BOLETÍN OFICIAL DEL ESTADO
Núm. 311

Miércoles 28 de diciembre de 2022

Sec. II.B. Pág. 186714

Tema 7. Estimación insesgada en diseños muestrales por conglomerados I.
Muestreo por conglomerados sin submuestreo: definición, estimadores, varianza y
estimador de la varianza.
Tema 8. Métodos y gestión de la recogida de datos. Introducción. Métodos de
recogida de datos básicos. Recogida de datos asistida por ordenador. Otros métodos de
recogida. Introducción. Implementación de la encuesta. Gestión activa del trabajo de
campo. Paradatos. Monitorización de la calidad de la respuesta. Monitorización del
proceso de producción de una encuesta. Evaluación de la encuesta y el informe de
calidad.
Tema 9. Introducción a la depuración e imputación de datos estadísticos.
Introducción. Depuración e imputación de datos estadísticos en el proceso estadístico.
Datos, errores, datos ausentes y controles (edits). Métodos básicos para la depuración e
imputación de datos estadísticos. Estrategia de depuración e imputación. El enfoque de
imputación completa. El enfoque combinado. El enfoque de reponderación completa.
Imputación por reglas estadísticas.
Tema 10. Introducción a la estimación en presencia de falta de respuesta. Errores
debidos al muestreo y a la falta de respuesta. Error cuadrático medio y sus componentes
bajo falta de respuesta. Estimadores simples y sus sesgos debidos a la falta de
respuesta.
Tema 11. Control del secreto estadístico. Conceptos y definiciones: Control del
secreto estadístico, datos tabulares, microdatos, riesgo y utilidad. Un enfoque el control
del secreto estadístico: por qué la protección de la confidencialidad es importante,
características clave y usos de los datos, riesgos contra los que la protección es
necesaria, métodos de control del secreto, implementación.
Tema 12. Difusión de datos: presentación de estadísticas. Introducción. Transmitir
el mensaje. Visualización de las estadísticas. Tablas. Gráficos. Mapas. Técnicas de
visualización emergentes. Cuestiones de accesibilidad.
Tema 13. Record linkage. Introducción. Visión de conjunto de los métodos.
Preparación de los datos.
Tema 14. Metadatos de la producción estadística. I. Introducción al GSBPM. El
modelo. Relaciones con otros modelos y estándares. Niveles 1 y 2 del GSBPM.
Descripciones de fases y subprocesos. Procesos generales. Otros usos del GSBPM.
Tema 15. Metadatos de la producción estadística. II. GSIM. Introducción. Alcance.
¿Qué es el GSIM? Beneficios del GSIM para la organización como un todo. GSIM y
GSBPM. ¿Qué implica para el estadístico?: Puntos de vista del negocio y de la
tecnología de la información. SDMX, DDI y otros estándares.
Tema 16. La calidad en la estadística oficial y el Código de Buenas Prácticas de las
Estadísticas Europeas. El concepto de calidad en la estadística oficial. El Código de
Buenas Prácticas de las Estadísticas Europeas. El marco de garantía de la calidad del
Sistema Estadístico Europeo. La calidad en los productos y en los procesos estadísticos.
Sistemas de evaluación global de la calidad: auditorías, autoevaluación y revisiones por
homólogos en las oficinas de Estadística.
Inferencia y modelización estadísticas

Tema 1. Propiedades de una muestra aleatoria. Conceptos básicos de muestras
aleatorias. Sumas de variables aleatorias de una muestra aleatoria. Muestreo de una
distribución normal: propiedades de la media y varianza muestrales y las distribuciones t
de Student y F de Snedecor. Estadísticos de orden.
Tema 2. Principios de reducción de datos. Introducción. El principio de suficiencia:
estadísticos suficientes, suficientes minimales, auxiliares (ancillary) y completos. El
principio de verosimilitud: la función de verosimilitud y el principio formal de verosimilitud.
El principio de equivarianza.

cve: BOE-A-2022-22742
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II.