Curs 2011-2012

Estadística (21975)

Titulació/estudi: Grau en Ciències Polítiques i de l'Administració
Curs: 2n
Trimestre: 2n
Nombre de crèdits ECTS: 6 crèdits
Hores dedicació estudiant: 140
Llengua o llengües de la docència: Català

1. Presentació de l'assignatura

L'assignatura Estadística està concebuda com a una matèria de formació bàsica per a l'estudiant de Ciència Política i l'Administració,. Se suposa que l'estudiant té uns coneixements bàsics de descripció estadística i de maneig de bases de dades emprant SPSS o Excel, que els ha proporcionat l'assignatura relacionada prèvia d'Anàlisi de Dades (21291)

L'objectiu principal és introduir els conceptes essencials associats a la variabilitat estadística i el paper que aquesta variabilitat juga, avui en dia, en l'anàlisi empírica en ciència política i de l'administració. A partir del concepte de població estadística, s'introduiran els conceptes de aleatorietat, mostra aleatòria, així com els diferents mètodes emprats per l'estadística per aconseguir informació precisa de la població a partir de dades mostrals. L'assignatura pretén donar les bases que capacitin a l'estudiant a utilitzar adequadament (evitant cometre errors conceptuals frequents) tècniques actualment reconegudes com essencials en l'anàlisi empírica en ciències socials.

El curs inclou temes com elements bàsics de la probabilitat, disseny de mostres, estimació puntual i per interval, contrast ji-quadrat, la lògica dels contrasts de significació i d'hipòtesis, anàlisi de la variància, anàlisis de la correlació i, finalment, introducció a l'anàlisi de la regressió. L'assignatura es farà en una vessant molt aplicada, on les fórmules i teoremes seran substituïts per la il·lustració de la pràctica de l'estadística en bases de dades d'interès en ciències socials. Si bé les fórmules no són essencials, si que es farà molt èmfasi en els conceptes i en la lògica de l'estadística. El program estadístic principal serà l'SPSS. Aquells estudiants interessats podran substituir o complementar l'SPSS amb programari lliure com ara R (http://www.r-project.org/).

2. Competències a assolir

Competències generals:

  • Capacitat d'anàlisi i síntesis de la informació quantitativa
  • Capacitat de dissenyar la recollida de informació estadística (disseny de mostres)
  • Capacitat de valoració crítica d'un informe estadístic. Capacitat per produir un informe estadístic elemental.
  • Capacitat de diferenciar entre associació i causalitat; entre dades observacionals i experimentals; els diferents nivells de mesura de les variables estadístiques.
  • Capacitat per emprar lògica i el raonament estadístic en situacions pràctiques diverses

Capacitat pel domini de base de dades i de software estadístic d'ampli abast en ciències socials (per exemple, SPSS)

Competències específiques

  • Capacitat per avaluar críticament afirmacions que involucren l'estadística
  • Capacitat per efectuar inferències estadístiques a partir de dades emprant software estadístic d'ampli espectre (SPSS)
  • Capacitat de raonar sobre la diferencia entre estadístic i paràmetre, error mostral, mostres representatives, mostres esbiaixades, error tipus I i II, i altres detalls conceptuals.
  • Capacitat per determinar la mida de mostra necessària per un nivell de precisió desitjat
  • Capacitat per llegir/comprendre una fitxa tècnica d'enquesta de diari
  • Capacitat per fer una anàlisi estadística elemental i fer-ne un resum en llenguatge planer, no tècnic.

3. Continguts

Tema 1. Població i mostra. Naturalesa de la informació estadística. El concepte d'aleatorietat. Població i mostra probabilística. Dissenys mostrals. Precaucions en les enquestes per mostreig. Dades experimentals.

Tema 2. Elements bàsics de probabilitat. El concepte de probabilitat, interpretacions, propietats de la probabilitat, llei de la suma i del producte, probabilitat condicionada, Llei de Bayes, distribucions de probabilitat, variables aleatòries discretes i continues, paràmetres d'una variable aleatòria, la Llei normal

Tema 3. Inferència estadística: estimació per interval. Distribució mostral proporció i mitjana mostrals, biaix d'un estimador, eficiència d'un estimador, proporció mostral, mitjana mostral, distribució mostral en el cas de mostra gran. Estimació per interval: cas de la proporció i de la mitjana mostral. Precisió de l'estimació i mida de mostra. Càlcul de mida de mostra. Problemàtica en mostra petita

Tema 4. Inferència estadística: proves de significació estadística i contrast d'hipòtesis Lògica d'una prova de significació, contrast ji-quadrat, valor p, contrast de proporció i mitjana poblacional, contrast d'hipòtesis, error tipus I i II, potència del contrast, aplicacions al contrast d'igualtat de mitjanes.

Tema 5. Inferència estadística: comparació de mitjanes. Problemàtica de la comparació de grups o poblacions, cas de dues proporcions, cas de dues mitjanes, més de dues mitjanes (ANOVA). Conseqüències de desviació de supòsits bàsics.

Tema 6. Associació entre variables. Associació estadística, associació no implica causalitat, associació entre variables categòriques: contrast ji-quadrat d'independència, associació entre variables continues: covariància i correlació. Inferència sobre la correlació.

Tema 7. Model de regressió simple. Mitjana condicional, recta de regressió lineal, paràmetres del model de regressió, estimació del model de regressió: mètode MCO, coeficient de determinació, introducció a la regressió múltiple

4. Avaluació

Avaluació continuada que consistirà en la qualificació de les activitats de seminari individuals i/o en grup (deures/tasques/tests). Un treball efectuat en grup (màxim de cinc estudiants) que s'entregarà, com a màxim, en la data de l'examen final, contribuirà en el 20% de la nota de l'assignatura.

Examen final: 50% de la nota

5. Bibliografia i recursos didàctics

MANTZOPOULOS, V. L. Statistics for the Social Sciences. Englewood Cliffs: Prentice-Hall, 1995.

MOORE, D. S. Statistics. Concepts and Controversies. Nova York: W. H. Freeman, 2000.

MOORE, D. S. Estadística aplicada básica. Barcelona: Antoni Bosch Editor, 1998.

PEÑA, D.; ROMO, J. Introducción a la estadística para las ciencias sociales. Madrid: McGraw-Hill, 1997.

SIRKIN, R. M. Statistics for the Social Sciences. Newbury Park: Sage, 1995.

TANUR, J. M. La estadística. Una guía de lo desconocido. Madrid: Alianza, 1992.

5.2. Recursos didàctics

Recursos del llibre de Moore: http://bcs.whfreeman.com/bps3e/default.asp?s=&n=&i=&v=&o=&ns=0&t=&uid=0&rau=0 i altres recursos que s'assenyalaran a la web de l'assignatura desplegada pel professor.

6. Metodologia

L'assignatura combinarà classes plenàries i sessions de seminaris en grups reduïts d'estudiants. L'estructura és de 10 sessions de dues hores en classes plenàries on s'explicaran els conceptes i procediments generals de l'assignatura emprant exemples amb dades de ciències socials.

Les classes se seminaris s'impartiran a l'aula d'informàtica i faran us del programari SPSS . En aquestes sessions també es treballaran i resoldran problemes.

Treball individual consistent en la resolució d'exercicis, lectura de temes recomanats en les sessions plenàries, assimilació dels continguts de les sessions plenàries, redacció d'un informe estadístic relacionat amb una noticia de diari.

7. Programació d'activitats

Es farà una sessió de dues hores, una per setmana, al llarg de les deu setmanes del curs. Les sessions de seminari s'intercalaran aproximadament cada tres setmanes.

Setmana 1: Classe plenària on es tractarà el Tema 1 i les seves aplicacions + Seminari 1.

Setmana 2: Classe plenària on es tractarà la primera meitat del Tema 2 i les seves aplicacions

Setmana 3: Classe plenària on es tractarà la segona meitat del Tema 3 i les seves aplicacions

Setmana 4: Classe plenària on es tractarà la primera meitat del Tema 4 i les seves aplicacions + Seminari 2

Setmana 4: Classe plenària on es tractarà la segona meitat del Tema 4 i les seves aplicacions

Setmana 5: Classe plenària on es tractarà primera meitat del Tema 5 i les seves aplicacions

Setmana 6: Classe plenària on es tractarà la segona meitat del Tema 5 i les seves aplicacions + Seminari 3

Setmana 7: Classe plenària on es tractarà una part del Tema 6 i les seves aplicacions

Setmana 8: Classe plenària on es tractarà la resta del Tema 6 i s'introduirà el Tema 7.

Setmana 9: Classe plenària on es tractarà el tema 7 de la regressió simple i les seves aplicacions. Seminari 4

Setmana 10: Classe plenària on es farà resum dels diferents temes tractats en l'assignatura. Es relacionaran els temes, les seves avantatges i limitacions i es presentaran perspectives d'ampliació d'estudi de l'estadística. Una part d'aquesta sessió es destinarà a la preparació de l'examen final de l'assignatura.

Seminaris:

Seminari 1: Es treballarà l'aleatoritat, conceptes de probabilitat i de distribucions de probabilitat, i de mostres aleatòries. Es treballaran les funciones bàsiques de SPSS en aquests temes. Es comentaran també les lectures dels capítol 3 del llibre de Moore (Estad. Apl. Básica)

Seminari 2: Es treballaran temes de disseny de mostres i de inferència estadística. El model de regressió lineal simple. En el seminari s'introduiran les funcions bàsiques de SPSS en relació a probabilitat, distribucions mostrals i estimació puntual en confiança. S'emprarà una base de dades de Ciència Política. Es comentaran també les lectures dels capítol 5 del llibre de Moore (Estad. Apl. Básica)

Seminari 3: Es treballaran temes de contrast de significació i d'hipòtesis. En el seminari s'introduiran les funcions bàsiques de SPSS en relació a contrasts estadístics. Es comentaran també les lectures dels capítol 6 i 7 del llibre de Moore (Estad. Apl. Básica)

Seminari 4: Es treballaran temes d'ANOVA i de regressió. En el seminari s'introduiran les funcions bàsiques de SPSS en relació a ANOVA i regressió. Es comentaran també les lectures dels capítol 9 i 10 del llibre de Moore (Estad. Apl. Básica)