Scorm Básico de Estadística para Ciencias Sociales

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