DRR-OE13 Métodos Estadísticos Aplicados en Estrategias de Desarrollo Rural

UNIVERSIDAD AUTNOMA CHAPINGO

Doctorado en Ciencias en Desarrollo Rural Regional

Doctorado en Ciencias en Desarrollo Rural Regional: Proyecto educativo

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Mtodos Estadsticos Aplicados en Estrategias de Desarrollo Rural

I. Datos Generales

Unidad Acadmica: Direccin de Centros Regionales Universitarios Programa educativo: Doctorado en Ciencias en Desarrollo Rural Regional Nivel Educativo: Doctorado Lnea Curricular: Especificaciones del Desarrollo Rural Regional

Asignatura: Mtodos Estadsticos Aplicados en Estrategias de Desarrollo Rural Carcter: Optativa Tipo: Terica Prerrequisitos: Ninguno Nombre del profesor: Juan Guillermo Cruz Castillo Profesores asociados: Ricardo David Valds Cepeda Ciclo Escolar: 2014 Semestre: Segundo Horas Teora/semana: 3 Hora prctica/semana: - Horas totales del curso: 48 Horas totales por viaje de estudio: - Horas tiempo independiente/semana 1.5 Crditos: 4.5 Clave: DRR-OE13

II. Resumen didctico

La asignatura Mtodos estadsticos aplicados en estrategias de desarrollo rural, como todas las asignaturas optativas del plan de estudios, corresponden a la lnea curricular Especificaciones del desarrollo rural regional. Esta optativa es postulada y gestionada por la lnea de investigacin Sistemas agroalimentarios regionales. Es una asignatura de carcter terico que se puede cursar




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durante el segundo, tercer y quinto semestre del plan de estudios, por lo que puede corresponder, respectivamente, a Optativa I, Optativa II u Optativa III. Consta de 4.5 crditos, que corresponden a 72 horas, mismas que se acreditan mediante 48 horas de actividades dentro del aula (tiempo del profesor) y 24 de estudio independiente (tiempo del estudiante).

Esta optativa, como todas las del plan de estudios, se relaciona verticalmente con la Estancia de Investigacin y con los Seminarios de Tesis I y II, correspondientes a la lnea curricular ya mencionada. La relacin horizontal es distinta segn el semestre en que se curse: cuando se cursa en el segundo semestre se relaciona con el Seminario Terico II y Metodologa II; en el tercer semestre se relaciona horizontalmente con Comunicacin Cientfica II, y cuando se cursa en el quinto semestre se la relacin horizontal es con Comunicacin Cientfica III.

La seleccin de esta optativa, en el contexto del conjunto de asignaturas disponibles, as como la definicin del semestre en que se cursa, corresponde a una definicin que debe ser tomada por el estudiante, su comit asesor y el grupo de investigacin al que adscriben, con base en las necesidades especficas del plan de formacin y las caractersticas de la investigacin.

III. Presentacin

Los mtodos estadsticos que ayudarn a entender procesos complejos de desarrollo rural deben ser variados y adecuarse a las necesidades del objeto de estudio. La informacin de campo obtenida en estudios de desarrollo rural puede ser analizada empleando tcnicas estadsticas que generalmente deben ser multivariadas y cualitativas y/o cuantitativas pues en la implementacin de estrategias para el desarrollo rural los factores sociales, econmicos, tecnolgicos y ambientales usualmente se encuentran asociados. Asimismo, con el uso de mtodos estadsticos se puede extraer una mayor informacin proveniente de estudios donde se utilizan encuestas o se tipifican productores o sistemas de produccin.

Un dilema de las sociedades que habitan las zonas rurales consiste en estimar los caminos posibles del desarrollo agrcola regional utilizando adecuadamente los recursos naturales sin perjudicar el medio ambiente. Basndose en las ventajas comparativas regionales, la adopcin de sistemas de produccin en la agricultura conlleva la discusin de la complejidad del manejo ambiental y de los beneficios econmicos. En la actualidad, las opciones potenciales de cambio para las comunidades rurales dependen del nivel de diversificacin de sus actividades econmicas, las cuales estn




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relacionadas con cambios sociales y ambientales que pueden ser estudiados con la ayuda de mtodos estadsticos.

En Mxico, muchas regiones rurales presentan altos niveles de pobreza que pueden estar asociados al ineficiente uso del suelo y mal manejo de los recursos naturales, en contraste, en otras regiones rurales tambin existe pobreza a pesar de que los recursos naturales abundan y los problemas ambientales pueden no ser tan graves. Con esta complejidad, la discusin de los problemas de pobreza rural en Mxico, deterioro ecolgico y desarrollo rural regional tendrn mayor sentido cuando los datos e informacin agroecolgica, econmica, sociocultural y de la calidad de vida sean explorados utilizando mtodos estadsticos. Esto significa que, para construir mejores estrategias para el desarrollo rural la estadstica es una herramienta de utilidad.

Los modelos estadsticos a impartir son univariados y multivariados, y se utilizar el paquete de computadora SAS.

En la presente optativa se requiere que el alumno obtenga habilidades en el manejo de datos utilizando la computadora. Los estudiantes aprendern mtodos estadsticos que sern de utilidad para comprender procesos tecnolgicos, sociales, culturales, ambientales y de produccin en procesos de desarrollo rural.

Se pretende que el estudiante posea mejores herramientas para analizar datos de trabajos de investigacin interdisciplinarios considerando que los modelos estadsticos a aprender reducirn la complejidad de los datos y permitirn un mejor anlisis de resultados.

IV. Objetivo general

Proporcionar elementos conceptuales y prcticos para aplicar mtodos estadsticos a bases de datos con el fin de mejorar el entendimiento y las estrategias para el desarrollo rural.

V. Contenido

Unidad I. Descripcin de datos e inferencias simples (10 horas)

Objetivo: Examinar la distribucin de variables numricas utilizando la media, desviacin estndar, coeficiente de variacin, rangos, y pruebas de distribucin normal de Kolmogorov-Smirnov y Shapiro-Wilk. Asociacin entre dos variables utilizando el coeficiente de correlacin de Pearson, y el de




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correlacin de rangos de Spearman para variables no normalmente distribuidas o con datos no paramtricos.

1.1 Uso del paquete de computadora SAS en el esquema de Windows.

1.2 Evaluacin de la normalidad de variables numricas

1.3 Asociacin de variables utilizando anlisis de correlacin paramtrico y no paramtrico.

Ejercicio: Interpretacin de la normalidad de los datos utilizando el paquete de computadora SAS y asociacin de variables paramtricas y no paramtricas considerando ejemplos agronmicos y socioeconmicos.

Unidad II. Inferencias simples para datos categricos (8 horas)

Objetivo. Interpretar y analizar datos en tablas de contingencia que muestran procesos de produccin agrcola enfocados a un desarrollo rural.

2.1 Relacin entre pares de datos categricos utilizando la prueba de Ji cuadrada

2.2 Uso del procedimiento Freq en SAS.

2.3 Prueba de Mann-Whitney o rango-suma de Wilcoxon (t-test no paramtrico).

Ejercicio: Uso e interpretacin de resultados usando la prueba de Mann-Whitney y de Ji cuadrada.

Unidad III. Regresin logstica (10 horas)

Objetivo. Aplicar el modelo de regresin logstica y valorar su uso para estudios de desarrollo rural.

3.1 Algunos ejemplos de la literatura

3.2 Propsito general y descripcin

Ejercicio: Uso e interpretacin de la regresin logstica y aplicacin para determinar asociacin de variables cualitativas, cuantitativas o una mezcla de ambas en procesos de desarrollo rural.

Unidad IV. Anlisis de conglomerados y anlisis cannico discriminante (10 horas)

Objetivo. Evaluar el potencial de agrupar individuos u objetos y determinar la mejor separacin o discriminacin entre ellos, con el fin de tipificar o caracterizar procesos de desarrollo rural.

4.1 Formacin de grupos homogneos




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4.2 Tipos de conglomerados

4.3 Diferencia con el anlisis cannico discriminante

4.4 Usos potenciales en sistemas holsticos

Ejercicio: Ejecucin de anlisis de conglomerados usando el paquete SAS e interpretacin de usos en tipificacin de productores agrcolas; ejecucin del anlisis cannico discriminante en SAS y su interpretacin.

Unidad V. Introduccin a la estadstica Bayesiana (10 horas)

Objetivo. Introducir a los estudiantes a mtodos Bayesianos con potencial para ser usados en estudios de desarrollo rural.

5.1 Introduccin: lgica deductiva contra razonamiento plausible

5.2 Usos de estadstica Bayesiana en la literatura

5.3 Teora de la decisin

5.4 Ventajas y desventajas de la estadstica Bayesiana

5.5 Usos de Cadena Markov Monte Carlo.

VI. Metodologa

El curso articula los contenidos tericos con el uso intensivo de la paquetera de SAS en el esquema de Windows para la realizacin de los ejercicios contemplados en el mismo.

Conforme al dispositivo validado durante las ms de dos dcadas de operacin del programa de maestra sobre el que se sustenta el doctorado, el curso se impartir mediante seis sesiones presenciales intensivas (concentraciones). En el espacio de estas seis concentraciones se distribuyen las 48 horas que corresponden al tiempo del profesor.

El componente presencial del curso se llevar a cabo mediante presentaciones de los temas por parte del profesor responsable, quien destacar los fundamentos tericos y conceptuales de cada uno de los temas, as como su aplicacin prctica en el mbito del desarrollo rural regional, tanto en lo que se refiere al proceso de investigacin como en otros mbitos profesionales.




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Cada una de las sesiones presenciales comprende un conjunto de ejercicios que los alumnos realizarn individualmente, haciendo uso de la paquetera de SAS y otros recursos informticos indicados.

El componente de estudio independiente se destina a que los alumnos conformen bases de datos apropiadas a su problema de investigacin, mismas que les sern de utilidad para la realizacin de los ejercicios en clase. La preparacin de reportes a partir de los ejercicios de SAS tambin es otra de las actividades que se realizan haciendo uso del trabajo independiente.

VII. Evaluacin

La calificacin del curso se integra atendiendo los componentes de trabajo presencial y tiempo independiente destinado al autoestudio.

Los elementos concretos a evaluar son tres exmenes escritos con un valor de 50%, que corresponden al contenido del curso agrupado en tres bloques; adicionalmente se evalan los ejercicios individuales contemplados en las diferentes unidades y cuya elaboracin ocupa la mayor parte del tiempo dedicado al trabajo independiente, mismos que en conjunto representan el 30% de la calificacin. La participacin en clases representa 20% de la nota; finalmente, es requisito para la acreditacin del curso asistir a la totalidad de las sesiones.

Rubro Valor Exmenes (3 ) 50 Reportes de ejercicios (SAS) 30 Participacin en clases 20 Total 100

VIII. Bibliografa

Daz, C., Batanero, C. 2006. Cmo puede el Mtodo Bayesiano contribuir a la investigacin en psicologa y en educacin? Paradigma 27(2):35-54.

Hair,J.F., Anderson,R.E., and Tatham,R.L. 1987. Multivariate data analysis with readings. Macmillan, New York. 239 p.

Hoshmand,A.R. 1998. Statistical methods for environmental and agricultural science. CRC. 438 p.




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Manly, B.F.J. 2001. Randomization, Bootstrap and Monte Carlo methods in Biology. Chapman and Jall/CRC. Boca Raton. 398 p.

McCall, J. 1996. Statistics. A guide for therapists. S. French and Laing, J. (Edts.). Butterworth-Heinemann, UK. 268 p.

Romero-Castillo, P.A., G. Leyva-Ruelas, J. G. Cruz-Castillo y A. Santos-Moreno.2009. Evaluacin de la calidad sanitaria de quesos crema tropical mexicano de la Regin de Tonal, Chiapas. Revista Mexicana de Ingeniera Qumica 8(1):111-119.

Schabenberger,O.; Pierce,F.J. 2002. Contemporary statistical methods for the plant and soil science. CRC. 768p.

Sivia,D.S., Skilling, J. 2006. Data analysis. A Bayesian tutorial. Oxford Science Publications. UK. 246 p.

Torres-Lima, P.A.; Cruz-Castillo, J.G. Indicadores del desarrollo sustentable: su construccin y usos. Argumentos 34:5-29.

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