UNIVERSIDAD NACIONAL FACULTAD DE CIENCIAS DE LA TIERRA Y MAR ESCUELA DE CIENCIAS AGRARIAS

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1 UNIVERSIDAD NACIONAL FACULTAD DE CIENCIAS DE LA TIERRA Y MAR ESCUELA DE CIENCIAS AGRARIAS Nombre del curos: Estadística descriptiva Periodo: I Ciclo 2016 Código curso: CAF-456 Código carrera: Nivel: I nivel de bachillerato Período lectivo: I ciclo del 2016 Profesor: Dr. Eduardo Salas Alvarado Horario: M 8:30-11:30 am Naturaleza: Teórico-Práctico Modalidad: 17 semanas Número de créditos: 2 Horas Presenciales: 3 Horas de Estudio independiente: 2 Requisito: Matemática general (MAT-001) Dirección correo: glomus123@yahoo.com Descripción: El curso brinda al estudiante los conocimientos teórico-prácticos, los fundamentos conceptuales, los métodos y técnicas de recolección, presentación y análisis de datos agropecuarios. De esta forma, el y la estudiante tendrá las herramientas teórico-prácticas para que de forma objetiva y ética obtenga, resuma, presente e interprete la información (datos). El y la estudiante requerirán del manejo de datos agropecuarios en muchos de los cursos de su carrera y durante su vida como profesional, de ahí la importancia del curso en el primer año de carrera. La práctica consistirá en desarrollar la habilidad para trabajar datos agropecuarias con el uso de sofware como Excel e Infostat versión para estudiantes gratuita. Los conceptos y prácticas de este curso son básicos para cursos posteriores de Estadística Inferencial, diseños y análisis de experimentos, análisis multivariados y de modelos estadísticos entre otros que el estudiante cursará en Bachillerato, Licenciatura y Posgrado. Objetivo General Desarrollar la capacidad para emplear los métodos y las técnicas básicas de estadística e informática para la recolección, análisis y presentación de resultados de investigación. Objetivos específicos: Al finalizar el curso, el estudiante será capaz de: a. Familiarizar al estudiante con el lenguaje conceptual de la estadística. 1

2 b. Identificar las fuentes de datos y diseñar instrumentos para su recolección. c. Organizar, resumir y presentar de forma tabular (cuadros) y gráfica los datos recolectados e interpretarlos mediante diferentes técnicas. d. Interpretar y explicar la información agropecuaria resumida mediante la aplicación de medidas de posición y de variabilidad. e. Presentar los resultados del análisis en forma clara, eficiente y sencilla. f. Emplear ágilmente el paquete de cómputo Excel y el software Infostat para análisis de datos. Contenidos 1. TEMA 1: Conceptos básicos y panorama general del proceso de una investigación estadística 1.1. La importancia de la estadística en el proceso de investigación agropecuaria 1.2. Definición de estadística: descriptiva e inferencial 1.3. Población, muestra, parámetro, estadístico, unidad de estudio, característica, observación, dato: cualitativo y cuantitativo, variable: discreta y continua. 2. TEMA 2: Medición: obtención de datos y escalas de medición 2.1. Proceso de medición 2.2. Escala de medición nominal 2.3. Escala de medición ordinal 2.4. Escala de medición de intervalo 2.5. Escala de medición de razón 3. TEMA 3: Métodos tabulares y graficos para la organización y presentación de datos 3.1. Introducción. Definiciones y clasificaciones estadísticas 3.2. Formas de presentación de la información: textual, semitabular, tabular y gráfica 3.3. Construcción de cuadros estadísticos Distribuciones de frecuencias (para variables cualitativas y cuantitativas) Construcción de cuadros de frecuencia (categorías, intervalos de clases, puntos medios, rangos intraclase, frecuencias absolutas relativas y acumuladas) Interpretación y utilidad de las distribuciones de frecuencias Tipos y lineamientos para la construcción de representaciones gráficas (columnas, barras, circulares o pastel, lineales, radiales y pictogramas) Representación gráfica para distribuciones de frecuencia (histograma, polígono de frecuencia y ojivas). 4. TEMA 4: Medidas descriptivas 4.1. Introducción 4.2. Notación usada en estadística 4.3. Medidas de tendencia central: media aritmética, mediana, moda, media ponderada 4.4. Comparación de la media, mediana y moda 4.5. Medidas de posición: cuantiles, deciles, percentiles. 2

3 4.6. Medidas de variabilidad o dispersión: amplitud, desviación media, varianza, desviación estándar, coeficiente de variación 4.7. Coeficiente de asimetría y curtosis 5. TEMA 5: Técnicas exploratorias para analizar un conjunto de datos y para comparar dos o más conjunto de datos 5.1. Gráfico de puntos 5.2. Gráfico de tallos y hojas 5.3. Gráficos de cajas y alambres 5.4. Gráfico de cuantiles 5.5. Gráfico de probabilidad normal 5.6. Correlogramas 6. TEMA 6: Fuente de datos y técnicas de recolección 6.1. Datos existentes y no existentes 6.2. Fuentes primarias y secundarias 6.3. Técnicas para la recolección de datos no existentes 6.4. El cuestionario: preguntas abiertas y cerradas 6.5. El manual de códigos 6.6. El procesamiento de los datos 7. TEMA 7: Análisis de regresión y correlación lineal 7.1. Objetivos y supuestos del análisis de regresión lineal 7.2. Diagrama de dispersión 7.3. Método de mínimos cuadrados para el ajuste de una línea de regresión 7.4. Coeficiente de determinación 7.5. Objetivos y supuestos del análisis de correación lineal 8. TEMA 8: Probabilidad 8.1. Concepto, su relación con la estadística y aplicaciones 8.2. Enfoques de probabilidad (objetiva: a priori y a posteriori y subjetiva: personalista) Propiedades (adición, producto, dependencia) Cuadros (tablas) de contingencia y cuadros de probabilidades Distribuciones de probabilidades para variables aleatorias discretas y continuas. Programa Semana 1. (10 de febrero) Tema 1. Lectura y discusión del programa del curso La estadística en la investigación científica. El informe de investigación (artículo científico). Definición de estadística: descriptiva e inferencial. 3

4 Población, muestra, parámetro, estadístico, unidad de estudio, característica, observación, dato: cualitativo y cuantitativo, variable: discreta y continua. Semana 2. (17 de febrero) Temas 1 y 2. Repaso de la clase anterior El proceso de medición y los tipos de escala de medición: nominal, ordinal, por intervalo y de razón. Práctica en la clase de la materia vista Semana 3. (24 de febrero) Tema 3. Introducción a los métodos tabulares y gráficos para la organización y presentación de los datos. Ejemplos de formas de presentación de la información: textual, semitabular, tabular y gráfica. El Diseño de cuadros estadísticos Distribución de frecuencia para variables discretas. Construcción de cuadros de frecuencia para variables discretas y su representación gráfica (clases, frecuencias absolutas relativas y acumuladas). Interpretación y utilidad de las distribuciones de frecuencias discretas. Práctica en la clase del tema. Semana 4. (2 de marzo) Tema 3. Distribución de frecuencia para variables continuas. Construcción de cuadros de frecuencia (categorías, intervalos de clases, puntos medios, rangos intraclase, frecuencias absolutas relativas y acumuladas). Interpretación y utilidad de las distribuciones de frecuencias continuas. Práctica en la clase. Semana 5. (9 de marzo) Tema 3. Repaso de la clase anterior y de la práctica. Representación gráfica para distribuciones de frecuencia (histograma, polígono de frecuencia y ojivas). Construcción de representaciones gráficas (columnas, barras, circulares o pastel, lineales, radiales y pictogramas). a ética profesional en la presentación de resultados (gráficos engañosos). Graficación en Excel e Infostat Semana 6. (16 de marzo) Tema 4 Introducción a las medidas descriptivas Notación de uso común en estadística. Medidas de tendencia central: media aritmética, mediana, moda, media ponderada. Comparación de la media aritmética, mediana, moda. 4

5 Medidas de posición: cuantiles, deciles, percentiles Práctica en clase y obtención de las medidas descriptivas en Excel e infostat Semana 7. (23 de marzo): SEMANA SANTA Semana 8. (30 de marzo) Tema 4 Medidas de variabilidad o dispersión: amplitud, desviación media, varianza, desviación estándar, coeficiente de variación. Comparación de las medidas de dispersión. Informando acerca de la variabilidad de la media. Coeficiente de asimetría y curtosis. Práctica en clase y obtención de las medidas de variación en Excel e infostat. Semana 9. (6 de abril). Primer examen parcial de los temas 1 a 4. Semana 10. (13 de abril) Tema 5 Técnicas exploratorias mediante gráficos de puntos, tallos y hojas, cajas y alambres para analizar un conjunto de datos y para comparar dos o más conjunto de datos. Otros gráficos de utilidad: cuantiles, de probabilidad normal, correlogramas y correlación lineal. Demostración en infostat sobre la obtención de los gráficos en el tema 5. Práctica sobre los gráficos estudiados en la lección. Semana 11. (20 de abril) Tema 6 Fuente de datos y técnicas de recolección Fuentes primarias y secundarias Técnicas para la recolección de datos no existentes El cuestionario: preguntas abiertas y cerradas Construcción de un manual de códigos El procesamiento de los datos del cuestionario: base de datos Planteamiento de los temas de investigación en grupos Semana 12. (27 de abril) Tema 6 Repaso de la materia del tema 6 y asesoría a los grupos de los temas de investigación Semana 13. (4 de mayo) Tema 7 Objetivos y supuestos del análisis de regresión lineal Diagrama de dispersión Método de mínimos cuadrados para el ajuste de una línea de regresión Coeficiente de determinación. 5

6 Objetivos y supuestos del análisis de correlación lineal Semana 14. (11 de mayo) Tema 7 Repaso del tema 7 y práctica en clase Semana 15. (18 de mayo) Tema 8 Concepto de probabilidad, relación con la estadística y aplicaciones Enfoque de probabiliad (objetiva: a priori y a posteriori y subjetiva: personalista). Propiedades (adición, producto, dependencia) Cuadros (tablas) de contingencia y cuadros de probabilidades. Semana 16. (25 de mayo) Tema 8 Repaso de la clase anterior. Transformaciones: normalización o tipificación Distribución de probabilidades para variables aleatorias discretas y continuas Introducción a los métodos de muestreo Entrega del trabajo de investigación grupal por escrito (digital). Semana 17. (8 de junio) Segundo examen Temas 5, 7 y 8. Semana 18. (15 de junio) Entrega de notas Semana 19. (22 de junio) Examen extraordinario Semana 20. (29 de junio) Ingreso de notas en el sistema Estrategia pedagógica Como estrategia pedagógica se utilizan conceptos, principios, explicaciones, además de la utilización de diferentes estrategias y procedimientos de instrucción, que comprenden participaciones, preguntas, comentarios hacia el profesor o entre estudiantes. Los ejercicios y prácticas que los estudiantes efectúan en clase tienen la finalidad de plantearles una serie de actividades con el fin de valorar el nivel de comprensión. Los ejercicios son realizados de manera individual o en situaciones de aprendizaje en grupo, para dar a los estudiantes la oportunidad para que profundicen sobre determinados conceptos o procedimientos. Las tareas encomendadas a los estudiantes para realizarlas fuera de clase son variadas: ejercicios, solución de problemas. Los trabajos son entregados en forma individual y grupal, luego de revisados y evaluados se devuelven para facilitar una retroalimentación correctiva. Este trabajo extraclase permite obtener información respecto a la dificultad en la comprensión de los contenidos del programa. 6

7 Evaluación Primer exámen parcial 25% Segundo exámen parcial 25% 1 trabajo de investigación grupal 20% 4 Prácticas de ejercicios entregados por el profesor: 30% TOTAL 100% Bibliografía Balzarini M.G., Gonzalez L., Tablada M., Casanoves F., Di Rienzo J.A., Robledo C.W Manual del Usuario, Editorial Brujas, Córdoba, AR. Barrientos, J.A Introducción a la estadística inferencial. 12 reimp. De la 1º edición. EUNED. San José, CR. Barrientos, J.A Temas de estadística inferencial. 11 reimp. de la 1ª edición. EUNED. San José, CR. Di Rienzo J.A., Casanoves F., Balzarini M.G., Gonzalez L., Tablada M., Robledo C.W. (2008). InfoStat, versión 2008, Grupo InfoStat, FCA, Universidad Nacional de Córdoba, Argentina. Espejo M. F.; Fernández, P.; López, S.; Muñoz M.; Rodríguez C.; Sánchez, N.; Valero, F Estadística Descriptiva Probabilidad: Teoría y problemas. 3a Edición. Universidad de Cádiz. Ed. Servicio de Publicaciones de la Universidad de Cádiz, ES. Estuardo, M Estadística y probabilidad. 0y%20Probabilidad.pdf Fernadez Escobar, R.; Trapero J.; Domínguez, J Experimentación en agricultura. Sevilla: Consejería de Agricultura y Pesca, Servicio de Publicaciones y Divulgación. Sevilla, ES. 350 p. Gómez, M Elementos de estadística descriptiva. 3 a edición. EUNED. San José, CR. 269 p. Gutiérrez, E Métodos estadísticos para las ciencias biológicas. EUNA. Heredia, CR. Kazmier, L.J Estadística aplicada a la administración y a la economía. 3º edición. MacGraw-Hill. MX. 416 p. Monroy, S Estadística descriptiva. Instituto Politécnico Nacional. MX. 7

8 Pérez L., C Estadística aplicada a través de Excel. Pearson Educación. Madrid, ES. ZAR, J. H Biostatistical analysis. 4ta. Ed. Prentice-Hall. EE.UU. 123p. 8