Pontificia Universidad Católica del Ecuador

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1 . DATOS INFORMATIVOS FACULTAD: CIENCIAS HUMANAS CARRERA: CIENCIAS GEOGRÁFICAS Y PLANIFICACIÓN TERRITORIAL Asignatura/Módulo: ESTADÍSTICA II Código: Plan de estudios: H07 Nivel: Tercero Pre-requisitos: Estadística I Co-requisitos: Matemática III, Espacio y Sociedad, Meteorología y Climatología, Topografía. Período académico: Primer semestre año académico 0- N Créditos: 0 DOCENTE. Nombre: Enid Palacios V Grado académico o título profesional: Máster en Investigación y Docencia Universitaria Doctora Pedagogía PUCE egresada Lcda. Matemática Breve reseña de la actividad académica y/o profesional: Normalista. Pedagoga. Maestra Guía y Directora de Prácticas Pedagógicas. Consultora en Estadística. Docencia en Estadística Descriptiva, Estadística Inferencial, Bioestadística, Diseño Experimental, Matemática, Geometría Analítica, Metodología de la Investigación Científica. En la PUCE desde 99 hasta la fecha. Áreas de interés científico: Estadística, Diseño y Evaluación de Proyectos, Control de Calidad, Matemática, Investigación Cuantitativa y Cualitativa e Investigación Educativa. Indicación de horario de atención al estudiante: Teléfono: ext. 9; Cel Martes y Jueves de h00 a h00. DESCRIPCIÓN DEL CURSO Los contenidos se desarrollan orientados a la resolución de problemas geográficos y de planificación territorial de tal manera, que los estudiantes aprendan a utilizar la estadística en procesos de investigación para acercarse a asuntos de localidad, resolver, analizar y predecir problemas de espaciosociedad mediante intervalos de confianza y pruebas de Hipótesis con variables Paramétricas y no Paramétricas, que generen modelos estadísticos para estudiar tendencias y escenarios de ocurrencia de fenómenos estocásticos o determinísticos. Por ser un curso eminentemente aplicado se utilizan procedimientos estadísticos validados con el SPSS y la ejecución de un proyecto de investigación que se desarrolla en el transcurso del semestre, se privilegia la interpretación de resultados. Es indispensable la participación proactiva y responsable de los estudiantes.. OBJETIVO GENERAL Al finalizar el semestre, como resultados de aprendizaje, los alumnos serán capaces de diseñar y aplicar modelos estadísticos mediante intervalos de confianza y pruebas de hipótesis con variables Paramétricas y no Paramétricas

2 relacionadas con las ciencias geográficas orientadas hacia la planificación, manejo de áreas protegidas, recursos naturales y desarrollo sustentable. Hacer uso de la tecnología de información para facilitar la realización de actividades de aprendizaje. Afianzar y apoyar a una conciencia de actitud crítica y analítica.. RESULTADOS DE APRENDIZAJE Al finalizar el curso, el/a estudiante estará en capacidad de Nivel de desarrollo de los resultados de aprendizaje Inicial / Medio / Alto Diferenciar entre estimación puntual e intervalos de estimación. Reconocer pruebas de significación paramétricas y pruebas no paramétricas para estimar características poblacionales. Formular y probar hipótesis estadísticas para contrastar con intervalos de confianza. Distinguir entre diseños con muestras dependientes e independientes para estimar parámetros. Utilizar el análisis de varianza (ANOVA) de uno y dos factores para comparar simultáneamente tres o más poblaciones. Construir modelos de Regresión lineal para previsiones y remediaciones de situaciones geográficas inmersas es un espacio determinado. Aplicar modelos estadísticos correspondientes a pruebas no paramétricas, para la optimización de los recursos naturales. Usar ecuaciones de tendencia para predecir futuros períodos y desarrollar pronósticos ajustados estacionalmente. alto Alto Alto Medio Alto Medio Medio Medio

3 Teóricas Prácticas SEMANA Tutoría N de horas Valoración Pontificia Universidad Católica del Ecuador 5. RELACIÓN CONTENIDOS, ESTRATEGIAS DIDÁCTICAS Y RESULTADOS DE APRENDIZAJE N HORAS TRABAJO AUTÓNOMO DEL/A ESTUDIANTE EVIDENCIAS CONTENIDOS (UNIDADES Y TEMAS) CLASES Actividades ESTRATEGIAS DE ENSEÑANZA - APRENDIZAJE RESULTADOS DE APRENDIZAJE Descripción Aspectos básicos introductorios para el curso. Análisis del plan del curso. Unidad. Métodos y Distribuciones de Muestreo Tipos de muestreo probabilístico. Distribución de muestreo de medias muestrales. Teorema de límite central Estimaciones puntuales e intervalos de confianza. Selección de un tamaño de muestra adecuado para variables cuantitativas y cualitativas. Lectura del programa de la materia. Análisis y comentarios sobre contenido del programa. Evaluación Diagnóstica. Consulta de métodos de Muestreo Probabilístico. Calcular intervalos de estimación para variables cuantitativas y cualitativas con muestras grandes y pequeñas. Determinar tamaños de muestra Deber y aplicar en el Proyecto Bienvenida, motivación y exposición de la profesora. Revisión de prueba diagnóstica, Retroalimentación. Exposición de la profesora. Base de datos Recolección de datos Video sobre Teorema del Límite Central Clase Magistral, Taller, Ejemplos Elaborar un ensayo con los aspectos básicos requeridos y consensuados en el aula. Prueba diagnóstica. Diferenciar entre tipos de muestreo Realizar distribuciones muestrales Calcular e interpretar estimaciones puntuales e intervalos de confianza. Prueba de diagnóstico Corrección de la prueba Ensayo de una página, (aplicar normas del trabajo científico). Obtener los cuatro tipos de muestreo. Calcular medias muestrales Calcular intervalos de confianza Obtener tamaños de muestras para medias y Proporciones

4 Unidad : Prueba de Hipótesis Muestras grandes: una población. Definir plantear hipótesis estadísticas Error de Tipo I y II Media y proporción poblacional Valor P en la prueba de Hipótesis Muestras grandes: dos poblaciones Dos medias poblacionales, diferencia entre dos relaciones proporcionales de poblaciones. PRIMER PRUEBA Unidad : Prueba de Hipótesis Muestras pequeñas: una y dos poblaciones. Muestras dependientes e independientes Unidad : Análisis de Variancia Distribución F Comparación de dos variancias poblacionales Prueba ANOVA de un factor. Inferencia de las medias de tratamiento SEGUNDA PRUEBA Escribir hipótesis de una y dos colas para media y proporción poblacional Revisar cinco pasos de prueba de hipótesis. Deberes Deberes PRIMER PRUEBA PARCIAL Consulta muestras dependientes e independientes Ejercicios de aplicación según texto Ejercicios de aplicación de análisis de varianza de un factor SEGUNDA PRUEBA PARCIAL Corrección de la Prueba Taller interactivo grupal Clase Magistral. Clase Magistral, Taller, Ejemplos Exposición y debate Tutorial, Conocimiento y aplicación Revisión y corrección de la prueba. Clase Magistral, Taller interactivo grupal. Ejemplos Tutorial, exposición docente. Clase Magistral Plantear interrogantes Tiempo de respuesta Conocimiento y aplicación Revisión y corrección de la prueba. Escribir hipótesis sobre media y proporción poblacional. Tutorial Diferenciar entre error TIPO y Obtener valores P con SPSS e Interpretar Utilizar Ayudas Computacionales Realizar la prueba de teoría y práctica con SPSS Estudio de Casos Diferenciar entre muestras dependientes e independientes Comparar varianzas de poblaciones Diferenciar términos específicos de ANOVA Realizar la prueba de teoría y práctica con SPSS Plantear hipótesis Pasos de prueba de hipótesis. Deber y taller de prueba de hipótesis para reconocer Tipo de Error Comprobar valores P Desarrollo de Ejercicios SPS y manual Prueba Interpretación con SPSS Consulta. Debate y conclusión Ejercicios Tomar decisiones según una tabla ANOVA de factor Prueba Interpretación con SPSS Investigación Formativa SALIDA DE CAMPO 8-9 octubre 0 Prueba ANOVA de dos factores Unidad 5: Regresión Lineal y Correlación Coeficiente de Correlación y de Determinación. Prueba de significancia del coeficiente de correlación. Prueba t Grupos de trabajo. Guía de salida de campo Ejercicios de aplicación de análisis de varianza en dos direcciones Revisión de temas complementarios. Intercambio criterios en debate Realizar pruebas de hipótesis para establecer si es diferente de cero el coeficiente ρ (ro) en la población Tutorial, exposición docente. Taller interactivo grupal Clase magistral. Ayudas computacionales. Exposición, Video y transparencias. Clase magistral y aplicación Aplicar conocimientos en actividades planificadas. Aplicaciones espaciales. Aplicar procedimientos ANOVA para tratamiento y bloqueo. Graficar la ecuación de regresión en diagramas de dispersión. Informe de salida de Campo. Tabla ANOVA de dos factores Interpretación. Trazar ecuación de regresión en diagramas de dispersión. Ejercicios de aplicación

5 TERCER PRUEBA Unidad 6 : Métodos NO Paramétricos Una muestra: Pruebas de bondad de ajuste. Prueba de signo Observaciones pareadas: prueba de rangos con signo de Wilcoxon. Prueba de suma de rangos de Wilcoxon. Varias muestras independientes: Prueba de Kruskal-Wallis Unidad 7. Series de Tiempo y Predicción Componentes de una serie de tiempo Ecuación de tendencia lineal Promedio Móvil Ecuación de tendencia no lineal Ecuaciones de tendencia CUARTA PRUEBA Revisión de Materia y Proyecto TERCERA PRUEBA PARCIAL Corrección de la Prueba Ejercicios Consulta y exposición por grupos Pronóstico de eventos futuros Deber CUARTA PRUEBA PARCIAL Retroalimentación Dialogo académico de pruebas paramétricas vs pruebas no paramétricas Resumen de exposiciones Diapositivas Exposición magistral Proyección de tendencias con página Web Graficar ecuaciones de tendencia lineal y no lineal en series de tiempo Conocimiento y aplicación Revisión y corrección de la prueba. Taller interactivo grupal. Realizar la prueba de teoría y práctica con SPSS Calcular e interpretación Conocer, conceptualizar y aplicar métodos no paramétricos Calcular e interpretar Series de Tiempo y Predicción Graficar ecuaciones de tendencia lineal y no lineal en series de tiempo Realizar la prueba de teoría y práctica con SPSS Prueba Interpretación con SPSS Calcular pruebas de frecuencias esperadas iguales y diferentes. Exposición Diferenciar entre los cuatro componentes de una serie de tiempo. Calcular promedios móviles Graficar e interpretar gráficos Prueba Interpretación con SPSS

6 6. METODOLOGÍA Y RECURSOS A. METODOLOGÏA Las unidades serán tratadas: clases magistrales: mediante la UVE heurística de Gowin. prácticas en aula que tenga el software SPSS en el Centro de Cómputo. Para enseñar a aprender, se emplea la enseñanza de estrategias meta cognitivas explícitas a fin de que los estudiantes seleccionen y regulen inteligentemente estrategias y técnicas de aprendizaje. Se promueve y canaliza: Participación activa del estudiante mediante controles de lectura, debates, trabajos de grupo, deberes Talleres interactivos y grupales Estudio, análisis, y discusión grupal de casos de estudio Tutoriales de refuerzo Investigación Formativa: SALIDA DE CAMPO dos días y una noche. B. RECURSOS: Texto, libros de consulta, guías, boletines, revistas, artículos, biblioteca y hemeroteca PUCE. Base de datos SIG, censos Páginas Web Correo electrónico Excel, Programa SPSS, , pizarra, etc. 7. EVALUACIÓN TIPO DE EVALUACIÓN CRONOGRAMA CALIFICACIÓN ENTREGA EN SECRETARÍA PRIMER PARCIAL Prueba Prueba Participación, trabajos, deberes, consultas, talleres. Salida de campo SEGUNDO PARCIAL 7 al de septiembres del 0 al 5 de octubre 0 8 al de octubre 0 Prueba 9 octub al de noviemb 0 Prueba Talleres, deberes. Consultas y exposición puntos puntos 5 puntos puntos 5 al 9 de octubre 0 puntos 6 al 0 de noviembre puntos 5 puntos puntos al 7 de diciembre 0 Examen Final: Teoría 0 puntos, Proyecto 0 puntos

7 NOTA: El Proyecto se desarrolla durante el semestre. El día de cada prueba parcial se revisa el avance del proyecto y se realizan las correcciones pertinentes. No se reciben trabajos atrasados. 8. BIBLIOGRAFÍA a. BÁSICA Bibliografía (basarse en normas APA). Spiegel, Larry Stephens. (009) Estadística Schaum ( Ed). México: Editorial McGraw Hill.. McGrew, Chapman/ Monroe Charles. (000). Introducción para la solución de problemas estadísticos en Geografía.( Ed). Estados Unidos: McGraw Hill. Mason, Lind, Marshall(00). Estadística para Administración y Economía. ( )Ed). México: Alfaomega Disponible en Biblioteca a la fecha? si No si No. Ejemplares (si está disponible) b. COMPLEMENTARIA Bibliografía (basarse en normas APA).Wakerly, Mendenhall y Scheaffer. (00) Estadística matemática con aplicaciones. (7 Ed). México DF: Editorial Cengage Learning Disponible en Biblioteca a la fecha? no No. Ejemplares (si está disponible) c. RECOMENDADA Bibliografía (basarse en normas APA) Martínez Ciro, Bencardino.(0). Estadística y Muestreo.( Ed).Bogotá: editorial ECOE. Disponible en Biblioteca a la fecha? no No. Ejemplares (si está disponible) d. BIBLIOTECAS VIRTUALES Y SITIOS WEB RECOMENDADOS

8 Revisado: f) Coordinación de Docencia Fecha: Aprobado: f) Decano Por el Consejo de Facultad Fecha: Fecha: