Universidad de Jaén

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Guía docente 2018-19 - 11712006 - Muestreo y encuestas

TITULACIÓN: Grado en Estadística y empresa
CENTRO: FACULTAD CIENCIAS SOCIALES Y JURÍDICAS

CURSO ACADÉMICO: 2018-19
GUÍA DOCENTE
1. DATOS BÁSICOS DE LA ASIGNATURA
NOMBRE: Muestreo y encuestas
CÓDIGO: 11712006 CURSO ACADÉMICO: 2018-19
TIPO: Obligatoria
Créditos ECTS: 6.0 CURSO: 2 CUATRIMESTRE: SC
WEB: http://dv.ujaen.es/docencia/goto_docencia_crs_313561.html
 
2. DATOS BÁSICOS DEL PROFESORADO
NOMBRE: RUIZ FUENTES, NURIA
IMPARTE: Teoría [Profesor responsable]
DEPARTAMENTO: U112 - ESTADISTICA E INVESTIGACIÓN OPERATIVA
ÁREA: 265 - ESTADÍSTICA E INVESTIGACIÓN OPERATIVA
N. DESPACHO: B3 - 054 E-MAIL: nfuentes@ujaen.es TLF: 953211911
TUTORÍAS: https://uvirtual.ujaen.es/pub/es/informacionacademica/tutorias/p/58150
URL WEB: http://www10.ujaen.es/conocenos/departamentos/estio/2959
 
NOMBRE: CANO CHICA, PEDRO ANTONIO
IMPARTE: Teoría - Prácticas
DEPARTAMENTO: U112 - ESTADISTICA E INVESTIGACIÓN OPERATIVA
ÁREA: 265 - ESTADÍSTICA E INVESTIGACIÓN OPERATIVA
N. DESPACHO: - E-MAIL: - TLF: -
TUTORÍAS: https://uvirtual.ujaen.es/pub/es/informacionacademica/tutorias/p/83951
URL WEB: -
 
3. PRERREQUISITOS, CONTEXTO Y RECOMENDACIONES
PRERREQUISITOS:

Se recomienda haber cursado la asignatura Técnicas de Estimación

CONTEXTO DENTRO DE LA TITULACIÓN:

El objetivo de la asignatura es presentar y transmitir a los alumnos los aspectos básicos de la Teoría del Muestreo y del diseño de una encuesta por muestreo. Partiendo de la preparación matemática y estadística mínima, se desarrollan algunos diseños muestrales básicos, los estimadores para los parámetros usuales y las estimaciones del error que se produce al realizar dichas estimaciones.

RECOMENDACIONES Y ADAPTACIONES CURRICULARES:
-
El alumnado que presente necesidades específicas de apoyo educativo, lo ha de notificar personalmente al Servicio de Atención y Ayudas al Estudiante para proceder a realizar, en su caso, la adaptación curricular correspondiente.
4. COMPETENCIAS Y RESULTADOS DE APRENDIZAJE
código Denominación de la competencia
CE12 Conocer y aplicar los conceptos de modelos de Muestreo y Encuestas
CE19 Tomar conciencia de la necesidad de asumir las normas de ética profesional y las relativas a la protección de datos y del secreto estadístico
CG12 Capacidad de aprendizaje y trabajo autónomo
CG16 Capacidad de aplicar los conocimientos en la práctica
CG2 Capacidad para el análisis crítico y la síntesis
CG8 Capacidad para la resolución de problemas
CG9 Capacidad para la toma de decisiones
Resultados de aprendizaje
Resultado R 7 Conocer las fases de realización de una encuesta y conocer los métodos de muestreo básicos. Aprender a decidir en cada caso el método más adecuado
Resultado R 8 Saber realizar correctamente el procedimiento de muestreo elegido y explotar la información recogida: estimación de medias, proporciones, totales, etc.
Resultado R 9 Calcular tamaños de muestra necesarios en los métodos de muestreo estudiados
5. CONTENIDOS

  • Diseño de una encuesta por muestreo.
  • Muestreo probabilístico.
  • Muestreo aleatorio, estratificado y sistemático.
  • Determinación del tamaño de muestra.

Tema 1: Diseño de una encuesta por muestreo. 1.1. El muestreo en la sociedad: censos y encuestas. 1.2. Fases de una encuesta por muestreo. 1.3. Fuentes de error. 1.4. Diseño del cuestionario. 1.5. Métodos de recolección de datos.

Tema 2: Muestreo en poblaciones finitas. 2.2. Diseño muestral. 2.3. Inferencia en el Muestreo en Poblaciones Finitas.

  Tema 3: Construcción de estimadores insesgados. 3.1. Diseños sin reemplazamiento. Estimadores de Horvitz-Thompson. 3.2. Diseños con reemplazamiento. Estimadores de Hansen-Hurwitz.

  Tema 4: Muestreo aleatorio simple y muestreo aleatorio con reposición. 4.1. Descripción de cada diseño muestral y Métodos de obtención de muestras. 4.2. Estimación de los parámetros poblacionales. 4.3.  Varianza de los estimadores y sus estimaciones. 4.4. Determinación del tamaño muestral.

  Tema 5: Muestreo sistemático. 5.1. Diseño muestral sistemático. 5.2. Estimadores de los parámetros poblacionales. 5.3. Varianzas de los estimadores y estimaciones.

  Tema 6: Muestreo estratificado aleatorio. 6.1. Diseño muestral estratificado. 6.2. Estimadores de los parámetros. 6.3. Varianza de los estimadores y sus estimaciones. 6.4.  Elección del tamaño muestral en cada estrato. Afijación uniforme, proporcional, de mínima varianza y óptima.

6. METODOLOGÍA Y ACTIVIDADES
ACTIVIDADES HORAS PRESEN­CIALES HORAS TRABAJO AUTÓ­NOMO TOTAL HORAS CRÉDITOS ECTS COMPETENCIAS (códigos)
A1 - Clases expositivas en gran grupo
  • M2 - Clases expositivas en gran grupo: Exposición de teoría y ejemplos generales
  • M3 - Clases expositivas en gran grupo: Actividades introductorias
  • M5 - Clases expositivas en gran grupo: Otros
30.0 60.0 90.0 3.6
  • CE12
  • CG12
  • CG2
A2 - Clases en grupos de prácticas
  • M10 - Clases en grupos de prácticas: Aulas de informática
  • M11 - Clases en grupos de prácticas: Resolución de ejercicios
  • M12 - Clases en grupos de prácticas: Presentaciones/exposiciones
  • M13 - Clases en grupos de prácticas: Otros
  • M8 - Clases en grupos de prácticas: Debates
30.0 30.0 60.0 2.4
  • CE12
  • CE19
  • CG16
  • CG8
  • CG9
TOTALES: 60.0 90.0 150.0 6.0  
 
INFORMACIÓN DETALLADA:

Las clases expositivas en gran grupo son clases de teoría en las que se motivarán con ejemplos y se explicarán los contenidos de la materia.

Las clases prácticas consistirán en la resolución manual de ejercicios y en el uso de software estadístico para resolver casos prácticos con datos reales y elaborados.

7. SISTEMA DE EVALUACIÓN
 
ASPECTO CRITERIOS INSTRUMENTO PESO
Asistencia y/o participación en actividades presenciales y/o virtuales Asistencia y participación Notas del profesor 0.0%
Conceptos teóricos de la materia Conceptos teóricos de la materia Examen teórico-práctico 80.0%
Realización de trabajos, casos o ejercicios Realización de trabajos, casos y ejercicios Elaboración de casos prácticos 0.0%
Prácticas de laboratorio/campo/uso de herramientas TIC Prácticas de ordenador Elaboración de casos prácticos en ordenador 20.0%
El sistema de calificación se regirá por lo establecido en el RD 1125/2003 de 5 de septiembre por el que se establece el sistema europeo de créditos y el sistema de calificaciones en la titulaciones universitarias de carácter oficial
INFORMACIÓN DETALLADA:

La evaluación correspondiente a los casos prácticos resueltos con software informático supone un 20% de la calificación final y se obtiene a lo largo del cuatrimestre, salvo acuerdo expreso entre profesor y alumno, mediante la entrega de actividades y resolución de tests en la plataforma, estas actividades están vinculadas a los resultados de aprendizaje R8 y R9 y servirán para la evalución de las competencias CG16 y CG8. La nota obtenida se guardará para las convocatorias ordinarias y extraordinarias del curso académico.

La prueba teórico práctica está vinculada a los resultados de aprendizaje R7, R8 y R9 y se utilizará para evaluar las competencias CE12, CG12 y CG8.

El alumno que no haya obtenido la calificación correspondiente a los casos prácticos resueltos con software informático, salvo la existencia del acuerdo citado anteriormente, optará en todas las convocatorias como máximo al 80% de la calificación final.

El material permitido para la realización del examen final se proporcionará en la plataforma de Docencia Virtual.

8. DOCUMENTACIÓN / BIBLIOGRAFÍA
ESPECÍFICA O BÁSICA:
  • Muestreo estadístico en poblaciones finitas. Edición: -. Autor: Alba Fernández, Mª Virtudes. Editorial: Oviedo: Septem, 2006  (C. Biblioteca)
  • Introducción al muestreo en poblaciones finitas. Edición: -. Autor: Cid Cid, Ana I.. Editorial: Madrid: Nuevas Estructuras, D.L. 1999  (C. Biblioteca)
  • Técnicas de muestreo estadistico. Edición: 1̇ ed., 1̇ imp.. Autor: Pérez López, César.. Editorial: Madrid : Ibergarceta Publicaciones, 2009.  (C. Biblioteca)
  • Métodos de encuesta: teoría y práctica, errores y mejora. Edición: -. Autor: Cea D'Ancona, María Angeles. Editorial: Madrid: Síntesis, 2004  (C. Biblioteca)
GENERAL Y COMPLEMENTARIA:
  • Model assisted survey sampling. Edición: Corrected 4th printing. Autor: Särndal, Carl-Erik. Editorial: New York ; Barcelona: Springer, 1997  (C. Biblioteca)
  • Métodos y aplicaciones del muestreo. Edición: -. Autor: Azorín, Francisco. Editorial: Madrid: Alianza Editorial, D.L. 1986  (C. Biblioteca)
  • Problemas de muestreo en poblaciones finitas. Edición: [Granada]: Grupo Editorial Universitario, [1998]. Autor: Rueda García, María del Mar. Editorial: -  (C. Biblioteca)
9. CRONOGRAMA (segundo cuatrimestre)
Semana A1 - Clases expositivas en gran grupo A2 - Clases en grupos de prácticas Trabajo autónomo Observaciones
Nº 1
28 ene - 3 feb 2019
2.02.0 6.0 Tema 1. Diseño de una encuesta por muestreo
Nº 2
4 - 10 feb 2019
2.02.0 6.0 Tema 1. Diseño de una encuesta por muestreo
Nº 3
11 - 17 feb 2019
2.02.0 6.0 Tema 1. Diseño de una encuesta por muestreo
Nº 4
18 - 24 feb 2019
2.02.0 6.0 Tema 2. Muestreo en poblaciones finitas
Nº 5
25 feb - 3 mar 2019
2.02.0 6.0 Tema 2. Muestreo en poblaciones finitas
Nº 6
4 - 10 mar 2019
2.02.0 6.0 Tema 3. Construcción de estimadores
Nº 7
11 - 17 mar 2019
2.02.0 6.0 Tema 3. Construcción de estimadores
Nº 8
18 - 24 mar 2019
2.02.0 6.0 Tema 4. Muestreo aleatorio simple y con reemplazamiento. Exposición y ejemplos
Nº 9
25 - 31 mar 2019
2.02.0 6.0 Tema 4. Muestreo aleatorio simple y con reemplazamiento. Exposición y ejemplos
Nº 10
1 - 7 abr 2019
2.02.0 6.0 Tema 4. Muestreo aleatorio simple y con reemplazamiento. Exposición y ejemplos
Nº 11
8 - 14 abr 2019
2.02.0 6.0 Tema 5. Muestreo sistemático. Exposición y ejemplos
Período no docente: 15 - 21 abr 2019
Nº 12
22 - 28 abr 2019
2.02.0 6.0 Tema 5. Muestreo sistemático. Exposición y ejemplos
Nº 13
29 abr - 5 may 2019
2.02.0 6.0 Tema 6. Muestreo estratificado aleatorio. Exposición y ejercicios
Nº 14
6 - 12 may 2019
2.02.0 6.0 Tema 6. Muestreo estratificado aleatorio. Exposición y ejercicios
Nº 15
13 - 17 may 2019
2.02.0 6.0 Tema 6. Muestreo estratificado aleatorio. Exposición y ejercicios
Total Horas 30.0 30.0 90.0