Actuaría (plan 2015) 2023-1

Optativas, Seminario de Estadística I

Acceso al classroom del seminario

https://classroom.google.com/c/NTM3NjUyOTk0NDky?cjc=d2kiqbn

Acceso a la presentación del curso

https://drive.google.com/file/d/1DV7P1trytiHlE7dnqyvJ-7ytVqIwZg23/view?usp=sharing

Las encuestas por muestreo son una fuente importante de datos primarios en un amplio rango de disciplinas: ecología, biología, ciencias sociales, ciencias de la salud. En todas estas disciplinas, la meta original se concentró en la estimación de cantidades bien definidas (medias, totales, razones, percentiles) de una población finita, otro interés principal es el ajuste de modelos estadísticos.

Un encuesta por muestreo cuesta menos que un censo, toma menos tiempo obtener la información y en algunas ocasiones es más precisa. En la últimas década, la metodología del muestreo probabilístico ha evolucionado pero también enfrenta los avances tecnológicos que afectan a la sociedad y la forma de obtener información.

El instructor del Seminario, Omar De La Riva Torres, obtuvo el grado de doctor (estadística matemática del diseño y análisis de encuestas por muestreo) en la Universidad de Southampton, Reino Unido; ha publicado artículos de investigación en temas de muestreo y psicometría en revistas y memorias de congresos nacionales e internacionales; ha laborado en INEGI, en la DGEE-UNAM y ha sido asesor técnico en el área de estadística para proyectos del IIEc-UNAM, laboró en el CIEE-INSP; ha sido instructor asistente en cursos a nivel licenciatura, maestría y doctorado en la Universidad de Southampton. Laboró como analista estadístico senior en consultoría estadística privada.

El instructor del Seminario Ángel Gustavo José Martínez es Actuario egresado de Facultad de Ciencias, generación 2014-2018, ha impartido cursos como ayudante en las materias de Probabilidad 2, Inferencia Estadística así como de Análisis de Supervivencia y Series de Tiempo. Cuenta con 3 años de experiencia en el sector bancario en puestos relativos al análisis de información.

2. Metas y objetivos

En este seminario se busca cubrir aspectos relacionados con los procedimientos de muestreo, estimación, pruebas de hipótesis y modelos del diseño y análisis de encuestas complejas. El primer objetivo es presentar los resultados de la estadística matemática que respaldan a los métodos de muestreo; el segundo objetivo es evaluar los elementos que no están relacionados con el muestreo, aunque afectan las estimaciones finales (métodos de recolección de datos, desconfianza para responder, dificultad para encontrar a los entrevistados); y el objetivo final será revisar el futuro del muestreo como una técnica útil de análisis, para la toma de decisiones.

La teoría expuesta en el Seminario permitirá explicar e interpretar los resultados generados por los programas de cómputo estadísticos R. Los datos para ser analizados se obtendrán de fuentes reales. Para este Seminario no se asume conocimientos previos de los programas estadísticos R.

El contenido del seminario puede adecuarse para ser un curso de introducción al Muestreo o un curso intermedio para la revisión de temas que asumen conocimiento de temas de Muestreo.

3. Resultados de aprendizaje

La teoría expuesta en el seminario permitirá:

• Conocer los desarrollos teóricos para el análisis de encuestas complejas.
• Implementar la teoría usando ejemplos con datos de encuestas mexicanas.
• Ajuste de modelos estadísticos tomando en cuenta la forma en la cual se obtuvieron los datos.
• Contar con los elementos necesarios para definir la calidad de una encuesta.
• Presentar, explicar y defender los resultados de una encuesta por muestreo.

Talleres de cómputo estadístico

Se impartirán talleres de cómputo donde se enseñará el uso del paquete estadístico R y para el análisis y diseño de encuestas complejas e interpretar los resultados generados por los paquetes estadísticos.

4. Métodos de enseñanza y aprendizaje

En el aula se presentará completamente el material del Seminario descrito en el temario y se enfocará en proveer los aspectos teóricos del muestreo probabilístico que ayudarán a resolver las tareas y proyecto final del seminario. Se darán ejercicios y ejemplos para ilustrar la teoría. Las clases prácticas y los talleres de cómputo otorgarán la oportunidad de aplicar la teoría y técnicas presentadas en el seminario y también para reforzar el aprendizaje y el estudio del material de la asignatura.

5. Horarios y aula

Inicio ciclo escolar: lunes 15 de agosto de 2022.

Fin ciclo escolar: viernes 2 de diciembre de 2022.

Las clases estarán organizadas de la siguiente manera:

Día Horario Tipo de clase Aula

Lunes-Martes-Jueves/18:00 –19:00/Teórica/ Por confirmar

Miércoles-Viernes/18:00 –19:00/Práctica/Por confirmar

6. Evaluación

Dos proyectos representarán la calificación final; para cada proyecto se presentará un documento y se defenderá de manera oral en una presentación. La información de las fechas de publicación y entrega de los proyectos se indicarán durante las clases y dependiendo del avance del seminario

7. Temario del Seminario

A continuación se presenta un esquema general de los tópicos que serán cubiertos durante el curso.

1. Métodos básicos de muestreo.

2. Uso de información auxiliar.

3. Tratamiento de datos faltantes.

4. Calibración.

5. Estimación de varianza.

6. Análisis multivariado con datos de encuestas.

7. Muestras no probabilísticas.

8. Bibliografía recomendada

Los siguientes libros cubren el material del Seminario:

• Bethlehem, J., Cobben, F., & Schouten, B. (2011). Handbook of nonresponse in household surveys (Vol.568). John Wiley & Sons.
• Chambers, R. L. and Skinner, C. J. (2003). Analysis of survey data. John Wiley & Sons.
• Cochran, W. G. (1977). Sampling Techniques. 3rd Ed.
• Deville, J. C. and Särndal, C. E. (1992). Calibration estimators in survey sampling. Journal of the American Statistical Association.
• Lehtonen, R. and Pahkinen, E. (2004). Practical methods for design and analysis of complex surveys. John Wiley & Sons.
• Lohr, S. (2009). Sampling: design and analysis. Nelson Education.
• Lumley, T. (2011). Complex surveys: a guide to analysis using R, volume 565. John Wiley & Sons.
• Pfeffermann, D. and Rao, C. R. (2009a). Handbook of Statistics 29A: Sample Surveys: Design, Methods and Applications, volume 29.
• Pfeffermann, D.and Rao, C.R. (2009b). Handbook of Statistics 29B: Sample Surveys: Inference and Analysis, volume 29. Elsevier.
• Särndal, C.-E. and Lundström (2005). Estimation in Surveys with Nonresponse. Wiley, Chichester.
• Särndal, C. E., Swensson, B., & Wretman, J. (2003). Model assisted survey sampling. Springer Science & Business Media.
• Skinner, C. J., Holt, D., and Smith, T. F. (2003). Analysis of complex surveys.
• Tillé, Y. (2006). Sampling Algorithms. Springer Series in Statistics. Springer, New York.
• Valliant, R., Dever, J. A., and Kreuter, F. (2018). Practical tools for designing and weighting survey samples. Springer.
• Valliant, R., Dorfman, A., and Royall, R. (2000). Finite Population Sampling and Inference.
• Wolter, K. (2007). Introduction to Variance Estimation. Springer Series in Statistics, 2nd ed.