Oposición de la Escala Técnica Media de Estadística en la Universidad Miguel Hernández de Elche (2026)
La convocatoria de la Universidad Miguel Hernández de Elche ofrece 1 plaza de técnico/a medio/a estadístico/a, en Alicante, por oposición y turno libre. El proceso consta de un único ejercicio con dos partes y exige sumar al menos 30 de 60 puntos. El temario combina estadística aplicada, programación y contenidos recientes de inteligencia artificial para investigación biomédica y experimental.
Requisitos para la oposición de la Escala Técnica Media de Estadística de la Universidad Miguel Hernández de Elche
Tener la Diplomatura o el Grado en Estadística, o una titulación equivalente. Si el título se obtuvo en el extranjero, debe estar homologado dentro del plazo de solicitud.
Abonar la tasa de 25,00 €, salvo que se tenga derecho a una exención o bonificación. La exención se contempla, entre otros casos, para personas con discapacidad igual o superior al 33 %, familias numerosas o monoparentales de categoría especial, víctimas de violencia sobre la mujer y personas en situación de exclusión social acreditada. Las familias numerosas o monoparentales de categoría general tienen una bonificación del 50 %.
La solicitud se presenta en el plazo de 10 días hábiles desde el día siguiente a la publicación del extracto en el BOE. El pago debe hacerse al presentar la instancia; las bases indican que el impago no puede subsanarse después.
Además aplican los requisitos generales de todo empleo público (nacionalidad, capacidad funcional, edad y no estar inhabilitado), detallados en las bases oficiales.
Examen de la Escala Técnica Media de Estadística: pruebas y calificación
La selección es una oposición con un único ejercicio obligatorio y eliminatorio, dividido en dos partes que no son eliminatorias entre sí. La puntuación máxima total es de 60 puntos y se necesitan 30 puntos sumando ambas partes. No se establece una fase de concurso.
El ejercicio reúne dos pruebas escritas sobre el temario. La puntuación de ambas partes se suma para determinar la nota final.
Antes del examen
Inscripción
Presenta la solicitud en los 10 días hábiles siguientes a la publicación del extracto en el BOE. La tramitación es electrónica, a través de la sede electrónica, en «Selección PTGAS-Funcionario de carrera», o de Espacio Opositor.
Admisión provisional y subsanación
La lista provisional de personas admitidas y excluidas se publicará en el DOGV. Si debes corregir la solicitud o alegar una exclusión, tendrás 10 días hábiles desde el día siguiente a la publicación.
Lista definitiva y fecha del primer ejercicio
La lista definitiva se publicará en el DOGV e indicará el lugar, la fecha y la hora del ejercicio, que se celebrará en dependencias de la Universidad Miguel Hernández de Elche.
Los ejercicios
Primera parte: dos supuestos prácticos
Resolverás 2 supuestos prácticos propuestos por el tribunal, sobre el conjunto del temario. Cada supuesto tendrá entre 10 y 20 preguntas de respuesta corta.
La parte puntúa de 0 a 30 puntos, con entre 0 y 15 puntos por supuesto. Dispondrás de 120 minutos.
Practica la aplicación de los métodos estadísticos a problemas concretos. Prepara especialmente R, SQL, diseño experimental, modelos estadísticos y análisis de datos.
Segunda parte: desarrollo de un tema específico
Desarrollarás por escrito un tema del temario específico, elegido a sorteo entre 2 temas. El tribunal seleccionará esos temas mediante sorteo entre un conjunto de 15 a 20 temas.
La parte puntúa de 0 a 30 puntos y tendrás 90 minutos.
Entrena exposiciones claras y estructuradas sobre materias como estadística bayesiana, epidemiología, series temporales e inteligencia artificial aplicada a la investigación.
¿Por qué te conviene la oposición de la Escala Técnica Media de Estadística en la Universidad Miguel Hernández de Elche?
La plaza se dirige a quienes tienen formación universitaria en Estadística y buscan un puesto técnico en una universidad pública. El temario requiere combinar fundamentos estadísticos con capacidad para aplicar herramientas de programación y análisis a contextos de investigación.
- La convocatoria reserva una plaza de acceso libre y establece una oposición sin fase de concurso.
- Un único ejercicio permite preparar dos formatos concretos: resolución de supuestos y desarrollo escrito de un tema.
- El programa reúne estadística, programación en R y bases de datos, además de aplicaciones en investigación biomédica, clínica y medioambiental.
- Las bases prevén constituir una bolsa de trabajo con quienes superen la oposición.
Para hacerte una idea del sueldo, consulta nuestra guía sobre el sueldo de un Administrativo del Estado (bruto y neto).
Estrategias de estudio personalizadas y prácticas
- Entrena los supuestos prácticos: Practica problemas que conecten probabilidad, simulación, diseño de experimentos, regresión y modelos lineales. Añade ejercicios de R y SQL, incluidos los contenidos de Access y Oracle que aparecen en el temario.
- Prepara el desarrollo escrito: Organiza cada tema específico con una estructura clara: conceptos, método, aplicaciones y límites. Dedica especial atención a modelos bayesianos, series temporales, epidemiología e investigación clínica.
- Cubre los bloques nuevos de inteligencia artificial: Estudia sus usos en diseño experimental, cálculo muestral y auditoría de datos. Repasa también los límites, la supervisión humana, la trazabilidad y los criterios éticos que recogen los temas.
- Reserva tiempo para el temario general: Incluye en tu planificación los Estatutos de la UMH, el procedimiento administrativo, la función pública valenciana, la incompatibilidad del personal público y la igualdad efectiva.
- Ensaya con los tiempos oficiales: Simula la primera parte en 120 minutos y el desarrollo en 90 minutos. Como el mínimo se calcula sumando ambas partes, prepara las dos y evita dejar una sin trabajar.
Antes de presentar la solicitud, consulta las bases oficiales publicadas en el DOGV y verifica el extracto en el BOE, porque este último fija el inicio del plazo de inscripción.
Temario de la oposición de Estadística — Universidad Miguel Hernández de Elche (2026)
El temario de la oposición de Escala Técnica Media de Estadística — Universidad Miguel Hernández de Elche (2026) consta de 36 temas, tal y como aparecen en las bases oficiales de la convocatoria.
- Tema 1. Los Estatutos de la Universidad Miguel Hernández de Elche.
- Tema 2. Objetivos y ámbito de aplicación de las leyes 39/15 y 40/15; interesados, principios generales, órganos administrativos, competencia y órganos colegiados; los actos administrativos y el procedimiento administrativo común (iniciación, trámite y finalización de los procedimientos); así como la revisión de actos en vía administrativa: la revisión de oficio y los recursos administrativos.
- Tema 3. Ley 4/2021, de 16 de abril, de la Generalitat, de la función pública valenciana.
Ver los 3 temas restantes
- Tema 4. Ley 53/1984 de incompatibilidades del personal al servicio de las administraciones públicas: «Principios generales», «Ámbito de aplicación», «Actividades privadas».
- Tema 5. Reglamento Administración Electrónica de la Universidad Miguel Hernández de Elche.
- Tema 6. Ley orgánica 3/2007, de 22 de marzo, para la igualdad efectiva de mujeres y hombres: título preliminar, título I, «El principio de igualdad y la tutela contra la discriminación», y título II, «Políticas públicas para la igualdad».
- Tema 1: Introducción al programa R: manejo simple; factores, vectores y matrices; organización de la información en listas y otras estructuras de datos.
- Tema 2: Introducción al programa R: herramientas descriptivas: analíticas y gráficas utilizando Markdown; introducción al ajuste de modelos mediante Markdown.
- Tema 3: Introducción al programa R: programación de funciones y rutinas; creación de paquetes en R.
Ver los 27 temas restantes
- Tema 4: Gestión de bases de datos: iniciación a los sistemas gestores de bases de datos; bases de datos relacionales; diseño y arquitectura de tablas, diseño de consultas y generación de informes; el lenguaje SQL (tablas, consultas y relaciones); desarrollo práctico en entornos Access y Oracle.
- Tema 5: Matemáticas en bioestadística: vectores y valores propios de una matriz, ortogonalidad y descomposición LU y QR; cálculo diferencial e integral con R; optimización de funciones; ecuaciones diferenciales para la dinámica de poblaciones.
- Tema 6: Probabilidad y simulación: cadenas de Markov. Simulación de variables aleatorias: métodos basados en transformaciones y métodos de aceptación-rechazo. Simulación de vectores aleatorios: métodos de composición y métodos basados en cadenas de Markov. Integración Monte Carlo. Métodos bootstrap.
- Tema 7: Diseño estadístico de experimentos y problemas asociados a datos experimentales. Diseños factoriales y encajados. Estimación de la varianza en diseños equilibrados. Modelos de medidas repetidas.
- Tema 8: Diseño óptimo de experimentos en experimentación animal.
- Tema 9: Métodos no paramétricos para el análisis de la varianza.
- Tema 10: Nivel de significación y potencia de un test. Tamaño del efecto del diseño.
- Tema 11: Aleatorización y tamaño muestral aplicado al diseño experimental. El caso de la experimentación animal.
- Tema 12: G*power: cálculo de la potencia para distintos tipos de test.
- Tema 13: Minería de datos: análisis descriptivo de datos multivariantes; distribuciones multivariantes; técnicas de clasificación y discriminación; técnicas de reducción de la dimensión.
- Tema 14: Estadística Bayesiana: incorporación y transmisión de la incertidumbre; el proceso de aprendizaje bayesiano; distribuciones previas, subjetivas y objetivas; análisis de modelos uniparamétricos y multiparamétricos habituales; procesos inferenciales bajo modelo conocido con incertidumbre sobre el modelo; implementación Monte Carlo.
- Tema 15: Modelos lineales: objetivos de la modelización estadística. Modelo lineal general. Comparación y selección de modelos. Diagnóstico del modelo: herramientas, tipos de deficiencias y soluciones. Análisis de influencia. Validación de modelos. Relación entre regresión, Anova y Ancova.
- Tema 16: Series temporales: modelos de suavizado exponencial; modelos autorregresivos; modelos de medias móviles; modelos ARIMA; modelos de volatilidad estocástica; modelización de series temporales de datos no gausianos.
- Tema 17: Estadística espacial: tipos de datos espaciales; geoestadística; datos en redes de localizaciones; patrones puntuales.
- Tema 18: Modelo lineal general: comparación y selección de modelos. Diagnóstico del modelo: herramientas, tipos de deficiencias y soluciones. Análisis de influencia. Validación de modelos. Relación entre regresión, Anova y Ancova.
- Tema 19: Modelos de suavizado exponencial. Modelos autorregresivos. Modelos de medias móviles. Modelos ARIMA.
- Tema 20: El modelo lineal generalizado. Inferencia: estimación numérica y contrastes. Comparación de modelos. Diagnóstico del Modelo. Respuesta binaria, tablas de contingencia, regresión de Poisson y datos longitudinales. Modelos de cuasi-verosimilitud.
- Tema 21: Modelos de suavizado, aditivos y mixtos: Modelos de regresión paramétrica. Modelos mixtos. Suavizado. Splines penalizados y modelos mixtos. Modelos semiparamétricos: aditividad e interacciones. Modelos aditivos. Modelos aditivos generalizados. Modelos mixtos aditivos generalizados. Modelos con interacción. Suavizado bivariante. Modelos geoaditivos. Suavizado espacial.
- Tema 22: Modelos jerárquicos Bayesianos: superpoblaciones, efectos aleatorios, modelos multinivel; distribuciones previas jerárquicas; análisis MCMC de modelos jerárquicos; selección de variables; comparaciones múltiples.
- Tema 23: Epidemiología: introducción a la epidemiología; medidas de frecuencia, asociación e impacto; diseños epidemiológicos; modelización estadística aplicada a problemas epidemiológicos.
- Tema 24: Investigación clínica y farmacéutica: ensayos clínicos y clasificación; requerimientos para la admisión de un nuevo fármaco, tratamiento o producto sanitario; protocolos clínicos; principios estadísticos en ensayos clínicos; informes; datos censurados; determinación del tamaño de muestra; análisis de datos; estudios post-autorización; trámites para la aprobación y puesta en marcha de un ensayo clínico; fármaco-economía y economía de la salud.
- Tema 25: Investigación en sistemas naturales y medioambientales: introducción a la estructura y funcionamiento de sistemas naturales y medioambientales; muestreo en sistemas naturales; dinámica de poblaciones biológicas; aplicación de modelos de regresión; aplicación de modelos de simulación dinámica; estudios de casos.
- Tema 26: Inteligencia artificial aplicada al diseño experimental en investigación biomédica y experimentación animal: fundamentos, aplicaciones y límites. Uso de sistemas expertos, algoritmos genéticos, búsqueda bayesiana y diseños óptimos algorítmicos para la selección de diseños experimentales, balanceo de covariables, aleatorización restringida, reducción de sesgos y optimización de la eficiencia estadística. Aplicación de la IA a diseños completamente aleatorizados, bloques, factoriales, cuadrados latinos, split-plot, crossover y medidas repetidas. Supervisión humana, criterios éticos, trazabilidad y adecuación a los principios de las 3R en el marco de la Oficina de Investigación Responsable.
- Tema 27: Inteligencia artificial, simulación y cálculo muestral avanzado: análisis de potencia dinámico, estimación automática de tamaños del efecto y varianzas esperadas, uso de datos históricos, minería de literatura científica y modelos predictivos para fundamentar el tamaño muestral. Aplicación de simulaciones Monte Carlo, gemelos digitales, diseños secuenciales, reglas de parada por eficacia o futilidad, análisis de sensibilidad y modelos bayesianos asistidos por IA. Utilización de herramientas como G*Power, R, Python y modelos de lenguaje para justificar el número de unidades experimentales y garantizar estudios válidos, eficientes y éticamente responsables.
- Tema 28: Inteligencia artificial para el análisis, validación y auditoría de datos experimentales: aprendizaje automático supervisado y no supervisado aplicado a la detección de valores atípicos, identificación de errores de medición, imputación de datos faltantes, control de calidad, análisis de residuos, validación de supuestos estadísticos y selección automatizada de modelos. Uso de IA en ANOVA, regresión, modelos mixtos, análisis longitudinal, datos ómicos y comparaciones múltiples. Control del p-hacking, evaluación de la robustez de los resultados, trazabilidad de las decisiones analíticas y generación de evidencia reproducible en investigación experimental.
- Tema 29: Inteligencia artificial generativa y modelos de lenguaje en la investigación responsable: fundamentos y aplicaciones de los LLMs en la formulación de hipótesis, revisión de protocolos, diseño de prompts científicos, generación de código reproducible en R y Python, interpretación de resultados estadísticos, redacción de informes, elaboración de memorias para comités éticos y comunicación de resultados conforme a PREPARE y ARRIVE 2.0. Evaluación crítica de respuestas generadas por IA, prevención de alucinaciones, verificación documental, protección de datos, supervisión humana y uso responsable de la IA generativa en la Oficina de Investigación Responsable.
- Tema 30: Programación: introducción a Java; programación en entorno web multiplataforma; Rstudio y Shiny; creación de aplicaciones multiplataforma para la visualización de datos en tiempo real.
Preguntas frecuentes
¿Qué titulación necesito para la oposición de Estadística de la Universidad Miguel Hernández de Elche?
Se exige Diplomatura o Grado en Estadística, o una titulación equivalente. Para títulos obtenidos en el extranjero, las bases requieren homologación dentro del plazo de presentación de solicitudes.
¿Cómo presento la solicitud para la plaza de Estadística de la UMH?
La solicitud es electrónica y debe dirigirse al rector. Puedes tramitarla en la sede electrónica, seleccionando «Selección PTGAS-Funcionario de carrera», o mediante Espacio Opositor. El plazo es de 10 días hábiles desde el día siguiente a la publicación del extracto en el BOE.
¿Cuánto cuesta inscribirse en la oposición de la Escala Técnica Media de Estadística?
La tasa es de 25,00 €. Las bases prevén exenciones para determinados colectivos y una bonificación del 50 % para familias numerosas o monoparentales de categoría general.
¿Cuándo será el examen de técnico/a medio/a estadístico/a de la Universidad Miguel Hernández de Elche?
Las bases no fijan una fecha concreta. El lugar, la fecha y la hora se publicarán con la lista definitiva de personas admitidas y excluidas.
¿Cómo se puntúa el ejercicio de la oposición de Estadística?
El ejercicio suma dos partes de hasta 30 puntos cada una: dos supuestos prácticos y el desarrollo escrito de un tema específico. Hay que obtener al menos 30 puntos en total.
¿La convocatoria de la UMH crea una bolsa de trabajo de Estadística?
Sí. Las bases indican que la bolsa se constituirá con las personas aspirantes que hayan superado la oposición. Su funcionamiento se regirá por la normativa vigente cuando se publique la resolución de constitución.