Curso 2011-12
Análisis de datos (21291)
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
Profesor: Romain Lachat
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
Competencias generales:
- Habilidades básicas de uso del ordenador.
- Habilidades de gestión de la información (Habilidad para buscar y analizar información procedente de fuentes diversas).
- Resolución de problemas.
- Habilidades de investigación.
Competencias específicas:
- Identificar los métodos y las técnicas de investigación política y social. Capacidad para plantear el estudio de los fenómenos políticos, diseñar técnicas para la recogida de datos y verificar hipótesis.
- Operar con datos de investigación cuantitativos. Dominar los instrumentos de datos cuantitativos para aplicarlos al proceso de investigación.
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 tres partes:
- Evaluación continúa de teoría. Examen escrito sobre la primera parte del curso. Este examen se realizará durante el quinto curso de teoría. Contará el 20% de la nota final.
- 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.
- Evaluación final a través de un examen. Contará el 50% 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 suspendido, cumplan dos condiciones: 1) haber realizado el 50% de las actividades de evaluación continua y 2) haberse presentado al examen final. 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: McGraw-Hill.
SPSS INC. 2001. Guía para el análisis de datos. Madrid: SPSS Hispanoportuguesa. (CD-Rom)
5.2. Recursos didácticos
Encontrareis 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 de la profesora. 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.