Cada módulo en Moodle agrupa un Recurso central, actividades sincrónicas o asincrónicas (foros, quizzes, tareas) y momentos de autoevaluación. 

Módulo 1. Fundamentos de la Estadistica y Recolección de Datos

Semana 1–3
Contenidos
1.1 Naturaleza de la Estadística: población, muestra, parámetro vs. estimador
1.2 Importancia de la estadística en Ciencias Sociales
1.3 Muestreo probabilístico y no probabilístico
1.4 Diseño y procesamiento de cuestionarios
1.5 Técnicas de recolección: observación, entrevista, fuentes de datos

Actividades (Moodle)

• Recurso: PDF con esquema de unidad + vídeo introductorio

• Foro de bienvenida: compartir ejemplos de estudios sociales

• Cuestionario (Quiz) de 10 preguntas sobre niveles de medición y tipos de muestreo

• Tarea (Assignment): diseñar un mini-cuestionario siguiendo las buenas prácticas

Módulo 2. Números Relativos, Índices e Indicadores Sociales

Semana 4–5
Contenidos
2.1 Cálculo e interpretación de razones, proporciones, tasas y porcentajes
2.2 Construcción de índices de precios (Laspeyres) y deflactación
2.3 Uso de indicadores sociales: IDH, pobreza
2.4 Escalas de medición de actitudes (Likert)

Actividades (Moodle)

• Recurso: Presentación interactiva con ejemplos en Costa Rica

• Glosario Wiki: definir cada tipo de índice e indicador

• Ejercicio práctico en hoja de cálculo (Excel/Google Sheets) para calcular tasas e índices

• Encuesta interna (Feedback): construir y aplicar una escala de Likert sobre un tema social

Módulo 3. Distribución de Frecuencias y Medidas de Tendencia y Variabilidad

Semana 6–8
Contenidos
3.1 Distribuciones de frecuencias: histogramas, ojivas, tallo-hoja
3.2 Medidas de posición: moda, mediana, media, cuantiles
3.3 Medidas de variabilidad: rango, varianza, desviación estándar, coeficiente de variación, caja y bigotes
3.4 Teorema de Chebyshev y regla empírica; puntajes estandarizados

Actividades (Moodle)

• Recurso: vídeo-tutorial “De la tabla al gráfico en Excel”

• Quiz de arrastrar y soltar para identificar tipos de gráfico y medidas

• Laboratorio guiado: crear en Excel un histograma y un boxplot con datos de ejemplo

• Tarea: interpretar un conjunto de estadísticas descriptivas y redactar conclusiones

Módulo 4. Presentación de la Información: Cuadros y Gráficos

Semana 9–10
Contenidos
4.1 Elaboración de cuadros de doble entrada y tablas de resumen
4.2 Gráficos: barras (simples, compuestas, comparativas), líneas, circulares, pirámide poblacional, curva de Lorenz y coeficiente de Gini

Actividades (Moodle)

• Recurso: plantilla de Google Sheets con ejemplos de gráficos

• Foro: buenas prácticas en presentación visual

• Tarea (Assignment): a partir de una base de datos real, elaborar un “dashboard” de 3 gráficos en Excel o Power BI y subir capturas

• Quiz sobre elementos de un gráfico correctamente etiquetado

Módulo 5. Medidas de Asociación y Regresión Lineal Simple

Semana 11–12
Contenidos
5.1 Coeficiente Q para variables nominales
5.2 Coeficiente de Spearman para variables ordinales
5.3 Coeficiente de Pearson para variables métricas
5.4 Asociación vs. causalidad (criterios de causalidad y ejemplos)
5.5 Regresión lineal simple: cálculo de a y b, interpretación de pendiente y R², riesgos de extrapolación

Actividades (Moodle)

• Recurso: documento “Casos de estudio” con matrices de contingencia y tablas de correlación

• Quiz de interpretación de coeficientes de correlación

• Práctica en SPSS/Excel: calcular correlaciones y regresiones, subir resultados

• Foro de discusión: debate sobre un estudio de caso real (p.ej. tabaquismo y cáncer de pulmón)

Precalculo

Este es un taller de regresión lineal donde se integran actividades dinamicas en donde el estudiante puede aprender los conceptos y recibir feedback de una manera interactiva 

Este es un curso para aprender todas la funcionalidade que permite la plataforma virtual

Este curso contiene prácticas y evaluaciones en linea

Curso básico de R

Este curso contempla el plan de estudio de setimo