Este documento presenta el silabo de la asignatura "Estadística Aplicada" para la Maestría en Auditoría en la Universidad Nacional San Cristóbal de Huamanga. La asignatura se enfoca en aplicar métodos estadísticos en el campo de la auditoría e investigación. Cubre temas como muestreo, estimación puntual e interválica, pruebas de hipótesis, análisis de varianza, regresión y correlación. La evaluación consta de dos exámenes y trabajos prácticos durante el curso de 4 se

1. UNIVERSIDAD NACIONAL SAN CRISTOBAL DE HUAMANGA
SECCIÓN DE POSGRADO
FACULTAD DE CIENCIAS ECONÓMICAS Y ADMINISTRATIVAS
MAESTRÍA EN AUDITORÍA SECCIÓN: Auditoría Integral
SILABO
I. Datos Informativos
1.1 Nombre de la Asignatura : Estadística Aplicada
1.2 Código de la Asignatura : AU-605
1.3 Semestre Académico : 2018 – 1
1.4 Créditos : 03
1.5 Número Total de Horas : 60
1.6 Horario de la Asignatura : sábado de 8 a 12am y de 2 a 6 pm
1.7 Fecha de inicio : 04 de Agosto de 2018
1.8 Fecha de culminación : 26 de Agosto de 2018
1.9 Docente : Dr. Luis D. Otiniano Celestino
E-mail lotiniano25@hotmail.com
II. SUMILLA
El propósito fundamental de la asignatura es contribuir a la formación científica
del Magister en Auditoría mediante la aplicación de métodos estadísticos en
el campo de la gestión y en el campo de la investigación científica. Está
organizado en unidades que abarcan: Conceptos básicos de investigación
estadística, manejo e interpretación de tablas estadísticas, Técnicas de
Muestreo en Auditoría. Estimación Puntual e Interválica, Demostración de
Modelos de Docimasia Estadística en Auditoría e interpretando los modelos
de Regresión y Correlación utilizando para ello, programas informáticos.
III. COMPETENCIAS GENERALES
3.1 Reconoce la estadística como ciencia vinculada a la investigación
científica en auditoría
3.2 Identifica la técnica estadística apropiada a usar en el análisis de una
base de datos.

2. 3.3 Usa la teoría estadística descriptiva e inferencial para evaluar la
validez de los resultados obtenidos en investigaciones relacionadas al
campo de la Auditoría.
IV. COMPETENCIAS ESPECÍFICAS
4.1 Asocia la Estadística con la investigación científica identificando su
contribución a la generación de nuevos conocimientos.
4.2 Identifica los diferentes tipos de variables y las escalas de medición a usar en
un estudio de auditoría
4.3 Elabora e interpreta tablas y gráficos según estándar de publicaciones.
4.4 Resume un conjunto de datos cuantitativos y cualitativos convirtiéndolos en
información relevante en auditoría
4.5 Interpreta resultados descriptivos y toma decisiones conrazonamiento crítico.
estadística con la investigación científica.
4.6 Selecciona una muestra con calidad y tamaño representativos, con un
método de selección adecuado para el tipo de estudio que pretende realizar
en el campo de la auditoría
4.7 Selecciona, ejecuta e interpreta los resultados de pruebas de hipótesis
paramétricas y no paramétricas, utilizando la teoría con razonamiento crítico
y responsabilidad con apoyo de los paquetes estadísticos
4.8 Aplica conceptos de correlación y regresión a situaciones específicas de la
Auditoría
4.9 Utiliza el modelo de regresión simple para realizar predicciones y tomar
decisiones empresariales
V. CONTENIDO TEMÁTICO
SEMANA HORAS CONTENIDO TEMÁTICO

3. I 12
UNIDAD I: Estadística Inferencial: Conceptos Básicos – El problema del
muestreo – Muestreo Aleatorio Simple: Para poblaciones finitas e infinitas –
Estimación Puntual – Distribuciones muéstrales: Para la Media y la Proporción
– Teorema Central de Límite. Propiedades de los estimadores puntuales:
Insesgamiento, Eficiencia y Consistencia. Trabajo Aplicativo. Otros Métodos de
Muestreo: Muestreo Estratificado – Muestreo Sistemático – Muestreo por
Conveniencia – Muestreo por Juicio. Trabajo Aplicativo. Estimación Interválica
– Tamaño Muestral - Ejemplos
Bibliografía
 Court E. y Rengifo E. (2011) Estadística y Econometría Financiera Argentina Cengaje
Learning.
 Anderson. (2009). Estadística para Administración y Economía (10ma. edición).
México: Cengage
SEMANA HORAS CONTENIDO TEMÁTICO
II 12
UNIDAD II: Prueba de Hipótesis: Hipótesis Nula y Alternativa – Errores tipo I
y Tipo II – Pruebas Unilaterales y Bilaterales para la Media de una Población,
Caso Muestras Grandes - Pruebas Unilaterales y Bilaterales para la Media de
una Población, Caso Muestras Pequeñas. Ejemplos.- Docimasia de Hipótesis
para la proporción y Diferencia de Proporciones – Uso del laboratoriodeCómputo.
Tablas de Contingencia – Docimasia de bondad de ajuste e
independencia.
EVALUACIÓN 1
SEMANA HORAS CONTENIDO TEMÁTICO
III 12
UNIDAD III: Análisis de Varianza: Introducción – Supuestos Modelo de
Clasificación Simple – Análisis de Varianza de un factor –Supuestos del Análisis de
Varianza – Trabajo Aplicativo. Diseño de bloques completamente al azar – Análisis de
varianza factorial. Aplicaciones prácticas utilizando Excel y el SPSS.
SEMANA HORAS CONTENIDO TEMÁTICO
IV 12
UNIDAD IV: Análisis de Regresión y Correlación Simple y Múltiple: Análisis de
Regresión Lineal Simple- Ecuación de Regresión Lineal Simple. La ecuación estimada
de regresión. El método de los mínimos cuadrados. Ejemplo de aplicación. Análisis
del Modelo De Regresión: El coeficiente de determinación, la tabla de análisis de
varianza. Ejemplo. Prueba de Hipótesis para el Coeficiente de regresión. Cálculo e
interpretación del coeficiente de correlación.
Solución de los proble4mas de regresión por computadora utilizando el SPSS, Minitab
y Excel. Análisis de Regresión Lineal Múltiple. Ejercicios por computadora.
EVALUACIÓN 2 y Presentación del trabajo Estadístico

4. VI. METODOLOGÍA
6.1 Estrategias centradas en la enseñanza
a. Clase magistral
b. Solución de problemas
c. Exposición dialogada
d. Dinámicas de motivación
6.2 Estrategias centrada en el aprendizaje
a. Trabajos en pares
b. Demostración
c. Inducción
6.3 Recursos para el aprendizaje
a. Equipos informáticos
b. Fuentes de información
c. Multimedia
VII. EVALUACIÓN
La evaluación es un componente del proceso formativo que implica el
recojo de información sobre los rendimientos y desempeño de los
maestristas. Será permanente, considerando sus conocimientos, así
como la asistencia. Serán evaluados por medio de dos exámenes y la
calificación de cada uno de los trabajos de prácticas. La calificación será
de 00 a 20. Se evalúa antes, durante y después del proceso según la
presente tabla:
Evaluación Académica Peso
Prueba de entrada Sin nota
Evaluación de Proceso 60%
Examen Parcial 20%
Examen Final 20%

5. La nota final se obtendrá de la siguiente fórmula:
PF= (1E1+1E2+3PP) /5 PP= ∑ Pi/n PF: promedio final E1: Primer parcial
E2: Segundo parcial PP: promedio de prácticas (talleres estadísticos)
BIBLIOGRAFÍA
1. Barreno E, Chue J, Millones R, Vásquez F, y C. Castillo (2009). Estadística Aplicada.
Colección Textos Universitarios. Fondo Editorial de la Universidad de Lima. Lima.
2. GuerreroV.M.(2002). Estadística básica para estudiantes de Economía y otras ciencias
sociales. Textos de Economía. Fondo de Cultura Económica de México. México.
3. Guajarati D. (2006). Principios de econometría. Tercera Edición. Mc Graw Hill. Madrid.
España.
4. Pérez C. (2007). Métodos estadísticos avanzados con SPSS. Ed. Thomson. Madrid.
España.
5. Scheaffer R, Menddenhall W III, Lyman R (2007). Muestreo de elementos. 6ta Edición.
Ed. Thomson. Madrid. España.
6. Toma J, J.L. Rubio (2008). Estadística Aplicada. Segunda Parte. Apuntes de Estudios
N° 59. CIUP. Universidad del Pacífico. Lima.
7. Uriel E y J. Aldás. (2005). Análisis Multivariante Aplicado. Aplicaciones al marketing,
investigación de mercados, Economía, Dirección de Empresas y Turismo. Thomson.
España.
8. Veliz C. (2010). Técnicas del Análisis Multivariado. Diplomado de Especialización en
Estadística Aplicada. PUCP. Lima.
9. Veliz C. (2010). Regresión y series de tiempo. Diplomado de Especialización en
Estadística Aplicada. PUCP. Lima.
Dr. Luis D. OTINIANO CELESTINO
DOCENTE