Curso Básico de Estadística para Ciencias Sociales

Este Curso básico de Estadística para Ciencias Sociales le ofrece una formación especializada en la materia. Hoy en día es muy importante tener cierto conocimiento estadístico para la comprensión y utilización de la información disponible a nuestro alrededor. Por eso, con este Curso de Estadística para Ciencias Sociales se ofrece los conocimientos necesarios para aquellos profesionales de las ciencias sociales que quieran realizar un análisis estadístico de los fenómenos sociales.

UNIDAD DIDÁCTICA 1. ORÍGENES Y DESARROLLO DE LA ESTADÍSTICA

  1. Historia de la estadística
  2. Introducción a la estadística

UNIDAD DIDÁCTICA 2. CONCEPTOS BÁSICOS Y ORGANIZACIÓN DE DATOS ESTADÍSTICOS

  1. Introducción, concepto y funciones de la estadística
  2. Estadística descriptiva
  3. Estadística inferencial
  4. Medición y escalas de medida
  5. Variables: clasificación y notación
  6. Distribución de frecuencias
  7. Representaciones gráficas
  8. Propiedades de la distribución de frecuencias

UNIDAD DIDÁCTICA 3. ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA

  1. Medidas de posición
  2. Medidas de dispersión
  3. Medidas de forma
  4. Curva de Lorenz, coeficiente de Gini e índice de Theil

UNIDAD DIDÁCTICA 4. DISTRIBUCIONES DE PROBABILIDAD

  1. Conceptos previos de probabilidad
  2. Variables discretas de probabilidad
  3. Distribuciones discretas de probabilidad
  4. Distribución normal
  5. Distribuciones asociadas a la distribución normal

UNIDAD DIDÁCTICA 5. TEOREMA CENTRAL DEL LÍMITE

  1. Introducción al Teorema Central del Límite
  2. Aproximación normal a la distribución binomial
  3. Teorema Central del Límite de Laplace
  4. Teorema Central del Límite y primeras demostraciones rigurosas
  5. Generalizaciones del Teorema Central del Límite

UNIDAD DIDÁCTICA 6. DISEÑOS MUESTRALES PROBABILÍSTICOS

  1. El muestreo aleatorio simple o irrestrictamente aleatorio
  2. Muestreo aleatorio estratificado
  3. Los estimadores indirectos: razón y regresión
  4. El muestreo aleatorio por conglomerados
  5. 5.Muestreo polietápico
  6. 6.Muestreo aleatorio sistemático
  7. Muestreo sistemático replicado
  8. La técnica de las submuestras interpenetrantes

UNIDAD DIDÁCTICA 7. LAS DISTRIBUCIONES MUÉSTRALES

  1. Qué es una distribución muestral
  2. Distribución muestral del estadístico media
  3. Distribución muestral del estadístico proporción

UNIDAD DIDÁCTICA 8. ESTIMACIÓN PUNTUAL DE PARÁMETROS

  1. Método de máxima verosimilitud
  2. Método de los momentos
  3. Relación entre el método de máxima verosimilitud y el de los momentos
  4. Propiedades deseables para un estimador paramétrico

UNIDAD DIDÁCTICA 9. CONTRASTE DE HIPÓTESIS

  1. Introducción a las hipótesis estadísticas
  2. Contraste de hipótesis
  3. Contraste de hipótesis paramétrico
  4. Tipologías de error
  5. Contrastes no paramétricos

UNIDAD DIDÁCTICA 10. ANÁLISIS DE VARIANZA: UN FACTOR DE EFECTOS ALEATORIOS

  1. Modelos de medidas repetidas

UNIDAD DIDÁCTICA 11. REGRESIÓN LINEAL

  1. Introducción a los modelos de regresión
  2. Modelos de regresión: aplicabilidad
  3. Variables a introducir en el modelo de regresión
  4. Construcción del modelo de regresión
  5. Modelo de regresión lineal
  6. Modelo de regresión logística
  7. Factores de confusión
  8. Interpretación de los resultados de los modelos de regresión

UNIDAD DIDÁCTICA 12. INTRODUCCIÓN A LA ESTADÍSTICA NO PARAMÉTRICA

  1. Estadística no paramétrica. Conceptos básicos
  2. Características de las pruebas
  3. Ventajas y desventajas del uso de métodos no paramétricos
  4. Identificación de las diferentes pruebas no paramétricas

227,00 

Detalles del Curso

Información adicional

Horas 200 Horas
Modalidad ONLINE

¿Por qué elegir Aurea?

Metodología de Aprendizaje Online

  • Aprendizaje activo y autónomo: A diferencia de la formación presencial, en el e-learning es clave fomentar que el alumno sea protagonista de su propio proceso de aprendizaje.

  • Microlearning y contenidos modulares: Lecciones breves, bien estructuradas, que permitan avanzar paso a paso.

  • Gamificación y elementos interactivos (cuestionarios, simulaciones, casos prácticos) aumentan la motivación y retención del conocimiento.

  • Evaluación continua: No solo exámenes finales, sino también foros, tareas prácticas y autoevaluaciones.

Plataforma online Moodle

  • Moodle es una excelente elección como LMS (Learning Management System). Algunas ventajas:

    • Código abierto y altamente personalizable.

    • Permite gestión de usuarios, seguimiento de progreso, certificados automáticos, SCORM, etc.

    • Integración con plugins y herramientas externas como H5P, BigBlueButton, Zoom, etc.

  • Optimiza la navegación y la experiencia de usuario: que la plataforma sea clara, intuitiva y visualmente amigable.

  • Mobile first: Muchos usuarios acceden desde el móvil, así que asegúrate de que la plataforma esté bien adaptada.

Equipo Docente y Tutoría

  • Docentes formados en pedagogía digital: No basta con saber del tema; es crucial saber cómo enseñarlo online.

  • Disponibilidad y acompañamiento: Los alumnos valoran mucho el soporte y el feedback de tutores.

  • Presencia activa: En foros, comentarios y webinars. Esto reduce la sensación de soledad del estudiante online.

  • Capacitación constante del equipo docente en nuevas metodologías y herramientas digitales.

Interacción y Comunidad

  • Foros, chats y actividades colaborativas: fomentan el aprendizaje social.

  • Feedback entre pares: puede ser útil para mejorar y compartir conocimientos.

  • Gamificación social: rankings, badges, desafíos grupales.

  • Encuestas y sugerencias: para mejorar el curso con la opinión de los propios alumnos.