B) Autoridades y Personal - CONSEJERÍA DE ECONOMÍA, HACIENDA Y EMPLEO (BOCM-20250519-1)
Convocatoria proceso selectivo – Orden 1063/2025, de 24 de abril, de la Consejería de Economía, Hacienda y Empleo, por la que se convocan pruebas selectivas para el ingreso, por el sistema general de acceso libre, en el Cuerpo de Técnicos Superiores Especialistas, Especialidad de Estadística, de la Administración Especial, Grupo A, Subgrupo A1, de la Comunidad de Madrid
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No ocultamos, cambiamos o tergiversamos la información, simplemente somos un altavoz organizado de los boletines oficiales de España.
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BOCM
B.O.C.M. Núm. 118
BOLETÍN OFICIAL DE LA COMUNIDAD DE MADRID
LUNES 19 DE MAYO DE 2025
Pág. 23
Temario específico
1. La estadística europea. El Sistema Estadístico Europeo: Eurostat. Organización y legislación básica de la estadística europea. Relaciones con los Estados miembros. Configuración estadística de España. El INE, funciones y organización. Planes y programas anuales de
estadística. La organización estadística en las diversas Comunidades Autónomas. Relación
entre los sistemas estadísticos de la Administración General del Estado, las Comunidades Autónomas y la Administración Local. El Comité Interterritorial de Estadística.
2. Ley 12/1995, de 21 de abril, de Estadística de la Comunidad de Madrid. Objeto y
ámbito de aplicación. Definiciones. Principios. Secreto estadístico. Régimen sancionador.
Planificación de la actividad estadística. Sistema estadístico de la Comunidad de Madrid.
3. Introducción a las encuestas y formulación de objetivos y marcos. Esquema general de una encuesta. Muestreo probabilístico. Marco muestral. Marco de áreas y otros marcos. Población marco y población objetivo. Planificación de una encuesta. Diseño global de
una encuesta.
4. Ideas básicas sobre estimación en muestreo probabilístico. Diseño muestral. Probabilidades de inclusión. La noción de estadístico. Indicadores de pertenencia a la muestra. Estimadores y sus propiedades básicas. El estimador Horvitz-Thompson (estimador π) y sus
propiedades. Muestreo con reemplazamiento. Efecto de diseño. Intervalos de confianza.
5. Estimación insesgada en diseños muestrales sobre unidades elementales (I):
muestreo de Bernoulli: definición, estimadores, varianza y estimador de la varianza. Muestreo aleatorio simple: sin y con reemplazamiento: definición, estimadores, varianza y estimador de la varianza.
6. Estimación insesgada en diseños muestrales sobre unidades elementales (II):
muestreo sistemático: definición, estimadores, varianza del estimador. Problemática de la
estimación de la varianza. La eficiencia del muestreo sistemático.
7. Estimación insesgada en diseños muestrales sobre unidades elementales (III):
muestreo de Poisson: definición, estimadores, varianza y estimador de la varianza. Muestreo con probabilidades proporcionales al tamaño: muestreo sin reemplazamiento y con reemplazamiento.
8. Estimación insesgada en diseños muestrales sobre unidades elementales (IV):
muestreo estratificado: definición, estimadores, varianza y estimador de la varianza. Afijación muestral óptima. Otras afijaciones bajo muestreo aleatorio simple.
9. Estimación insesgada en diseños muestrales por conglomerados: muestreo por
conglomerados sin submuestreo: definición, estimadores, varianza y estimador de la varianza.
10. 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.
11. 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. Diseños de encuestas a lo
largo del tiempo. Encuestas repetidas. Encuestas de panel rotante. Encuestas de panel.
12. Introducción a la depuración e imputación de datos estadísticos. 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.
13. 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.
14. Introducción a problemas de estimación complejos. El efecto del seso en intervalos de confianza de las estimaciones. Consistencia e insesgadez asintónica. La técnica de
linealización de Taylor para la estimación de la varianza. Estimador de una razón: varianza y sesgo.
15. Muestreo bifásico: definición. Elección de estimador. El estimador TT*. Muestreo bifásico para la estratificación. Variables auxiliares para la selección de la muestra en
dos fases. Muestreo en dos ocasiones. Estimación del total en cada ocasión. Muestreo del
cambio absoluto. Estimación de la suma de totales.
16. Estimación basada en modelos estadísticos: aspectos generales de la estimación
basada en modelos. Teoría de la predicción. Comparación con la teoría del muestreo probabilístico en poblaciones finitas.
BOCM-20250519-1
I. Principios básicos de la producción de operaciones estadísticas
B.O.C.M. Núm. 118
BOLETÍN OFICIAL DE LA COMUNIDAD DE MADRID
LUNES 19 DE MAYO DE 2025
Pág. 23
Temario específico
1. La estadística europea. El Sistema Estadístico Europeo: Eurostat. Organización y legislación básica de la estadística europea. Relaciones con los Estados miembros. Configuración estadística de España. El INE, funciones y organización. Planes y programas anuales de
estadística. La organización estadística en las diversas Comunidades Autónomas. Relación
entre los sistemas estadísticos de la Administración General del Estado, las Comunidades Autónomas y la Administración Local. El Comité Interterritorial de Estadística.
2. Ley 12/1995, de 21 de abril, de Estadística de la Comunidad de Madrid. Objeto y
ámbito de aplicación. Definiciones. Principios. Secreto estadístico. Régimen sancionador.
Planificación de la actividad estadística. Sistema estadístico de la Comunidad de Madrid.
3. Introducción a las encuestas y formulación de objetivos y marcos. Esquema general de una encuesta. Muestreo probabilístico. Marco muestral. Marco de áreas y otros marcos. Población marco y población objetivo. Planificación de una encuesta. Diseño global de
una encuesta.
4. Ideas básicas sobre estimación en muestreo probabilístico. Diseño muestral. Probabilidades de inclusión. La noción de estadístico. Indicadores de pertenencia a la muestra. Estimadores y sus propiedades básicas. El estimador Horvitz-Thompson (estimador π) y sus
propiedades. Muestreo con reemplazamiento. Efecto de diseño. Intervalos de confianza.
5. Estimación insesgada en diseños muestrales sobre unidades elementales (I):
muestreo de Bernoulli: definición, estimadores, varianza y estimador de la varianza. Muestreo aleatorio simple: sin y con reemplazamiento: definición, estimadores, varianza y estimador de la varianza.
6. Estimación insesgada en diseños muestrales sobre unidades elementales (II):
muestreo sistemático: definición, estimadores, varianza del estimador. Problemática de la
estimación de la varianza. La eficiencia del muestreo sistemático.
7. Estimación insesgada en diseños muestrales sobre unidades elementales (III):
muestreo de Poisson: definición, estimadores, varianza y estimador de la varianza. Muestreo con probabilidades proporcionales al tamaño: muestreo sin reemplazamiento y con reemplazamiento.
8. Estimación insesgada en diseños muestrales sobre unidades elementales (IV):
muestreo estratificado: definición, estimadores, varianza y estimador de la varianza. Afijación muestral óptima. Otras afijaciones bajo muestreo aleatorio simple.
9. Estimación insesgada en diseños muestrales por conglomerados: muestreo por
conglomerados sin submuestreo: definición, estimadores, varianza y estimador de la varianza.
10. 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.
11. 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. Diseños de encuestas a lo
largo del tiempo. Encuestas repetidas. Encuestas de panel rotante. Encuestas de panel.
12. Introducción a la depuración e imputación de datos estadísticos. 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.
13. 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.
14. Introducción a problemas de estimación complejos. El efecto del seso en intervalos de confianza de las estimaciones. Consistencia e insesgadez asintónica. La técnica de
linealización de Taylor para la estimación de la varianza. Estimador de una razón: varianza y sesgo.
15. Muestreo bifásico: definición. Elección de estimador. El estimador TT*. Muestreo bifásico para la estratificación. Variables auxiliares para la selección de la muestra en
dos fases. Muestreo en dos ocasiones. Estimación del total en cada ocasión. Muestreo del
cambio absoluto. Estimación de la suma de totales.
16. Estimación basada en modelos estadísticos: aspectos generales de la estimación
basada en modelos. Teoría de la predicción. Comparación con la teoría del muestreo probabilístico en poblaciones finitas.
BOCM-20250519-1
I. Principios básicos de la producción de operaciones estadísticas
