Guía docente de Encuestas por Muestreo. Aplicaciones Económicas, Sociales y Medioambientales (M42/56/1/39)

Curso 2023/2024
Fecha de aprobación por la Comisión Académica 05/07/2023

Máster

Máster Universitario en Estadística Aplicada

Módulo

Módulo I: Aplicaciones de la Estadística

Rama

Ciencias

Centro Responsable del título

International School for Postgraduate Studies

Semestre

Primero

Créditos

4

Tipo

Optativa

Tipo de enseñanza

Enseñanza Virtual

Profesorado

  • María Del Mar Rueda García
  • Ismael Ramón Sánchez Borrego

Tutorías

María Del Mar Rueda García

Email
Anual
  • Miércoles 9:30 a 13:30
  • Jueves 9:30 a 11:30

Ismael Ramón Sánchez Borrego

Email
  • Primer semestre
    • Lunes 16:00 a 18:00
    • Jueves 10:00 a 14:00
  • Segundo semestre
    • Lunes 16:00 a 19:00
    • Jueves 9:00 a 12:00

Breve descripción de contenidos (Según memoria de verificación del Máster)

1. Introducción a la inferencia en poblaciones finitas

2. Elementos de inferencia en el modelo de población fija

3. Inferencia a partir de modelos de superpoblación

4. Introducción al muestreo no probabilístico

5. Software y resolución computacional de supuestos prácticos 

 

Prerrequisitos y/o Recomendaciones

Se recomienda haber cursado una carrera con amplios contenidos matemáticos y/o estadísticos.

Competencias

Competencias Básicas

  • CB6. Poseer y comprender conocimientos que aporten una base u oportunidad de ser originales en desarrollo y/o aplicación de ideas, a menudo en un contexto de investigación.
  • CB7. Que los estudiantes sepan aplicar los conocimientos adquiridos y su capacidad de resolución de problemas en entornos nuevos o poco conocidos dentro de contextos más amplios (o multidisciplinares) relacionados con su área de estudio.
  • CB8. Que los estudiantes sean capaces de integrar conocimientos y enfrentarse a la complejidad de formular juicios a partir de una información que, siendo incompleta o limitada, incluya reflexiones sobre las responsabilidades sociales y éticas vinculadas a la aplicación de sus conocimientos y juicios.
  • CB9. Que los estudiantes sepan comunicar sus conclusiones y los conocimientos y razones últimas que las sustentan a públicos especializados y no especializados de un modo claro y sin ambigüedades.
  • CB10. Que los estudiantes posean las habilidades de aprendizaje que les permitan continuar estudiando de un modo que habrá de ser en gran medida autodirigido o autónomo.

Resultados de aprendizaje (Objetivos)

• Conocer los diversos enfoques actuales de la inferencia en poblaciones finitas

• Conocer la modelización de superpoblaciones y los estimadores óptimos de la media bajo los principales modelos de superpoblación

• Estar familiarizado con el uso otros diseños muestrales nuevos que están adaptados a los problemas concretos de cada campo de investigación, y particularmente con el problema de estudio de poblaciones humanas y animales

• Saber estimar parámetros simples a partir de datos muestrales provenientes de una encuesta compleja, con un programa de software libre

Programa de contenidos Teóricos y Prácticos

Teórico

  • Tema 1. Introducción a la Inferencia en poblaciones finitas
  • Tema 2. Elementos de muestreo
  • Tema 3. Inferencia basada en el diseño: Estimador de Horvitz-Thompson
  • Tema 4. Inferencia a partir de modelos de superpoblación
  • Tema 5. Introducción al muestreo no probabilístico

 

Práctico

  • Bloque 1. Introducción a la Inferencia en poblaciones finitas

         -Ejemplos prácticos ilustrativos

  • Bloque 2. Elementos de muestreo e inferencia basada en el diseño

          -Ejemplos y ejercicios guiados

  • Bloque 3. Inferencia a partir de modelos de superpoblación

          -Ejemplos y tratamiento computacional de estimadores y modelos de superpoblación con R

  • Bloque 4. Introducción al muestreo no probabilístico

         -Ejemplos y resolución computacional de supuestos prácticos

Bibliografía

Bibliografía fundamental

  • Cassel, C. M., Särndal, C. E. y Wretman, J. H.. Foundations of Inference in Survey Sampling. John Wiley & Sons, New York 1977
  • Hedayat, A. S., Sinha, B. K.. Design and Inference in Finite Population Sampling. John Wiley & Sons 1991
  • Levy, P. S., Lemeshow, S.. Sampling of Populations Methods and Applications. John Wiley & Sons 1991
  • Särndal, C. E., Swensson, B. y Wretman, J.. Model Assisted Survey Sampling. Springer- Verlang 1992
  • Thompson, S.K. 1992. Sampling. New York: Wiley

Bibliografía complementaria

  • Férnandez García, F. R. y Mayor Gallego. Muestreo en Poblaciones Finitas: Curso Básico. De. EUB
  • Gourreroux, C.. Théorie des Sondages. Economica. 1981

Enlaces recomendados

Metodología docente

Evaluación (instrumentos de evaluación, criterios de evaluación y porcentaje sobre la calificación final.)

Evaluación Ordinaria

La convocatoria ordinaria estará basada preferentemente en la evaluación continua del estudiante, que consistirá en:

  • Realización de actividades teóricas y prácticas (90%)
  • Interés en la asignatura, actitud y participación activa en el foro de la asignatura (10%)

Evaluación Extraordinaria

Aquellos estudiantes que no hayan superado la asignatura en la convocatoria ordinaria dispondrán de una convocatoria extraordinaria. En esta convocatoria, la realización de actividades teóricas y prácticas supondrá el 100% de la calificación.

Evaluación única final

El artículo 8 de la Normativa de Evaluación y Calificación de los Estudiantes de la Universidad de Granada establece que podrán acogerse a la evaluación única final, el estudiante que no pueda cumplir con el método de evaluación continua por causas justificadas. Para acogerse a la evaluación única final, el estudiante, en las dos primeras semanas de impartición de la asignatura o en las dos semanas siguientes a su matriculación si ésta se ha producido con posterioridad al inicio de las clases, lo solicitará, a través del procedimiento electrónico, a la Coordinación del Máster, quien dará traslado al profesorado correspondiente, alegando y acreditando las razones que le asisten para no poder seguir el sistema de evaluación continua.

La evaluación única final consistirá en la realización de ejercicios teóricos y ejercicios prácticos propuestos por los profesores.  Estos ejercicios suponen el 100% de la calificación del alumno.

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