CATEGORY: En preparación

Estadística Descriptiva

Course Access: Lifetime
Course Overview

ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA Y ANÁLISIS EXPLORATORIO DE DATOS

Si quieres que te avisemos cuando este curso esté disponible clica aquí: 
Boletín aula.cursomates.com pequeño
En este curso veremos las cuestiones principales para entender un informe donde aparezcan conceptos de estadística descriptiva (ED) y análisis exploratorio de datos (AED).
Este curso es para ti si:
  • Eres estudiante de último curso de bachillerato de ciencias o ciencias de la salud.
  • Eres estudiante universitario en alguna disciplina de ciencias de la salud: Medicina, Enfermería, Fisioterapia, Nutrición, Psicología, Farmacia…
  • Eres estudiante universitario en alguna carrera técnica: ingeniería o arquitectura.
  • Estás escribiendo una tesis doctoral o un TFG o un TFM y necesitas realizar análisis de datos de manera rápida, eficaz y correcta.
Como inscribirme:
  • Simplemente paga la cuota y tendrás acceso al curso completo desde el primer día.
Qué voy a aprender:
El curso está estructurado en los siguientes módulos o lecciones:
  • Manejo básico de R

Se trata del programa libre más extendido para el tratamiento de datos estadísticos. En esta lección veremos las nociones básicas para trabajar con él. Se trata de un módulo transversal, es decir, se recomienda que su lectura y aprovechamiento vaya paralelo a las diferentes cuestiones que se estudiarán en las otras lecciones. 

  • ¿Qué es la estadística?

En esta lección realizaremos un pequeño análisis histórico de la estadística, donde surgió, por qué surgió; y aquellos diferentes aspectos que la han llevado a convertirse en una de las ciencias preeminentes del mundo actual.

  • Tablas estadísticas y recogida de datos. 

Se estudian nociones de muestreo y los diferentes tipos de variables estadísticas que existen. Acabamos la lección examinando cómo recoger datos y plasmarlos en un estadillo para su posterior análisis.

  • Parámetros numéricos en AED y ED

Se estudian las medidas de tendencia central, de localización, de dispersión y de simetría y apuntamiento básicas para poder caracterizar un conjunto de datos. Además, se diferencia según se trate de variable cualitativa o cuantitativa y dentro de éstas según sus diferentes subtipos: discreta, continua, nominal  u ordinal.

  • Gráficos en AED y ED
Un correcto análisis gráfico de los datos nos puede llevar a conclusiones preliminares  o bien a plantearnos preguntas a contestar posteriormente con estudios de inferencia. De lo que no cabe duda es que un buen gráfico es  una de las mejores herramientas, si no es la mejor, que nos permite resumir, agrupar y cuestionar datos; y sobre todo comunicar resultados y conclusiones a otras personas no expertas en estadística. Un correcto dominio de los diferentes tipos de gráficos es esencial para cualquier estudio estadístico.
Soporte

Durante el primer año del curso tendrás acceso a soporte de dudas y aclaraciones por e-mail y también por videoconferencia si es preciso. En el caso de que existan varias preguntas similares la videoconferencia podría ser grupal.
Asimismo, y también durante el primer año, se plantearán una serie de tareas con el fin de realizar una evaluación formativa del desempeño del curso.
Por último, los foros estarán siempre abiertos y sin más restricciones que la buena educación y el respeto.


Metodología

El curso, al utilizar la herramienta MOODLE utiliza toda la potencialidad de este sistema:

  • Tema
El curso está dividido en cinco temas o lecciones, cada uno de los cuales tiene uno o varios de los recursos siguientes
  • Libro digital:
Con el libro digital se presenta unos apuntes de teoría y práctica en formato html que sirven de soporte a lo estudiado en ese tema.
Cada tema posee un libro digital dividido en varios capítulos y subcapítulos que estructuran el conocimiento.
  • Material teórico:
En todas las lecciones se proporciona una guía teórica que, a modo de apuntes, puede ser tenida en cuenta para estudiar las diferentes lecciones.
  • Lecciones
La herramienta lecciones de Moodle se ha usado para establecer una serie de mapas sinópticos o resúmenes de la lección a estudiar. La estructura de una lección es la siguiente:
-En primer lugar se realiza un resumen o mapa sinóptico con los conceptos clave.
-Al final de la hoja existe un enlace a un cuestionario de autoevaluación con entre 1 y 3 preguntas. Si alguna de las preguntas es respondida de manera errónea se vuelve a la hoja de la lección para repasar los conceptos fundamentales.
– Cuando las preguntas del cuestionario de autoevaluación se responde correctamente, el sistema le llevará a la nueva hoja de la lección para estudiar un nuevo mapa mental del tema.
  • Cuestionarios
El curso no emite certificación, pero los cuestionarios se han pensado a modo de exámenes tipo que permitan la autoevaluación del alumno y el control del grado de adquisición de los conocimientos.
  • Vídeos:
Muchos de los conceptos se apoyarán en vídeos que sólo serán accesibles desde los enlaces proporcionados hacia la plataforma VIMEO.
  • Insignias:
Las insignias son trofeos que se adjudican al alumno a medida que va logrando objetivos.
  • Tareas:
Durante el primer año de acceso al curso las tareas se pueden remitir al tutor del curso para su corrección y retroalimentación.

Temporización
Cada módulo exigirá una serie de horas de trabajo, no obstante el tiempo que cada alumno dedique al curso va a depender de una gran cantidad de factores difíciles de establecer a priori. Además, al estar dirigido a estudiantes universitarios y de último curso de bachillerato implica una idiosincrasia particular del estudiante potencial.
Una temporalización  que se propone, en número de horas, es la siguiente:
  1. Manejo básico de R: Es una lección auxiliar en el sentido de que el curso está pensado para que se vaya asumiendo la sintaxis de R según se avanza en los conocimientos. No obstante, si se es lego en este programa, se recomienda dedicarle aproximadamente una hora de trabajo para comprender su estructura y funcionamiento.
  2. ¿Qué es la estadística?: Al ser una lección introductoria su peso en horas sobre la carga lectiva global del curso es pequeña. Se estima que un trabajo de alrededor de 1-1,5 horas es suficiente.
  3. Tablas estadísticas y recogida de datos: Los conceptos estudiados en esta lección son la base del resto del curso. Se estima que se deben dedicar un mínimo de 3 horas a su estudio para una comprensión plena.
  4. Parámetros numéricos en AED y ED: se trata de la lección más larga y densa del curso. Si bien  los conceptos (a excepción de los momentos) no son especialmente complicados, sí es cierto que hay muchos conceptos que estudiar.  Serán necesarios un mínimo de 6 horas para su completa asimilación.
  5. Gráficos en AED y ED: al igual que en el tema anterior, es una unidad larga que debe dedicársele tiempo. La estimación que se hace para este apartado es de otras 6-7 horas.
Así pues la estimación de tiempo necesaria para completar el curso será de unas 20 horas de trabajo.

Deja una respuesta

Tu dirección de correo electrónico no será publicada.