leguaje estadístico. Adquirir la capacidad para analizar, sintetizar y transmitir los problemas de los distintos campos de aplicación de la estadística.
- CG2: 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 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.
- CG3: Proponer, analizar, validar e interpretar modelos de situaciones reales utilizando las técnicas estadísticas más adecuadas a los fines que se persigan.
Específicas | Habilidades.
-
- Capacidad de organizar y planificar la recogida de datos por métodos avanzados de muestreo.
- Identificación de problemas y planteamiento de estrategias de solución para la planificación del muestreo por métodos avanzados en la recogida de datos.
- Conocimiento de 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 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.
- Capacidad de aplicación de los 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.
- Conocimiento y utilización de diferentes herramientas informáticas de uso común en los ámbitos del muestreo estadístico.
- Conocimiento del cálculo de tamaños de muestra necesarios y afijaciones óptimas donde proceda en muestreo avanzado.
- Realización correcta del procedimiento de muestreo elegido y explotación de la información recogida: estimación de parámetros.
- Conocimiento de la problemática asociada al muestreo, el error y el tamaño de datos obtenidos.
- Planificación y dirección de un método de muestreo avanzado.
Transversales | Competencias.
- 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.
5. Contenidos
Teoría.
1. REPASO DE LOS PRINCIPALES CONCEPTOS DE MUESTREO ESTADÍSTICO. Universo, población y muestra. Parámetro, estadístico, estimador, estimación y errores de estimación. Unidad de muestreo. Error de muestreo. Tipos de muestreos aleatorios.
2. ESTIMADORES INDIRECTOS. Definición de estimador indirecto y su necesidad y uso. Tipos. Estimadores de razón, regresión y diferencia. Estimación de medias y totales poblacionales. Cálculo del tamaño de la muestra. Estimadores indirectos en muestreo aleatorio estratificado
3. MUESTREOS POLIETÁPICOS. Definición. Consideraciones generales. Tipos. Selección de muestras y estimaciones. Eficiencia de los muestreos polietápicos. Mezclas de muestreos.
4. MUESTREO POR CONGLOMERADOS EN DOS ETAPAS. Definición. Métodos de selección de muestras aleatorias por conglomerados en dos etapas. 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 en dos etapas combinado con estratificado.
5. MUESTREO POR CONGLOMERADOS EN TRES Y MÁS ETAPAS. Definición. Métodos de selección de muestras aleatorias por conglomerados en tres etapas. 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 en tres etapas combinado con estratificado.
6. ESTIMACIÓN DEL TAMAÑO DE LA POBLACIÓN. El problema de la estimación de N y su necesidad. Métodos directo, indirecto, de los cuadros y de los cuadros cargados.
7. MÉTODOS DE MUESTREO EN LAS PRINCIPALES ENCUESTAS OFICIALES EN ESPAÑA. INE, CIS, EPA, IPC, EPF… Ficha técnica: concepto, utilidad e interpretación.
6. Metodologías Docentes
- 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, bajo la supervisión de la profesora, realiza un trabajo en grupo que explicará en clase delante de sus compañeros.
- 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.
7. Distribución de las Metodologías Docentes
8. 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.
AZORIN, F. Y SANCHEZ-CRESPO J.L. (1986): "Métodos y Aplicaciones del Muestreo". Alianza Editorial. Madrid.
9. Evaluación
Criterios de evaluación.
La calificación final será el resultado de 4 apartados:
A.- Test de teoría y ejercicios planteados durante el curso (25%).
B.- Trabajo final y exposición (25%).
C.- Participación en clase (10%).
D.- Examen final, por medio de una prueba escrita: parte teórica (10%), problemas-prácticas (30%).
Los apartados A, B y C equivalen a la calificación por curso.
Para superar la asignatura es necesario obtener en D un mínimo de 3 puntos sobre 10. En caso contrario, la calificación de la asignatura será lo obtenida en el examen final.
Se considerará la calificación de No Presentado, si el estudiante no se presenta al examen final.
Sistemas 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 online.
Participar de forma activa en clase.
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.
Recuperación:
Preparar la teoría simultáneamente con la realización de problemas y prácticas.
Usar las tutorías y tutorías online.
La recuperación se realizará solamente sobre el examen final (apartado D), y se valorará junto con la nota obtenida en el proceso del curso, la evaluación continua (apartados A, B y C) en las mismas proporciones.