Universidad Veracruzana

Métodos y Técnicas de análisis cuantitativo.

Dr. Guadalupe Hernández Lira
Dr. Eliseo Gabriel Argüelles
Dr. Juan Ruiz Ramírez

Licenciado en Estadística con Maestría y/o Doctorado en Estadística, o con Maestría en Ciencias con orientación a la estadística, o con Maestría y/o Doctorado en el área de la Economía; o bien, Licenciado en Economía o en Matemáticas, con Maestría y/o Doctorado en Estadística Aplicada. Con un año de experiencia docente en el nivel superior.

El alumno conocerá y desarrollará habilidades que le permita presentar, caracterizar y analizar conjuntos de datos a través del uso de estadística que los conduzcan a observar, así como analizar fenómenos de índole económicos y aplicará correctamente las técnicas estadísticas para poder explicar posibles comportamientos de dichos fenómenos que le permitan posteriormente, contribuir en la toma de decisiones. En el ámbito de cordialidad, respeto a la diversidad de ideas y el trabajo en equipo.

El alumno en un ambiente de respeto, rigor metodológico y tolerancia dará cuenta de los principales saberes teóricos que tienen que ver con la ciencia estadística y que le son de utilidad en la obtención, análisis de la información e inferencia estadística. Se requerirá que utilice de manera confidencial y ética la información, así como los resultados de los estudios que se realicen.

La EE Estadística se localiza en el área disciplinar y aborda dos aspectos fundamentales: la Estadística descriptiva el cual describe el comportamiento de los datos y con ello permite estudiar el camino de los fenómenos económicos. En cambio, la Estadística inferencial utiliza instrumentos de análisis, planificación y predicción económica, con el rigor que la complejidad de los fenómenos socio-económicos actuales presenta ya que los mismos poseen información incompleta o limitada. La EE le permitirá al estudiante adquirir una herramienta fundamental, dado que brinda los conocimientos conceptuales y procedimentales necesarios para que dichos profesionales puedan tomar decisiones correctamente fundadas, principalmente utilizando paquetes computacionales que le permita al alumno obtener con más rapidez los resultados.

Dentro del acervo teórico metodológico instrumental que el economista requiere para estudiar científicamente la realidad económica se requieren competencias que permitan obtener y analizar la información relevante para la explicación de sucesos económicos y para el planteamiento de propuestas de solución a problemas sociales concretos. El objeto de estudio en las ciencias económicas, debido a su carácter social, se inserta en un ambiente de incertidumbre en la cual se deben tomar decisiones, lo cual hace necesario también el desarrollo de habilidades y competencias en el manejo y aplicación de la inferencia estadística. Tales competencias se adquieren en la segunda parte de esta EE.

1. ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA.
-Estadística y Conceptos Básicos. (Definiciones de estadística, Importancia de la estadística en el ámbito económico, Recolección de datos, Conceptos básicos, Escalas de medición)
-Descripción de un conjunto de datos. (Tablas de frecuencias, Representación gráfica)
-Medidas de Tendencia Central y Dispersión. (Media, Mediana y Moda,
Varianza, desviación estándar, coeficiente de variación, Coeficiente de asimetría y Kurtosis)
-Número índice. (Introducción. Precios relativos, Índice de precios agregados, Cálculo de un índice de precios agregados a partir de los precios relativos, Deflactar una serie mediante índices de precios, Índice de cantidad)

2. MUESTREO
-Conceptos Básicos.
-Muestreo Probabilístico. (Muestreo aleatorio simple, Muestreo sistemático, Muestreo estratificado, Muestreo por conglomerados)
-Muestreo no Probabilístico. (Muestreo por cuotas, Muestreo conveniencia, Muestreo por juicio, Muestreo de bola de nieve.

3. ESTADÍSTICA INFERENCIAL
-Estimación. (Distribución muestral de un estadístico, Teorema del Límite Central, Estimación puntual para la media y la proporción, Estimación por intervalo para la media y la proporción, Determinación del tamaño de una muestra)
-Conceptos básicos de las pruebas de hipótesis. (Hipótesis estadísticas, distintos tipos de error, Procedimiento básico)
-Pruebas de hipótesis muestras grandes y pequeñas (Para las medias, para proporciones, para diferencias entre medias y entre proporciones, para una varianza, para dos varianzas)
-Prueba de hipótesis para independencia (Variables cuantitativas y cualitativas)

4. ESTADÍSTICA NO PARAMÉTRICA.
-Introducción. (Conceptos para los procedimientos ni paramétricos, distribución libre, métodos no paramétricos, ventajas y desventajas)
-Distribución Ji-cuadrada. (Prueba de bondad de ajuste, Prueba de independencia).
-Pruebas para una sola muestra. (Binomial, Signo, Wilcoxon, Aleatoriedad)
-Pruebas para dos muestras dependientes. (Signo, McNemar, Rango, Wilcoxon).
-Pruebas para dos muestras Independientes. (Mann-Whitney, Fisher, Mediana)
-Medidas de asociación. (Sperman, Kendall)

5. ANÁLISIS DE VARIANZA
-Diseño completamente al azar.
-Diseño de bloques completos al azar.
-Prueba de comparación de medias (Tukey).
-Análisis Factorial.

1. ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA.
-Comprender las diferencia entre la estadística descriptiva e inferencias, así como, conocer los tipos de variables e escalas de medición.
-Aprender a realizar tablas de frecuencias para datos cualitativos o cuantitativos.
-Identificar que gráficos realizara en cada tipo de datos.
-Conocer la medida de tendencia central o dispersión adecuada dependiendo de la información obtenida.
-Elaboración de indicadores económicos.

2. MUESTREO
-Conocer las etapas que conforman las encuestas por muestreo.
-Conocer, a nivel metodológico, los diferentes esquemas de muestreo probabilístico más comúnmente empleados.
-Mostrar las diferencias y ventajas que existen entre los diferentes esquemas de muestreo.

3. ESTADÍSTICA INFERENCIAL
-Comprenderá el proceso de inferencia estadística a través de los métodos de estimación y prueba de hipótesis, así como los procedimientos para evaluar su precisión y confiabilidad.
-Podrá elegir el estadístico de prueba más adecuado para realizar inferencias sobre la media o la varianza en el caso de muestras pequeñas, con observaciones independientes o por parejas.

4. ESTADÍSTICA NO PARAMÉTRICA.
-Comprender el uso de la Estadística No Paramétrica.
-Entender las diferencias entre las pruebas paramétricas y no paramétrica.
-Aplicar adecuadamente cada una de la pruebas no paramétricas tantos para una muestras o para dos y muestras grandes y pequeñas, que estén relacionada o no.

5. ANÁLISIS DE VARIANZA
-Detectar los distintos diseños de análisis de varianza.
-Aplicar de manera adecuado cada uno de estos diseños a la realidad.

-Honestidad en el manejo de la información.
-Respeto.
-Responsabilidad.
-Honestidad.
-Solidaridad.
-Tolerancia

-Discusiones grupales en torno de los mecanismos seguidos para aprender y las dificultades encontradas.
-Procedimientos de interrogación.
-Análisis y diálogo de casos

- Organización de grupos colaborativos.
- Diálogos simultáneos.
- Tareas para estudio independiente.
- Lectura comentada.

- Sitio del curso en el Sistema Eminus.

- Salón de clases y centro de cómputo con capacidad suficiente para el número de alumnos inscritos.
- Pizarrón y plumones.
- Laptop y proyector.
- Software Stata 13.0.

- Evaluaciones parciales escritas (por lo menos dos, aplicadas a lo largo del período).
- Examen final (ordinario) escrito.

- Honestidad en la presentación de las respuestas.
- Precisión y claridad.
- Aplicación correcta de las técnicas estadísticas.

Salón de clases.

La calificación final en carácter de examen ordinario será acumulativa, incluyendo tanto los puntajes ponderados obtenidos en las evaluaciones parciales como el puntaje obtenido en el examen final. Para aprobar, deberá obtener una calif. mín. de 6.

- Douglas Lind A., William Marchal G. y Samuel Wathen A. 2015. Estadística Aplicada a los Negocios y la Economía. 16ª Ed. McGRAW-HILL. México. 733 p.
- Domínguez Domínguez J. y Domínguez López J. A. 2015. Estadística para Administración y Economía. Alfaomega. México. 636p.
- David Anderson R., Dennis Sweeney J. y Thomas Williams A. 2012. Estadística para Negocios y Economía; 11ª. Ed. Cengage Learning. México; 1071 p

- Sheaffer Richard L. Mendenhall William y Ott Lyman. 2006. Elementos de muestreo 6ª. Grupo Editorial Iberoamérica. México. 480 p.
- Richard Levin I. y David Rubin S. 2004 Estadística para Administración y Economía, 7ª Edición. Prentice-Hall. México. 956 p.
- Webster Allen L. 2001. Estadística aplicada a los negocios y la economía; 3ª. Ed. McGraw Hill, México. 628 p.
- Webster Allen L. 1998. Estadística aplicada a la Empresa y la Economía; 2ª. Ed. McGraw Hill, México; 1117 p.