| Analisis de datos en la Administración pública | Código: 21.711 : 6 |
Los datos numéricos se encuentran cada vez más presentes en todas las esferas de actividad de la sociedad actual: en las organizaciones públicas y privadas y en la vida cotidiana de cualquier ciudadano. Las técnicas de la estadística sirven para hacer un uso eficiente y eficaz de estos datos.
Cómo se pueden resumir y describir los datos que hemos recogido respete una característica de un grupo de individuos o casos? Hasta qué punto este resumen es representativo? Cuáles son las condiciones que nos permiten asegurar que podremos extraer conclusiones vàllides respete una población (un conjunto de individuos o casos) si sólo podemos conseguir conocer las características de una muestra? Cómo podemos conocer y medir la relación que existe entre las diferentes características de los miembros de una población?
Conocer como se pueden responder estas preguntas es extremadamente importante por cualquier profesional de las administraciones públicas. De hecho, la palabra "estadística" tiene sus orígenes en la "ciencia de la sido" encargada de recoger información relevante para poder gobernar.
Esta asignatura presenta los conceptos fundamentales de la probabilidad y de la estadística de una manera aplicada y práctica. El objetivo es que el estudiante comprenda la lógica de la estadística y su utilidad a la hora de estudiar los fenómenos que interesan las administraciones públicas: la actividad de las organizaciones públicas y las características de las sociedades a las cuales tienen que servir.
La asignatura ofrece los fundamentos técnicos y metodológicos que tienen que permitir que el estudiante sea capaz de enfrentarse de forma flexible y autónoma con las necesidades de tratamiento de datos cuantitativos que se le plantearán en el marco de su trabajo en las administraciones públicas. En este sentido, se da prioridad al análisis y tratamiento de datos, así como la adquisición de conceptos y métodos aplicados, evitando contenidos matemáticos excesivamente formalistas.
La estadística se ha convertido en una ciencia transversal que apoya todas las disciplinas científicas, desde las ciencias naturales hasta las ciencias sociales. Los métodos estadísticos capacitan al estudiante para transformar datos en información útil y relevante que puede ser interpretada para poder entender correctamente la realidad y, así, ser capaces de tomar decisiones adecuadas en el mundo laboral y profesional.
Si se dispone de tiempo, es aconsejable hacer una lectura de cualquier libro de estadística elemental (nivel bachillerato, COU, o equivalente), que trate temas de estadística descriptiva, distribución normal, y conceptos introductorios de inferencia estadística.
El objetivo fundamental de la asignatura es aportar al alumnado el conocimiento de las técnicas estadísticas básicas, con el fin de que, en su futuro profesional, lo ayuden en el proceso de toma de decisiones. Más concretamente, al acabar el curso, el estudiante tiene que;
- Saber identificar cuál es la fuente más adecuada para obtener los datos que tienen que permitir implementar las técnicas de análisis estadístico descriptivo, con el objetivo de lograr la información que se quiere obtener.
- Conocer los estadísticos de síntesis más habituales dentro del conjunto de herramientas y técnicas englobadas dentro de la estadística descriptiva.
- Comprender la utilidad, las ventajas y los inconvenientes de cada uno de estos estadísticos, así como conocer en qué situaciones es más adecuado utilizarlos.
- Saber calcular los estadísticos.
- Saber interpretar adecuadamente los resultados obtenidos.
Competencias:
Competencias transversales:
Os y aplicación de las TIC's en el ámbito académico y profesional.
Competencia específica:
Desarrollar y poner en práctica los métodos de análisis cuantitativos y cualitativos para la gestión pública.
- Estadística descriptiva univariant.
- Muestreo, variables aleatorias y distribución normal.
- Inferencia estadística: los invervals de confianza y los contraste de hipótesis.
- Relación entre variables: correlación y regresión simple.
- Análisis multivariant (regresión múltiple)
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Unidad |
Contenido |
Material |
Actividades |
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1. Estadística descriptiva univariant |
1. Introducción a la estadística 2. Descripción de datos mediante mesas y gráficos 3. Descripción de datos mediante estadísticos 4. El concepto de probabilidad 5. Distribuciones de probabilidad discretas 6. Distribuciones de probabilidad continuas |
Estadística descriptiva univariant (PDF)
Análisis de datos y estadística descriptiva con R y R-Comandar (PDF)
Distribuciones de probabilidad e inferencia estadística con R-Comandar (PDF) |
PEC 1 |
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2. Inferencia de información para una población |
1. Distribuciones muestrales y teorema central del límite 2. Distribución de la media muestral 3. Distribución de la proporción muestral 4. Distribución de la varianza muestral 5. Intervalos de confianza para una población 6. Contrastes de hipótesis para una población |
Inferencia de información para una población (PDF)
Distribuciones de probabilidad e inferencia estadística con R-Comandar (PDF) |
PEC2 |
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3. Inferencia de información para dos poblaciones o más |
1. Contrastes de hipótesis para dos poblaciones 2. Comparación de grupos mediante ANOVA |
Inferencia de información para dos o más poblaciones (PDF)
Distribuciones de probabilidad e inferencia estadística con R-Comandar (PDF) |
PEC3 |
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4. Relación entre variables: causalidad, correlación y regresión |
1. Relación entre variables 2. Análisis de la correlación 3. Modelos de regresión simple 4. Modelos de regresión múltiple |
Relación entre variables: causalidad, correlación y regresión (PDF)
Modelos de regresión y análisis multivariant con R-Comandar (PDF) |
PEC4 |
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5. Introducción al diseño y análisis de encuestas |
1. Diseño de cuestionarios 2. Diseño y selección de la muestra 3. Análisis de cuestionarios: estudio parcial de un caso |
Introducción al diseño y análisis de encuestas (PDF) |
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| Guía de estudio | |
| Análisis de datos en la Administración pública | |
| Matemáticas y Estadística con R | |
| Estadística: tomar decisiones a partir de datos (vídeos) | Audiovisual |
La Normativa académica de la UOC dispone que el proceso de evaluación se fundamenta en el trabajo personal del estudiante y presupone la autenticidad de la autoría y la originalidad de los ejercicios realizados.
La falta de originalidad en la autoría o el mal uso de las condiciones en las que se hace la evaluación de la asignatura es una infracción que puede tener consecuencias académicas graves.
El estudiante será calificado con un suspenso (D/0) si se detecta falta de originalidad en la autoría de alguna actividad evaluable (práctica, prueba de evaluación continua (PEC) o final (PEF), o la que se defina en el plan docente), ya sea porque ha utilizado material o dispositivos no autorizados, ya sea porque ha copiado de forma textual de internet, o ha copiado de apuntes, de materiales, manuales o artículos (sin la citación correspondiente) o de otro estudiante, o por cualquier otra conducta irregular.
La calificación de suspenso (D/0) en la evaluación continua (EC) puede conllevar la obligación de hacer el examen presencial para superar la asignatura (si hay examen y si superarlo es suficiente para superar la asignatura según indique este plan docente).
Cuando esta mala conducta se produzca durante la realización de las pruebas de evaluación finales presenciales, el estudiante puede ser expulsado del aula, y el examinador hará constar todos los elementos y la información relativos al caso.
Además, esta conducta puede dar lugar a la incoación de un procedimiento disciplinario y la aplicación, si procede, de la sanción que corresponda.
La UOC habilitará los mecanismos que considere oportunos para velar por la calidad de sus titulaciones y garantizar la excelencia y la calidad de su modelo educativo.
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Esta asignatura se puede superar por una doble vía: por un lado, a partir de la evaluación continua ( EC) y una prueba de síntesis ( PS ) y , por otro lado , con la realización de un examen final ( EX ) . |