Contenido

1. Inferencia estadística: introducción y conceptos básicos

1.1. Introducción, objetivos y programa de la asignatura

1.2. Población y muestra.

1.3. Estadísticos.

1.4. Distribución de la proporción, la media y la varianza muestrales: distribución normal y Teorema Central del Límite.

2. Estimación puntual

2.1. El problema de la estimación puntual. Parámetro y estimador

2.2. Propiedades de los estimadores 

2.2. Estimador de una proporción

2.3. Estimador de la esperanza y de la varianza poblacionales.  

2.4. Como encontrar un buen estimador: método de los momentos y método de máxima verosimilitud.

3. Estimación por intervalos de confianza

3.1. Concepto de intervalo de confianza

3.2. Intervalo de confianza para una proporción

3.3. Intervalos de confianza para la media (con varianza poblacional conocida o varianza poblacional desconocida). Caso normal y caso general

3.4. Intervalo de confianza para la varianza. Caso normal

3.5. Intervalo para la diferencia de medias (datos aparejados o muestras independientes con varianzas poblacionales conocidas, desconocidas e iguales, o desconocidas y diferentes). Caso normal y caso general

4. Pruebas de hipótesis para una población. Conceptos fundamentales

4.1. Planteamiento del problema de una prueba de hipótesis. Tipos de hipótesis. Errores de tipos I e II

4.2. Nivel de significación y región crítica. El valor p. La función de potencia

4.3. Contraste para una proporción.

4.4. Contraste para la media poblacional. La prueba Z y la prueba t de Student

4.5. Determinación del tamaño muestral para garantizar un nivel de confianza y una precisión dadas

4.6. Contraste para la varianza

4.7. Relación entre la región de aceptación de una prueba de hipótesis y el intervalo de confianza

5. Contrastes de hipótesis e intervalos de confianza para comparar de dos poblaciones

5.1. Comparación de las proporciones de dos poblaciones independientes

5.2. Comparación de las medias de dos poblaciones a partir de datos aparejados

5.3. Comparación de las medias de dos poblaciones independientes

5.4. Comparación de las proporciones de dos poblaciones independientes

5.5. Comparación de las varianzas de dos poblaciones normales independientes. La prueba F

6. Pruebas no paramétricas basadas en la ley de khi al cuadrado

6.1. La prueba de khi al cuadrado de Pearson por el ajuste de la muestra a una distribución

6.3. La prueba de khi al cuadrado de independencia para datos categóricos

6.4. La prueba de khi al cuadrado de homogeneidad para datos categóricos

7. Comparación de tres o más medias

7.1. Contraste ANOVA de un factor

7.2. Comparación múltiple de medias (Test de Tuckey)

8. El modelo de Regresión Lineal Simple

8.1. Relación lineal entre dos variables numéricas: Coeficiente de correlación de Pearson

8.2. Planteamiento del modelo de regresión lineal

8.3. Estimación de los parámetros (mínimos cuadrados) y contrastes de hipótesis

8.3. Bondad de ajuste del modelo. Coeficiente de determinación y rango de valores.

8.4. Predicción puntual y por intervalos

8.5. La función logaritmo para mejorar la relación lineal

 

IMPORTANTE: En la docencia, la perspectiva de género implica revisar los sesgos androcéntricos y cuestionar los supuestos y estereotipos de género ocultos. Esta revisión conlleva incluir a los contenidos de la asignatura el conocimiento producido por las mujeres científicas, a menudo olvidadas, procurando el reconocimiento de sus aportaciones, así como el de sus obras en las referencias bibliográficas. También se procurará introducir en la parte más práctica de la asignatura, el análisis y comparación de datos estadísticos por sexo, comentando a el aula las causas y los mecanismos sociales y culturales que pueden sustentar las desigualdades observadas.