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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: | 2018-19 |
ASIGNATURA: | Muestreo y encuestas |
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 |
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 | ||
ORCID: https://orcid.org/0000-0002-0695-9306 | ||
NOMBRE: CANO CHICA, PEDRO ANTONIO | ||
IMPARTE: Teoría - Prácticas | ||
DEPARTAMENTO: U112 - ESTADISTICA E INVESTIGACIÓN OPERATIVA | ||
ÁREA: 265 - ESTADÍSTICA E INVESTIGACIÓN OPERATIVA | ||
N. DESPACHO: B3 - B3-070 | E-MAIL: pacano@ujaen.es | TLF: 953213593 |
TUTORÍAS: https://uvirtual.ujaen.es/pub/es/informacionacademica/tutorias/p/83951 | ||
URL WEB: - | ||
ORCID: - |
Se recomienda haber cursado la asignatura Técnicas de Estimación
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.
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 |
- 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.
ACTIVIDADES | HORAS PRESENCIALES | HORAS TRABAJO AUTÓNOMO | TOTAL HORAS | CRÉDITOS ECTS | COMPETENCIAS (códigos) |
---|---|---|---|---|---|
A1 - Clases expositivas en gran grupo
|
30.0 | 60.0 | 90.0 | 3.6 |
|
A2 - Clases en grupos de prácticas
|
30.0 | 30.0 | 60.0 | 2.4 |
|
TOTALES: | 60.0 | 90.0 | 150.0 | 6.0 |
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.
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% |
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.
- 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)
- 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)
Semana | A1 - Clases expositivas en gran grupo | A2 - Clases en grupos de prácticas | Trabajo autónomo | Observaciones | |
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Nº 1 28 ene. - 3 feb. 2019 |
2.0 | 2.0 | 6.0 | Tema 1. Diseño de una encuesta por muestreo | |
Nº 2 4 - 10 feb. 2019 |
2.0 | 2.0 | 6.0 | Tema 1. Diseño de una encuesta por muestreo | |
Nº 3 11 - 17 feb. 2019 |
2.0 | 2.0 | 6.0 | Tema 1. Diseño de una encuesta por muestreo | |
Nº 4 18 - 24 feb. 2019 |
2.0 | 2.0 | 6.0 | Tema 2. Muestreo en poblaciones finitas | |
Nº 5 25 feb. - 3 mar. 2019 |
2.0 | 2.0 | 6.0 | Tema 2. Muestreo en poblaciones finitas | |
Nº 6 4 - 10 mar. 2019 |
2.0 | 2.0 | 6.0 | Tema 3. Construcción de estimadores | |
Nº 7 11 - 17 mar. 2019 |
2.0 | 2.0 | 6.0 | Tema 3. Construcción de estimadores | |
Nº 8 18 - 24 mar. 2019 |
2.0 | 2.0 | 6.0 | Tema 4. Muestreo aleatorio simple y con reemplazamiento. Exposición y ejemplos | |
Nº 9 25 - 31 mar. 2019 |
2.0 | 2.0 | 6.0 | Tema 4. Muestreo aleatorio simple y con reemplazamiento. Exposición y ejemplos | |
Nº 10 1 - 7 abr. 2019 |
2.0 | 2.0 | 6.0 | Tema 4. Muestreo aleatorio simple y con reemplazamiento. Exposición y ejemplos | |
Nº 11 8 - 14 abr. 2019 |
2.0 | 2.0 | 6.0 | Tema 5. Muestreo sistemático. Exposición y ejemplos | |
Período no docente: 15 - 21 abr. 2019 | |||||
Nº 12 22 - 28 abr. 2019 |
2.0 | 2.0 | 6.0 | Tema 5. Muestreo sistemático. Exposición y ejemplos | |
Nº 13 29 abr. - 5 may. 2019 |
2.0 | 2.0 | 6.0 | Tema 6. Muestreo estratificado aleatorio. Exposición y ejercicios | |
Nº 14 6 - 12 may. 2019 |
2.0 | 2.0 | 6.0 | Tema 6. Muestreo estratificado aleatorio. Exposición y ejercicios | |
Nº 15 13 - 17 may. 2019 |
2.0 | 2.0 | 6.0 | Tema 6. Muestreo estratificado aleatorio. Exposición y ejercicios | |
Total Horas | 30.0 | 30.0 | 90.0 |