Curs 2015-16
Metodología Cuantitativa II: Estadística Descriptiva.
(Código 23617)
Titulación/estudio: Grado en Ciencias Políticas y de la Administración
Curso: 1º
Trimestre: 3er
Nombre de créditos ECTS: 4 créditos
Horas dedicación estudiante: 100 horas
Idioma: Castellano
Profesores: Lorenzo Brusatin y Jordi Pascual
1. Presentación de la asignatura
La estadística descriptiva es una herramienta fundamental para el análisis de la realidad política y social. Nos permite reducir y presentar una gran cantidad de datos, ya sea mediante medidas numéricas o de manera gráfica, con el objetivo de observar la estructura y las características principales.
Utilizamos la estadística descriptiva univariable para resumir la información principal contenida en unos datos de manera útil. Por ejemplo, la tasa de paro o el porcentaje de voto para cada partido político son indicadores que dan información sobre la situación o las acciones de millones de personas. La estadística descriptiva bivariable nos permite analizar la relación entre dos variables. Por ejemplo nos permite examinar si el paro afecta por igual a hombres y mujeres o si los jóvenes votan a partidos diferentes que la gente mayor. Los datos estadísticos se utilizan como información básica para tomar todo tipo de decisiones, tanto en la vida cotidiana como en el ámbito empresarial, político o de la Administración. En esta asignatura los estudiantes aprenderán a entender y a utilizar herramientas propias de la estadística descriptiva
aplicada en todo momento a datos y casos típicos de las ciencias sociales.
2. Competencias a alcanzar en la asignatura
Esta asignatura se enmarca en el ámbito de la materia «Metodología de investigación» que, en conjunto, desarrolla las siguientes competencias:
Competencias básicas:
-CB2. Que los estudiantes sepan aplicar sus conocimientos a su trabajo o vocación de una forma profesional y posean las competencias que suelen demostrarse por medio de la elaboración y defensa de argumentos y la resolución de problemas dentro de su área de estudio.
CB3. Que los estudiantes tengan la capacidad de reunir e interpretar datos relevantes (normalmente dentro de su área de estudio) para emitir juicios que incluyan una reflexión sobre temas relevantes de índole social, científica o ética.
CB4. Que los estudiantes puedan transmitir información, ideas, problemas y soluciones a un público tanto especializado como no especializado.
CB5. Que los estudiantes hayan desarrollado aquellas habilidades de aprendizaje necesarias para emprender estudios posteriores con un alto grado de autonomía.
Competencias generales:
CG1. Capacidad de análisis y síntesis.
CG2. Capacidad de organizar y planificar.
CG4. Habilidades básicas de manejo del ordenador.
CG5. Trabajo en equipo.
CG7. Capacidad de trabajar en un equipo interdisciplinar.
CG9. Habilidad de trabajar en un contexto internacional.
CG10. Habilidades de investigación.
CG15. Diseño y gestión de proyectos.
CG17. Preocupación por la calidad.
CG18. Motivación de logro.
Competencias transversales:
CT1. Identificar y analizar críticamente la desigualdad de género y su intersección con otros ejes de desigualdad.
Competencias específicas:
CE1. Identificar las principales teorías y enfoques de la Ciencia Política y de la Administración.
CE17. Aplicar los métodos y las técnicas de investigación política y social.
CE18. Analizar con datos de investigación cuantitativos y cualitativos.
3. Contenidos
El objetivo de esta asignatura es proporcionar las bases para interpretar y efectuar análisis de problemas políticos y sociales utilizando datos. El alumno se familiarizará con el vocabulario básico de la estadística descriptiva y aprenderá a utilizar técnicas de análisis y de presentación gráfica de datos. También aprenderá a utilizar a nivel básico el SPSS, un programa informático de análisis estadístico.
En los dos trimestres anteriores, el alumno ya habrá estudiado la construcción y la
interpretación de indicadores sociales, las funciones y otras herramientas matemáticas. En base a los conocimientos ya logrados el alumno aprenderá los fundamentos de la estadística descriptiva univariable y bivariable. En relación a diferentes formas de presentar los datos y a medidas o parámetros de tendencia central, de dispersión y de asociación veremos porque sirven, cómo calcularlos, cómo escoger los más indicados en función de nuestro objetivo y de las características de los datos y cómo presentar la información de manera gráfica.
4. Evaluación
La evaluación de la asignatura constará de dos partes:
1. Evaluación continúa de SPSS. Este examen se realizará el último día de las clases
prácticas, en las aulas de informática y contará el 30% de la nota final. Es imprescindible que el estudiante aprenda a lo largo del curso a manejar el programa estadístico SPSS, por eso la asistencia a las clases prácticas será crucial para superar este examen.
2. Evaluación final a través de un examen. Contará el 70% de la nota final. Además, el alumno de forma optativa podrá realizar ejercicios y problemas y autocorregirse para consolidar sus conocimientos.
En el marco de evaluación de la UPF se contempla un sistema de recuperación para aquellos estudiantes que no hayan superado la asignatura en la convocatoria correspondiente. Podrán acogerse a él aquellos estudiantes que, habiendo participado a más de la mitad de las actividades de evaluación continuada y habiéndose presentado al examen final de la asignatura, hayan obtenido la calificación de suspenso correspondiente a la evaluación trimestral.
La recuperación consistirá en un único examen, sobre los contenidos de las clases de teoría.
5. Bibliografía y recursos didácticos
5.1 Bibliografía básica
1. Estadística
Fernández Fernández, Santiago, José María Cordero Sánchez, y Alejandro Córdoba Largo. 2002. Estadística Descriptiva. Madrid: ESIC.
Moore, David S. 2000. Estadística Aplicada Bàsica. Barcelona: Antoni Bosch.
Wonnacott, Thomas H., y Ronald J. Wonnacott. 2004. Introducción a La Estadística. México: Limusa.
2. Análisis de datos con SPSS
Filgueira López, Esther. 2001. Análisis de Datos con SPSSWIN. Madrid: Alianza Editorial.
Pardo, Antonio y Miguel Ángel Ruiz. 2002. SPSS 11. Guía para el análisis de datos. Madrid: McGrawHill.
SPSS INC. 2001. Guía para el análisis de datos. Madrid: SPSS Hispanoportuguesa. (CDRom)
5.2. Recursos didácticos
Encontraréis muchos recursos en la web de la biblioteca:
http: //www.upf.edu/bibtic/ccpp/sociologia/metstat.html
6. Metodología
Sesiones presencial en grupo grande: clases magistrales donde se explicarán los contenidos y procedimientos a través de exposiciones del profesor. Se usará también material gráfico y audiovisual de soporte, así como ejercicios y actividades a realizar en el aula.
Sesiones de prácticas: en el aula de informática se trabajará con un programa estadístico y se realizarán actividades dirigidas en grupo pequeño con el programa SPSS.
Sesiones de tutoría: para resolver dudas.
Trabajo fuera del aula: se basa en el estudio individual, en la resolución de problemas y ejercicios y en la corrección de los errores en los ejercicios.
7. Programación de actividades
Semana 1: Presentación de la asignatura y contenidos introductorios.
Semana 2: Clase sobre la exploración de datos y las medidas de tendencia central.
Semana 3: Clase sobre las medidas de dispersión y posición.
Semana 2 y 3 (hay cuatro grupos de seminarios): Prácticas sobre la exploración de datos utilizando SPSS en el aula de informática.
Semana 4: Clase sobre como escoger medidas y herramientas de representación gráfica de datos.
Semana 5: Clase sobre estadística descriptiva bivariable con variables numéricas. Evaluación continúa de teoría.
Semana 4 y 5: Práctica sobre hacer gráficos básicos con SPSS.
Semana 6: Clase sobre estadística descriptiva bivariable con variables numéricas y categóricas.
Semana 7: Clase sobre estadística descriptiva bivariable con variables categóricas.
Semana 6 y 7: Práctica sobre tablas de contingencia y medidas de asociación con SPSS en el aula de informática. Evaluación continúa de práctica.