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Timestamp: 2018-06-23 13:46:21+00:00

Document:
ESTADÍSTICA EMPRESARIAL | guias.usal.es
Santiago Vicente Tavera
13.5 / 3.15 (FACULTAD DE MEDICINA)
A determinar con los alumnos
stv@usal.es
Ext. 6988 / 923 294400 ext. 6986
Antonio Blázquez Zaballos
abz@usal.es
Ext. 6986
MODULO: Instrumentales.
En su formación específica el futuro graduado en PYMES requerirá de la Estadística como complemento de la mayoría de las asignaturas.
Al futuro graduado, esta asignatura le va a servir para lograr diferentes competencias entre las que se encuentran entre otras: la recogida, síntesis y análisis de conjuntos de datos procedentes del ámbito de las PYMES, elaborar informes y comunicar los resultados, siendo por tanto, esta asignatura, una de las herramientas fundamentales para alcanzar dichas competencias.
Proporcionar a los alumnos de primer curso del Grado en Gestión de PYMES los conocimientos básicos de diferentes técnicas de Estadística tanto Descriptiva como Inferencial, que les sean de utilidad en materias posteriores y en su desarrollo profesional para resolver problemas que se presentan en la práctica, y para que, puedan tener una visión correcta de la Estadística como herramienta indispensable del Método Científico. El alumno deberá acostumbrarse a trabajar de forma rigurosa, ordenada, metódica, interpretando datos y resultados, y desarrollando un espíritu crítico.
Saber realizar una exploración de datos, mediante el análisis descriptivo de una muestra.
Comprender y manejar adecuadamente los conceptos básicos del Cálculo de Probabilidades, así como las propiedades fundamentales.
Reconocer y manejar con soltura los principales modelos probabilísticos discretos y continuos.
Entender, conocer y describir con precisión los principios básicos de la Inferencia Estadística.
Aplicar los intervalos de confianza en función de las características de las muestras y el parámetro o parámetros a estimar.
Calcular el tamaño muestral necesario para estimar un parámetro poblacional a un nivel de confianza y para un error determinado.
Aprender a ser crítico a la hora de interpretar la ficha técnica de una encuesta.
Definir los conceptos básicos para la formulación de un contraste de hipótesis.
Comprender los posibles errores que se pueden producir en un contraste de hipótesis.
Definir nivel de significación en contrastes de hipótesis.
Comprender el significado de un p-valor en un contraste de hipótesis.
Aplicar los contrastes de hipótesis en función del objetivo de la investigación de y la información que se tiene de la población o poblaciones en estudio.
Comprender el concepto de potencia de un contraste de hipótesis.
Diferenciar entre contrastes paramétricos y no paramétricos.
Utilizar los contrastes de independencia y homogeneidad para el análisis de las relaciones existentes entre dos variables cualitativas.
Comprender el concepto de correlación lineal y saber utilizar el análisis de regresión para analizar la relación entre dos variables cuantitativas y saber utilizar los contrastes asociados a dicho análisis.
Comprender el concepto de número índice y saber analizar de forma básica una serie temporal.
TEMA 1.Estadística Descriptiva.
TEMA 2.Probabilidad y Distribuciones de Probabilidad
TEMA 3.Muestreo, Estimación Puntual y Estimación por Intervalos de Confianza.
TEMA 4.Contrastes de Hipótesis. Contrastes para los parámetros de una distribución
Normal y una Binomial. Contrastes para dos distribuciones Normales.
TEMA 5.Análisis de regresión lineal y contrastes asociados.
TEMA 6.Índices y Series Temporales
TEMA 7.Análisis de Tablas de Contingencia.
Las competencias específicas y transversales que se desarrollarán en esta asignatura contribuyen a que el alumno adquiere las establecidas en el Modulo Instrumentales cuya relación aparece incluida en la Memoria de Verificación del Título de Grado en Gestión de Pequeña y Medianas Empresas.
COMPETENCIAS ESPECÍFICAS GENERALES DE LA SIGNATURA
1.- El alumno ha de conocer el lenguaje estadístico básico que le permita la lectura y comprensión de publicaciones científicas
2.- Sabrá diseñar estudios sencillos.
3.- Sabrá analizar estudios sencillos
4.- Comprender críticamente los artículos científicos del campo de la economía y las CC: Sociales
5.- Distinguir y conocer las técnicas estadísticas más usuales en su ámbito de estudio, con sus ventajas e inconvenientes.
Competencias de habilidad
1. Capacidad para evaluar datos científicos mediante procedimientos estadísticos. C5, B1, B10, B11
2. Habilidades computacionales y de procesamiento de datos, en relación con la información y los datos económicos y sociales, brutos y/o de bases de datos ya elaboradas. B1, B10, B11
3. Capacidad para elegir la técnica adecuada dependiendo del objetivo de la investigación y del tipo de datos disponible. C5, B1, B10, B11
4. Evaluación de datos científicos relacionados con su campo de investigación o campo laboral. A1, A13, B8, B10, B11, C5, C11
5. Utilización del análisis estadístico aplicado a las ciencias empresariales. B8, B10, B11, C5, C11
6. Capacidad de aplicar los conocimientos a la práctica. B10, B11, C5, C11
7. Resolución de problemas. B8, B10, B11, C5, C6, C11
8. Capacidad para tomar decisiones. A15, B10, B11, C5
9. Habilidades de gestión de la información. B11, B13, C5
10. Habilidades básicas de manejo de ordenador. B13, C11
11. Capacidad de análisis y síntesis. B8, B10, B11, C4, C5
12. Habilidad para trabajar de forma autónoma. C1, C2
13. Capacidad crítica y autocrítica. C3, C9
14. Capacidad de aprender. C3
15. Creatividad. C7
La asignatura requiere una dedicación media del alumno de 150 horas (6 créditos).
Todos los alumnos del grupo.
Clases expositivas de los contenidos teóricos de la asignatura.
Se desarrollarán seminarios, que tengan relación directa con uno o varios temas de la materia.
(Clases magistrales + Seminarios: 1,5 horas /semana)
En grupos de unos 30 alumnos (1 hora/semana)
RESOLUCIÓN DE CASOS PRÁCTICOS y PRÁCTICAS CON SOFTWARE ESTADÍSTICO.
En los temas de análisis estadístico las clases se apoyan con salidas de ordenador y se complementan con el manejo directo de programas estándar en aula de informática en las situaciones en las cuales esto sea factible.
EN GRUPOS REDUCIDOS (10 alumnos) (dos sesiones de media hora cada una al semestre)
Cáceres Hernández, José Juan. Conceptos básicos de estadística para ciencias sociales. Las Rozas (Madrid): Delta, cop. 2007.
Casas Sánchez, José Miguel, Santos Peñas, Julián. Introducción a la estadística para administración y dirección de empresas. Madrid: Editorial Universitaria Ramón Areces, 2002 (imp. 2008).
García de Cortazar, Marisa [et al.]. Estadística aplicada a las ciencias sociales: ejercicios resueltos. Madrid: UNED, 1996 (imp. 2008).
Huerga Castro, Carmen; Mures Quintana, M Jesús (coordinadoras); Abad González, Julio [et al.]. Problemas de probabilidad e inferencia estadística aplicadas a las ciencias sociales. [León]: Universidad de León, D.L. 2007.
Lind, Douglas A., Marchal, William G.; Wathen, Samuel A. Estadística aplicada a los negocios y la economía. México [etc.]: McGraw-Hill, cop. 2008.
Martín González, Germán. Prácticas de estadística básica con SPSS Valencia: Universidad Católica de Valencia "San Vicente Mártir", 2008.
Martín Pliego, Francisco Javier. Introducción a la estadística económica y empresarial: teoría y práctica. Madrid: Thomson, cop. 2004 (imp. 2008).
Martin-Pliego, F.J. y Ruiz Maya, L. (2004). Estadística. I. Probabilidad. Ed.AC. Madrid.
Montero Lorenzo, José María. Estadística descriptiva. Madrid: Thomson, D.L. 2007.
Montero Lorenzo, José María. Problemas resueltos de estadística descriptiva para ciencias Sociales. Madrid: Thomson, cop. 2008.
Moore, David S. Estadística aplicada básica. Barcelona: Antoni Bosch, D.L. 2008.
Newbold, P. Estadística para administración y economía. Madrid. Prentice-Hall (Pearson). 2008. (6ª Ed.).
Olarrea Busto, José; Cordero Gracia, Marta Estadística: 45 problemas útiles. Madrid: García-Maroto, D.L. 2007.
Pérez López, César. Estadística aplicada a través de Excel. Madrid: Pearson Educación, 2008.
Ritchey, Ferris J. Estadística para las ciencias sociales. México; Madrid: McGraw Hill Interamericana, cop. 2008.
Ross, Sheldon M. Introducción a la estadística. Barcelona: Reverté, D.L. 2007.
Ruiz Maya, L. y Martin Pliego, F.J. (2001). Estadística. II. Inferencia. Ed. Thomson. Madrid.
Se trata de un sistema de evaluación continua donde se pretende valorar tanto el trabajo del alumno a lo largo del semestre como el examen global.
Se evaluarán los conocimientos adquiridos y/o el trabajo realizado en:
1.- Las Clases de teoría.
2.- Las Clases Prácticas y Seminarios.
Resolución de supuestos teóricos y prácticos (mediante la resolución de problemas y utilización de software estadístico).
3.- Tutorías
La evaluación continua supondrá un 40% de la nota final. Se realizarán dos controles a lo largo del cuatrimestre; se incluirá en la valorarán de este 40% resolución de casos prácticos, participación, asistencia y tutorías .
El 60% restante vendrá dado por la nota del examen global de la asignatura (prueba final):
1.- La evaluación de la teoría y o seminarios supondrá el 30%
2.- Resolución de casos prácticos resueltos mediante Software Estadístico otro 30%.
Para calcular la media ponderada de ambas partes el alumno debe obtener como mínimo una calificación de 4 sobre 10 puntos en la prueba final (en caso de no superar el 4 en la prueba final la nota de la asignatura será la de esta prueba).
La recuperación se realizará únicamente del examen global de la asignatura. La evaluación continua no es recuperable.
Pruebas escritas de conocimientos teóricos.
Manejo de software de estadística: Pruebas con ordenador.
Y/o presentaciones y resolución de problemas.
Asistir tanto a las clases teóricas y seminarios y a las prácticas.
Manejar el material de apoyo disponible en Studium
Acudir a las tutorías para resolver las diversas dudas que puedan surgir a lo largo del curso.

References: Resolución 

RESOLUCIÓN 

Resolución 
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