Curso Métodos de investigación descriptivos e inferenciales

09 de noviembre de 2017 hasta el 31 de marzo de 2018

Presentación

Curso Métodos de investigación descriptivos e inferenciales

Descripción


Objetivos de desarrollo sostenible


Contenidos


Cada módulo será teórico-práctico por lo que el participante requiere del software y de una laptop propia. Existirán lecturas individuales, y desarrollos de ejercicios individuales y grupales. Los módulos serán 24 horas presenciales de clases, más 6 horas de tutorías si el estudiante requiere, en los horarios que cada docente establezca. Adicional a esto, los participantes requieren de 10 horas de trabajo autónomo para resolución de ejercicios, talleres y lecturas.

Requisitos Previos:

Este curso recomienda disponer previamente de conocimientos básicos de estadística y algebra. No cubrirá aspectos de matemática abstracta y no abarcará desarrollo de pruebas con complejidad simbólica de alto nivel.

Resultados Esperados:

Al finalizar el curso, el participante estará en capacidad de tener el criterio adecuado para entender modelos de pruebas estadísticas básicos e interpretar la información que se recoge de algunos artículos, además de promover sus propias pruebas y experimentos estadísticos.

 

Módulo Descripción Presencial Autónomo Total
Introducción Software 

 

Minitab y Lenguaje R

10 0 10
Módulo 1: Estadística Descriptiva Descriptivos, variables aleatorias distribución probabilidad 24 + 6 (Tutoría) 10 40
Módulo 2: Estadística Inferencial Muestreo,  inferencias y pruebas de hipótesis 24 + 6 (Tutoría) 10 40
Módulo 3: Regresión Simple y Múltiple Regresión simple y múltiple 24 + 6 (Tutoría) 10 40
Módulo 4: Experimentos de 1 factor, 2 y más factores, factoriales, fraccionados, mezclas y  superficies Experimentos de 1 factor, 2 y más factores, factoriales, fraccionados, mezclas y  superficies 24 + 6 (Tutoría) 10 40
Módulo 5: Estadística No Paramétrica   No paramétrica 24 + 6 (Tutoría) 10 40

Detalle de contenido por módulo

Módulo Introducción

Tema

Contenido

Horas

 

Minitab

 

 

5

 

Estadísticas y Gráficas Básicas

1

 

 

Intervalos de Confianza

1

 

 

Pruebas de Hipótesis

1

 

 

Distribuciones Normales

1

 

 

Pruebas de Bondad de ajuste

1

 

R

 

 

5

 

Generalidades Y manejo de variables

3

 

 

Estadísticas y Gráficas Básicas

2

 

 

Modulo 1

ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA (40HS)

Tema

Contenido

Horas

Introducción

¿Qué es la Estadística? ¿Por qué estudiarla? Tipos de estadística. Población y muestra. Tipos de variables.

 

2

Estadística descriptiva

 

 

14

 

Obtención y Organización de los datos. Parámetros y estadísticos. Distribuciones de frecuencia. Histograma.

2

 

 

Medidas de tendencia central: Media, mediana, moda para datos sin agrupar y agrupados.

4

 

 

Medidas de dispersión: Varianza, desviación estándar, coeficiente de variación.

4

 

 

Medidas de posición relativa: Cuartiles, deciles y percentiles.

4

 

 

 

   

Probabilidad y distribuciones de probabilidad

 

 

8

 

Probabilidad Elemental. Espacio muestral. Eventos. Probabilidades de un evento.

1

 

 

Reglas Aditivas. Probabilidad Condicional. Reglas multiplicativas.

3

 

 

Variables Aleatorias. Distribuciones de probabilidad discreta y continuas.

4

 

 

Modulo 2

ESTADÍSTICA INFERENCIAL (40HS)

Tema

Contenido

Horas

Conceptos generales

 

 

4

 

Muestreo y censo. Muestreos aleatorios y estratificados.

2

 

 

Distribución de medias muéstrales. Teorema del Límite central.

2

 

Estimación y pruebas de hipótesis

 

 

20

 

Estimaciones de punto e intervalo (intervalos de confianza). Estimación de la media de una población. Error de estimación. Estimación de la proporción de una población. Tamaños de muestras.

3

 

 

Procedimiento para probar una hipótesis. Hipótesis nula y alternativa, Valores-P. Pruebas de una y de dos colas para medias.1hs

3

 

 

Pruebas de hipótesis para una muestra (Prueba “t”).

3

 

 

Pruebas de hipótesis para dos muestras  (Prueba “t”).

3

 

 

Análisis de varianza. ANOVA One Way.

8

 

 

Modulo 3

REGRESIÓN SIMPLE Y MÚLTIPLE (40hs)

Tema

Contenido

Horas

Regresión lineal de 1 predictor

 

 

14

 

Generalidades

2

 

 

Método del mínimo cuadrado

1

 

 

Residuales

1

 

 

Ajustes de rectas

1

 

 

Errores normales en los modelos de regresión

1

 

 

Inferencias para regresión y correlación

1

 

 

Predicción de nuevas observaciones

1

 

 

Análisis de residuales y pruebas estadísticas

2

 

 

Pruebas para normalidad

2

 

 

Pruebas para homocedasticidad

2

 

Regresión Múltiple

 

 

10

 

Generalidades

2

 

 

Modelo lineal General

2

 

 

ANOVA de regresión

2

 

 

Estimación de medias y nuevas observaciones

1

 

 

Multicolinealidad

1

 

 

Uso de variables cuantitativas

1

 

 

Selección de modelo criterios

1

 

 

Modulo 4

Experimentos de 1 factor, 2 y más factores, factoriales, fraccionados, mezclas y  superficies (40 HS)

Tema

Contenido

Horas

Introducción al Diseño de Experimentos

 

 

9

 

Generalidades

1

 

 

Definiciones básicas

1

 

 

Elementos de inferencia Repaso

1

 

 

Diseños aleatorios

1

 

 

ANOVA para DOE

2

 

 

Métodos gráficos de comprobación

1

 

 

Datos Cualitativos

1

 

 

Pruebas estadísticas para residuos de tratamientos

1

 

Experimentos Factoriales y Fraccionarios

 

 

8

 

Análisis de varianza de dos factores

2

 

 

Los principios para la construcción de diseños factoriales y fraccionarios

1

 

 

Diseños Factoriales 2k. Cálculo de los efectos. Factores de confusión. Resolución de un diseño factorial fraccionario

1

 

 

Contrastes y medidas de efectos en tratamientos

2

 

 

Evaluación de un modelo

2

 

Optimización y Deseabilidad y Pruebas

 

 

7

 

Transformación y procedimiento Box-Cox

2

 

 

Optimización Y deseabilidad

2

 

 

Metodología de la superficie de respuesta.

2

 

 

Diseño de Mezclas. Factores involucrados en un diseño de mezclas.

1

 

 

Modulo 5

ESTADÍSTICA NO PARAMÉTRICA (40 HS)

Tema

Contenido

Horas

Introducción

 

 

1

 

¿Por qué utilizar estadística no paramétrica?

1

 

Pruebas no paramétricas

 

 

15

 

Test de signos.

3

 

 

Asociación categórica (Chi-cuadrado)

3

 

 

Una muestra. Prueba Wilcoxon.

3

 

 

Dos muestras. Prueba Wilcoxon/Mann-Whitney.

2

 

 

Más de dos muestras. Prueba Kruskal-Wallis.

2

 

 

Prueba Kolmogorov-Smirnov para bondad de ajustes de distribuciones.

2

 

Remuestreo y boostrap

 

 

5

 

Remuestreo y boostrap

5

 

Correlación no paramétrica

 

 

5

 

Correlación de Spearman

5

 

 

Forma de Participación y Aprobación

Cada participante puede inscribirse en cualquier módulo de manera individual, si el módulo es aprobado será entregado un certificado con el aval institucional por el módulo aprobado. La aprobación de cada módulo requiere de una evaluación mínima del 70% y asistir al menos al 80% de las clases presenciales.

A los participantes que participen y aprueben al menos 160 horas, previo examen, se entregará certificado de Experto en Estadística

Planta docente:

Módulo

 

Introducción Software

Ing. Jonnatan F. Aviles PhD.

Módulo 1

Agrim. Daniela Ballari PhD.

Módulo 2

Agrim. Daniela Ballari PhD.

Módulo 3

Ing. Jonnatan F. Aviles PhD.

Módulo 4

Ing. Jonnatan F. Aviles PhD.

Módulo 5

Agrim. Daniela Ballari PhD.

 

Destinatarios


Docentes, investigadores y profesionales interesados con la temática

Costo por el curso completo:

  • Externos: $940,00
  • Personal de la UDA: $375,00

Costo por módulo:

  • Externos: $190,00
  • Personal de la UDA: $75,00
  • El pago deberá realizar en la Tesorería de la Universidad del Azuay.

Opciones de pago:

  • Al contado
  • Con tarjeta de crédito, hasta tres meses sin intereses.
  • Solicitar al Decano Administrativo Financiero pagar en tres cuotas a través de descuento en el rol de pagos

Inscripciones


Las inscripciones se encuentran cerradas

Mayor Información


Ing. Miriam Briones García: formacion.continua@uazuay.edu.ec