Categoría: Funcionarios y Personal

rzo, para la igualdad efectiva de mujeres y hombres: Título Preliminar, título I «El principio de igualdad y la tutela contra la discriminación» y Título II «Políticas públicas para la igualdad».
1. El sistema estadístico español. La Ley de la Función Estadística Pública. Principios generales. La recogida de datos. Secreto estadístico. Difusión de la información estadística. Infracciones y sanciones.
2. Concepto de estadística. Las unidades estadísticas. Variables cualitativas y cuantitativas. Variables discretas y continuas. Distribuciones unidimensionales de frecuencias. Distribuciones acumuladas. Tablas estadísticas. Representación gráfica.
3. Medidas de síntesis de una distribución de frecuencias. Medidas de posición. Media aritmética, geométrica y armónica. Medidas de posición robustas. Mediana, moda y cuantiles. Cálculo de las mismas y propiedades. Aplicaciones.
4. Medidas de dispersión. Recorrido, varianza y desviación típica. Otras medidas de dispersión. Momentos. Cálculo y aplicaciones. Simetría y curtosis. Medidas de concentración. Índice de Gini. Curva de Lorenz.
5. Distribuciones estadísticas bidimensionales. Distribuciones marginales y condicionales. Independencia y asociación de las variables. Estadísticos de asociación. Cálculo y propiedades.
6. Fenómenos aleatorios. Regularidad estadística. Conceptos de probabilidad. Propiedades. Independencia de sucesos. Teorema de Bayes.
7. Variables aleatorias. Variables discretas. Función de probabilidad. Variables continuas. Función de densidad. Propiedades. Esperanza matemática. Propiedades. Varianza. Propiedades. Función característica y función generatriz de momentos. Acotación de Tchebychev.
8. Distribución binomial. Propiedades. Distribución de Poisson. Propiedades. Relación entre ellas. Otras distribuciones discretas.
9. Distribución uniforme. Distribución exponencial. Distribución Pareto. Propiedades.
10. Distribución normal. Tablas y propiedades. Utilización de la distribución normal para aproximar probabilidades de binomial y de Poisson.
11. Censo y muestra: ventajas e inconvenientes. Concepto de muestreo probabilístico: población, marco y muestra. Estimadores insesgados. Errores de muestreo y ajenos al muestreo. Intervalos de confianza. Selección con probabilidades iguales. Selección con probabilidades desiguales.
12. Muestreo aleatorio simple en una población finita. Estimadores. Errores de muestreo. Intervalos de confianza. Contraste de hipótesis. Tamaño de la muestra. El estimador de razón.
13. Muestreo estratificado. Muestreo por conglomerados. Concepto. Principios fundamentales. Afijación de la muestra. Estimadores. Errores de muestreo.
14. Estimación estadística. Estimadores puntuales y sus propiedades. Métodos de estimación. Método de los momentos. Método de mínimos cuadrados. Método de máxima verosimilitud. Métodos para evaluar estimadores: error cuadrático medio, suficiencia e insesgadez.
15. Estimación por intervalos y Contrastes de Hipótesis. Introducción. Métodos para encontrar estimadores de intervalos. Componentes de un contraste de hipótesis. Contraste de ratios de verosimilitudes. Evaluación del contraste: probabilidades de error y función de potencia. Test no paramétricos.
16. Métodos de análisis estadístico multivariante. Clasificación tipos de métodos y descripción de las técnicas estadísticas multivariantes. Estructura de un análisis multivariante.
17. Series temporales. Componentes de una serie temporal. Modelo aditivo y multiplicativo. Métodos para la determinación de la tendencia.
18. El análisis de las series temporales. Métodos elementales para la determinación de las variaciones estacionales y los movimientos cíclicos.
19. Tipos y formatos de ficheros de datos para tratamiento estadístico de la información. Importación y Generación de Ficheros XML con MS Excel y MS Access. Ficheros con formato csv. Utilidades.
20. Herramientas informáticas de Análisis de Datos: El Software Estadístico de Análisis de Datos IBM SPSS. Hoja de Cálculo Excel. Módulo Análisis de Datos. Solver. Programación Visual Basic para Aplicaciones (VBA). Base de Datos Access. Consultas SQL y Programación Visual Basic para Aplicaciones (VBA).
1. Sistemas de Información de Gestión de Calidad (I). Indicadores de Plan de Calidad UMH. Tasas Académicas. Tasas AVAP
2. Sistemas de Información de Gestión de Calidad (II). Encuestas: Proceso de diseño y puesta en marcha de encuestas. Validez, fiabilidad, tipos de preguntas y escalas de respuestas. Tipos de encuestas UMH. Sede Electrónica: Quejas, sugerencias y felicitaciones. Buzón de sugerencias UMH.
3. Plan Director para la Calidad en la Gestión. Objeto y ámbito de aplicación. Estructura y principales procesos del Plan Director. Cálculo de incentivos a la calidad por la mayor implicación y eficacia. Herramienta de gestión del Pacto por la Calidad.
4. Sistema de Garantía Interno de Calidad en la UMH. Objeto y ámbito de aplicación. Estructura del SGIC. Documentación del SGIC. Órganos responsables del SGIC. Herramienta de gestión del SGIC (SGQ).
5. Proceso de Acreditación de los Títulos Universitarios en la Comunidad Valenciana. Objeto y ámbito de aplicación. Proceso de acreditación. Criterios de evaluación. Evidencias y tablas.
6. Proceso de Seguimiento de los Títulos Universitarios en la Comunidad Valenciana. Objeto y ámbito de aplicación. Proceso de acreditación. Criterios de evaluación. Evidencias y tablas.
7. Diseño de Bases de Datos. Hojas de cálculo Excel. Bases de datos Microsoft Access. Modelos conceptuales lógicos y físicos. Modelo entidad-relación.
8. Bases de datos I. Diseño e implementación de bases de datos. Modelo entidad-relación. Modelo-Vista-Controlador: Lenguaje UML.
9. Bases de datos II. Bases de datos Microsoft Access. Vinculación de tablas mediante ODBC. Consulta y manipulación de datos: el lenguaje SQL. Programación en Visual Basic para Aplicaciones (VBA).
10. Programación de aplicaciones con acceso a bases de datos. Tecnologías. Establecimiento de conexiones. Ejecución de consultas en el servidor de bases de datos. Tipos de datos y estructuras del lenguaje PHP. Programación orientada a objetos en PHP. Acceso a bases de datos en PHP. Programación de aplicaciones web utilizando PHP.
1. Tamaño de la muestra aplicado al diseño experimental. Uso de G*Power.
2. Programación (I): Programación avanzada en R y acceso a bases de datos en SQL, Access y Oracle. Desarrollo de scripts.
3. Programación (II): Rstudio y Google Sheet. Desarrollo de scripts.
4. Diseño óptimo de experimentos en experimentación animal y biomedicina.
5. Sesgo de sexo en experimentación animal. Estandarización en la comunicación de resultados científicos.
6. Mejora de la reproducibilidad científica a través del diseño, análisis y publicación de los estudios con animales.
7. Ensayos clínicos y estudios post-autorización.
8. Modelos de regresión mixtos.
9. Modelos de suavizado y aditivos.
10. Reporte adecuado de revisiones sistemáticas y meta-análisis.
1. Sistema Integral de Información Universitaria (SIIU). Objetivos. Estructura y tipo de información. Catálogo de indicadores.
2. Sistema de Información de las Universidades Valencianas Públicas (SIUVP). Objetivos. Estructura y tipo de Información. Catálogo de indicadores.
3. Rankings de Universidades Nacionales e Internacionales. Estructura y tipo de información. Catálogo de indicadores de clasificación.
4. Métodos de medición de la dedicación del personal en las actividades de docencia e investigación universitaria.
5. Encuestas y estadísticas universitarias de Investigación. Tipos de encuestas y organismos solicitantes de la información. Estructura y tipo de información. Catálogo de indicadores.
6. Encuestas del Instituto Nacional de Estadística (INE) de Coste laboral y Estructura Salarial. Estructura y tipo de Información. Normativas de cumplimiento e implicaciones. Otras encuestas e informes estadísticos nacionales sobre el personal de las universidades.
7. Estadísticas Universitarias Oficiales sobre Docencia e Investigación. Informe la Universidad Española en Cifras de la CRUE. Estructura y tipo de información. Catálogo de indicadores.
8. Bases de Datos Relacionales. Normalización de Bases de Datos. Sistemas de Gestión de Bases de Datos Relacionales. Consulta y Manipulación de Datos. El Lenguaje SQL.
9. Minería de datos y machine learning. Aplicaciones y técnicas. Aprendizaje supervisado y sin supervisión. Fundamentos de Big Data. Evolución de las arquitecturas de datos. Plataformas utilizadas. Análisis en Big Data.
10. Computación Estadística. Programación y Análisis Estadístico Avanzado de Datos con R. Programación y Análisis de Datos con Python.
Sr./Sra. ________________________________________________, con domicilio en ____________________________________ y documento nacional de identidad número ___________, declara, a efectos de ser nombrado/a funcionario/a de la Escala Técnica Media de Estadística, que no ha sido separado/a del servicio de ninguna de las Administraciones Públicas y que no se halla inhabilitado/a penalmente para el ejercicio de funciones públicas.
Elche, ................. de ................. de ..............
Sr./Sra. ___________________________________________________, con domicilio en_________________________________________ y (documento de acreditación de nacionalidad) número________________________, declara, a efectos de ser nombrado/a funcionario/a de la Escala Técnica Media de Estadística que no está sometido/a sanción disciplinaria o condena penal que impida, en mi Estado, el acceso a la función pública.
Elche, ................. de ................. de ..............