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.

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.

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.

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.

5. INTRODUCCIÓN A LOS ESTIMADORES INDIRECTOS. Definición de estimador indirecto y su necesidad y uso. Tipos. Estimadores de razón. Estimación de medias y totales 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.

• • 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.

• • Capacidad de organizar y planificar la recogida de datos por muestreo sencilla.
  • Conocer los principales métodos de muestreo básicos, así como las ventajas y los inconvenientes de cada uno de ellos. Aprender a decidir en cada caso el método más adecuado a aplicar.
  • 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, etc.
  • Conocer la problemática asociada al muestreo, error y el tamaño de muestra.
  • Identificación de problemas y planteamiento de estrategias de solución para la planificación de la recogida de datos.
  • Conocer y utilizar diferentes herramientas informáticas de uso común en los ámbitos del muestreo estadístico.
  • Planificar y dirigir un método básico de muestreo para la recogida de datos.

Gestionar la información de manera óptima.

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.

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

https://moodle.usal.es/

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

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

La calificación final será el resultado de 4 apartados:

A.- Ejercicios y test planteados durante el curso y exposiciones (15%).

B.- Prueba examen de evaluación continua de teoría y problemas (20%).

C.- Participación en clase (5%).

D.- Examen final, por medio de una prueba escrita: parte teórica (15%), problemas (35%) y prácticas (10%).

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.

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

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.

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.