Scorm Básico de Estadística para Ciencias Sociales

Este Curso básico de Estadística para Ciencias Sociales le ofrece una formación especializada en la materia.

Duración200 h
Unidades12
FormatoSCORM 1.2

Sobre este contenido

Este Curso básico de Estadística para Ciencias Sociales le ofrece una formación especializada en la materia. Hoy en día es muy importante tener cierto conocimiento estadístico para la comprensión y utilización de la información disponible a nuestro alrededor. Por eso, con este Curso de Estadística para Ciencias Sociales se ofrece los conocimientos necesarios para aquellos profesionales de las ciencias sociales que quieran realizar un análisis estadístico de los fenómenos sociales.

A quién va dirigido

Este Scorm básico de Estadística para Ciencias Sociales está dirigido a todos aquellos titulados universitarios y/o profesionales de las ciencias sociales que quieran obtener unos conocimientos profesionales sobre la estadística y poder usarlos en su campo de estudio.

Temario

12 unidades didácticas · 200 horas

Contenido12 unidades

SCORM 1

Orígenes y desarrollo de la estadística

Historia de la estadística
Introducción a la estadística

SCORM 2

Conceptos básicos y organización de datos estadísticos

Introducción, concepto y funciones de la estadística
Estadística descriptiva
Estadística inferencial
Medición y escalas de medida
Variables: clasificación y notación
Distribución de frecuencias
Representaciones gráficas
Propiedades de la distribución de frecuencias

SCORM 3

Estadística descriptiva

Medidas de posición
Medidas de dispersión
Medidas de forma
Curva de Lorenz, coeficiente de Gini e índice de Theil

SCORM 4

Distribuciones de probabilidad

Conceptos previos de probabilidad
Variables discretas de probabilidad
Distribuciones discretas de probabilidad
Distribución normal
Distribuciones asociadas a la distribución normal

SCORM 5

Teorema central del límite

Introducción al Teorema Central del Límite
Aproximación normal a la distribución binomial
Teorema Central del Límite de Laplace
Teorema Central del Límite y primeras demostraciones rigurosas
Generalizaciones del Teorema Central del Límite

SCORM 6

Diseños muestrales probabilísticos

El muestreo aleatorio simple o irrestrictamente aleatorio
Muestreo aleatorio estratificado
Los estimadores indirectos: razón y regresión
El muestreo aleatorio por conglomerados
5.Muestreo polietápico
6.Muestreo aleatorio sistemático
Muestreo sistemático replicado
La técnica de las submuestras interpenetrantes

SCORM 7

Las distribuciones muéstrales

Qué es una distribución muestral
Distribución muestral del estadístico media
Distribución muestral del estadístico proporción

SCORM 8

Estimación puntual de parámetros

Método de máxima verosimilitud
Método de los momentos
Relación entre el método de máxima verosimilitud y el de los momentos
Propiedades deseables para un estimador paramétrico

SCORM 9

Contraste de hipótesis

Introducción a las hipótesis estadísticas
Contraste de hipótesis
Contraste de hipótesis paramétrico
Tipologías de error
Contrastes no paramétricos

SCORM 10

Análisis de varianza: un factor de efectos aleatorios

Modelos de medidas repetidas

SCORM 11

Regresión lineal

Introducción a los modelos de regresión
Modelos de regresión: aplicabilidad
Variables a introducir en el modelo de regresión
Construcción del modelo de regresión
Modelo de regresión lineal
Modelo de regresión logística
Factores de confusión
Interpretación de los resultados de los modelos de regresión

SCORM 12

Introducción a la estadística no paramétrica

Estadística no paramétrica. Conceptos básicos
Características de las pruebas
Ventajas y desventajas del uso de métodos no paramétricos
Identificación de las diferentes pruebas no paramétricas

Palabras clave

Ciencias Sociales
Covarianza
Dispersión
distribución
distribución discreta
Estadística
estimación
Fases
hipótesis
Intervalos
Matemáticas
Media
Muestra
Números

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