martes, 14 de julio de 2009

UNIVERSIDAD NACIONAL EXPERIMENTAL
“SUR DEL LAGO”
DIPLOMADO EN DOCENCIA PARA
LA EDUCACION SUPERIOR
Taller: Diseño Instruccional
Administración de Empresas Agropecuarias

INTRODUCCIÓN

La investigación cuya finalidad es: el análisis o experimentación de situaciones para el descubrimiento de nuevos hechos, la revisión o establecimiento de teorías y aplicaciones prácticas de las mismas, se basa en los principios de Observación y Razonamiento y necesita en su carácter científico el análisis técnico de Datos para obtener de ellos información confiable y oportuna. Este análisis de Datos requiere de la Estadística como una de sus principales herramientas, por lo que los investigadores de profesión y las personas que de una y otra forma la realizan requieren además de los conocimientos especializados en su campo de actividades, el manejo eficiente de conceptos, técnicas y procedimientos estadísticos.


ESTADÍSTICA

Es el conjunto de procedimientos y técnicas empleadas para recolectar, organizar y analizar datos, los cuales sirven de base para tomar decisiones en las situaciones de incertidumbre que plantean las ciencias sociales o naturales.



ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA

Estadística Descriptiva se refiere a la recolección, presentación, descripción, análisis e interpretación de una colección de datos, esencialmente consiste en resumir éstos con uno o dos elementos de información (medidas descriptivas) que caracterizan la totalidad de los mismos. La estadística Descriptiva es el método de obtener de un conjunto de datos conclusiones sobre si mismos y no sobrepasan el conocimiento proporcionado por éstos. Puede utilizarse para resumir o describir cualquier conjunto ya sea que se trate de una población o de una muestra, cuando en la etapa preliminar de la Inferencia Estadística se conocen los elementos de una muestra.


OBJETIVOS DE LAS UNIDADES CURRICULARES

Objetivo General:

Determinar la importancia que tiene la estadística en el análisis e interpretación de datos para la toma de decisiones en los diversos contextos profesionales.

UNIDAD I
INTRODUCCIÓN AL ESTUDIO DE LA ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA


Objetivo Terminal:

Al finalizar la unidad, el participante estará en la capacidad de: analizar la aplicabilidad de la estadística descriptiva para la organización e interpretación de datos.

Objetivos Específicos:

  • Definir la estadística como ciencia mediante la sustentación o argumentación teórica.
  • Aplicar la técnica de distribución de frecuencia para la organización y tabulación de datos estadísticos mediante la representación grafica.
  • Interpretar las medidas descriptivas numéricas para la toma de decisión en diferentes contextos.

CONTENIDO PROGRAMATICO

TEMA I: INTROUCCIÓN AL ESTUDIO DE LA ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA

Contenido conceptuales

  • Definición de estadística origen y epistemología.
  • Clasificación y áreas de aplicación de la estadística.
  • Concepto de universo, población y muestra.
  • Escala de medidas.
  • Tipos de datos.
  • Tipos de variable

Contenidos actitudinales

  • Importancia de la aplicación de la estadística en los diversos contextos profesionales.

TEMA II: ESTADISTICA DESCRIPTIVA

Contenidos conceptuales

  • Organización y presentación de datos.
  • Estudios descriptivos.
  • Distribución de frecuencia.

Contenidos procedimentales

  • Esquematizar los elementos de la distribución de frecuencia.
  • Recogida y tabulación de datos.
  • Elaboración de representaciones gráficas a partir de datos.
  • Interpretación de representaciones gráficas de datos.

Contenidos actitudinales

  • Reconocimiento de las ventajas y desventajas de las distribuciones de frecuencias.

TEMA III: MEDIDAS DESCRIPTIVAS NÚMERICAS

Contenidos conceptuales

  • Medidas de dispersión.
  • Medidas de forma.
  • Medidas de localización o posición.
  • Definición de Media, Moda, Mediana, Cuartiles, Deciles, Percentiles.
  • Medidas de dispersión absolutas y relativas.
  • Conceptos de varianza, desviación estándar, coeficiente de variación.
  • Medidas de forma.
  • Medidas de asimetría (Coeficiente de Pearson y Fisher).
  • Medidas de apuntamiento o curtosis.

Contenidos procedimentales

  • Aplicación de las medidas descriptivas numéricas.
  • Cálculo e interpretación de las medidas de dispersión.
  • Cálculo e interpretación de la media, la mediana y la moda.

Contenidos actitudinales

  • Reconocimiento de la importancia de las medidas descriptivas numéricas para el análisis de resultados.

UNIDAD II
ELEMENTOS FUNDAMENTALES DE PROBABILIDAD

Objetivo Terminal:

Al concluir la unidad los participantes estarán en la capacidad de: aplicar los elementos fundamentales de la probabilidad en cualquier fenómeno aleatorio.

Objetivos Especificos

  • Definir diversos enfoques de generalidades de la probabilidad mediante la consulta de material de apoyo.
  • Identificar el espacio muestral de un experimento aleatorio a través del diagrama de árbol.
  • Señalar por medio de la regla general de la adición, la regla general multiplicación y probabilidad condicional los tipos de eventos o sucesos que pueden darse en un cálculo probabilístico.
  • Establecer los valores de probabilidad mediante la aplicación del teorema de Bayes y el teorema de probabilidad total.

CONTENIDO PROGRAMATICO

TEMA I: PROBABILIDAD

Contenidos conceptuales

  • Generalidades de probabilidad.
  • Definición de experimento.
  • Tipos de experimentos.
  • Espacio muestral.
  • Conceptos de eventos o sucesos.

Contenidos procedimentales

  • Aplicación del diagrama de árbol.
  • Clasificación de los sucesos o eventos.
  • Determinación de la ocurrencia de los eventos o sucesos.

Contenidos actitudinales

  • Importancia de los diversos enfoques de la probabilidad.
    Valoración de las reglas de probabilidad.

TEMA II: PROBABILIDAD DE OCURRENCIAS DE EVENTOS

Contenidos conceptuales

  • Teoremas Básicos de Probabilidad.
  • Probabilidad condicional.
  • Teorema de la probabilidad total.
  • Teorema de Bayes.
  • Independencia de Eventos.

Contenido procedimentales

  • Utilización de diagramas para el planteamiento de problemas de probabilidad.
  • Desarrollo de estrategias para la resolución de problemas de probabilidad.

Contenidos actitudinales

  • Interés por investigar fenómenos aleatorios.
  • Valoración del cálculo de probabilidades como herramienta para la toma de decisiones en la vida cotidiana.

UNIDAD III
DISTRIBUCIÓN DE PROBABILIDAD PARA VARIABLE
ALEATORIA, MODELOS DE DISTRIBUCION DE PROBABILIDAD DISCRETA Y CONTINUA

Objetivo Terminal:

Al término de la unidad el participante estará en la capacidad de: establecer las diferencias entre una distribución de probabilidad continua y la distribución de probabilidad discreta.

Objetivos específicos:

  • Citar al menos 5 definiciones de variable aleatoria mendiante la consulta de material bibliográfico de autores expertos en estadística.
  • Establecer al menos 3 diferencias entre una distribución probabilística discreta y una distribución probabilística continua.
  • Calcular mediante ejercicios prácticos los valores de una variable aleatoria discreta.

CONTENIDO PROGRAMATICO

TEMA I: VARIABLE ALEATORIA

Contenidos conceptuales

  • Definición de variable aleatoria.
  • Clasificación de las variables.

Contenidos actitudinales

  • Disposición crítica sobre la diversidad de variables que pueden presentarse en la distribución de probabilidad.


TEMA II: DISTRIBUCIÓN DE PROBABILIDAD DE VARIABLE ALEATORIA DISCRETA Y CONTINUA

Contenido conceptual

  • Función de probabilidad.
  • Función de distribución de variables discretas y continuas.
  • Distribuciones conjuntas.
  • Distribuciones marginales.
  • Distribuciones condicionales.
  • Varianza condicionales.
  • Covarianza.

Contenidos procedimentales

  • Técnicas para la resolución de problemas sobre distribución de variables discretas y continúas.
    Cálculo de varianza.
    Cálculo de la covarianza.

Contenido actitudinal

  • Valoración del cálculo en distribuciones como medio para la toma de decisiones.

TEMA III: MODELOS DISCRETOS Y CONTINUOS


Contenido conceptual

  • Distribución uniforme discreta.
  • Distribución uniforme continua.
  • Distribución de binomial.
  • Distribución exponencial.
  • Distribución de Poisson.
  • Distribución hipergeométrica.

Contenidos procedimentales

  • Procedimientos para la aproximación de la distribución de poisson a la distribución binomial mediante la aplicación de tablas.
  • Procedimiento para la aproximación de la estadística normal a la distribución de Poisson.

Contenidos actitudinales

  • Valoración de los procedimientos en los modelos de distribución discretos y continuos para saber aproximar y saber cuándo hay que hacerlos.

UNIDAD IV
DISTRIBUCIONES EN EL MUESTREO E INFERENCIA ESTADISTICA

Objetivo Terminal:

Una vez concluido la unidad el discente estará en la capacidad de: comparar los métodos estadísticos muéstrales y su utilidad en la inferencia estadística.

Objetivos Específicos:

  • Describir al menos 2 tipos de métodos probabilísticos de muestreo para la selección de una muestra.
  • Explicar el teorema del límite central mediante la distribución gaussiana o campana de Gauss.
  • Calcular intervalos de confianza para distribución de medias y proporción muestral a partir de la media muestral con alta probabilidad.

CONTENIDO PROGRAMATICO

TEMA I: DISTRIBUCIONES EN EL MUESTREO

Contenido conceptual

  • Definición de distribuciones en el muestreo.
  • Población y muestra.
  • Teorema del limite central.
  • Teorema de CHEBY SHEFF.
  • Ley de los grandes números.

Contenido procedimental

  • Métodos para la aplicación del teorema del límite central.
  • Realización de problemas sobre población y muestras y elección del tipo de muestras.

Contenido actitudinales

  • Importancia que tienen los teoremas para el estudio estadístico.

TEMA II: INFERENCIA ESTADISTICA

Contenido conceptual

  • Estimación puntual.
  • Propiedades de un buen estimador.

Contenidos procedimentales

  • Estimación por intervalos (varianza, la media).
  • Estimación para la diferencia de medidas.
  • Estimación para la proporción y diferencias de proporción.

Contenidos actitudinales

  • Reconocimiento de la importancia que tienen la inferencia estadística y las estimaciones para la toma de decisiones en ámbito profesional.