Después de hacer estos cursos, me siento seguro creando visualizaciones y cuadros de mando profesionales
Shoebur RahmanEspecialista en adquisiciones, Giz Bangladesh
Descripción del curso
El muestreo es un pilar de la inferencia estadística y las pruebas de hipótesis. Es fundamental en el análisis de encuestas y el diseño experimental. Este curso explica cuándo y por qué el muestreo es importante, y te enseña a realizar los tipos de muestreo más comunes, desde el muestreo aleatorio simple hasta métodos más complejos como el muestreo estratificado y por conglomerados. Más adelante, el curso aborda la estimación de estadísticas poblacionales y cómo cuantificar la incertidumbre de tus estimaciones generando distribuciones muestrales y distribuciones bootstrap. A lo largo del curso, trabajarás con conjuntos de datos reales sobre valoraciones de café, canciones de Spotify y rotación de personal.
Requisitos previos
Programa de formación
Esquema del curso
1
Introducción al muestreo
Aprende qué es el muestreo y por qué es útil, comprende los problemas que provoca el muestreo por conveniencia y conoce las diferencias entre aleatoriedad verdadera y seudoaleatoriedad.
- Muestreo y estimaciones puntuales50 XP
- Motivos para muestrear50 XP
- Muestreo simple con dplyr100 XP
- Muestreo sencillo con base R100 XP
- Muestreo por conveniencia50 XP
- ¿Se pueden generalizar los hallazgos de la muestra?100 XP
- ¿Son generalizables estos hallazgos?100 XP
- Generación de números seudorandom50 XP
- Generar números aleatorios100 XP
- Entender las semillas aleatorias100 XP
2
Métodos de muestreo
Aprende cómo y cuándo aplicar los cuatro métodos de muestreo aleatorio: simple, sistemático, estratificado y por conglomerados.
3
Distribuciones muestrales
Aprende a cuantificar la precisión de las estadísticas muestrales usando errores relativos y a medir la variación de tus estimaciones generando distribuciones muestrales.
4
Distribuciones bootstrap
Aprende a usar remuestreo para realizar bootstrapping, con el fin de estimar la variación en una población desconocida. Comprende la diferencia entre distribuciones muestrales y distribuciones bootstrap.
R
Muestreo en R
Curso
completado
