Study programme competencies |
Code
|
Study programme competences / results
|
A1 |
Dominar nun nivel de postgrado os coñecementos, as ferramentas e os procedementos da investigación social e de mercados aplicándoos á solución de problemas e necesidades |
A3 |
Ser quen de deseñar un proceso de investigación de carácter empírico demostrando dominio no uso de técnicas de investigación cuantitativas e/ou cualitativas |
A4 |
Ser quen de discriminar a técnica de investigación axeitada ao problema plantexado |
A8 |
Ter capacidade para traballar críticamente con fontes de datos, metodoloxías e técnicas de investigación científica e ferramentas informáticas proprias da investigación social e de mercados |
A10 |
Ser quen de redactar, presentar e defender documentos e informes de investigación social e de mercados |
B2 |
Que os estudantes saiban aplicar os coñecementos adquiridos e a súa capacidade de resolución de problemas en contornos novos ou pouco coñecidos dentro de contextos máis amplos (o multidisciplinares) relacionados coa súa área de estudo |
B4 |
Que os estudiantes saiban comunicar as súas conclusións e os coñecementos e razóns últimas que as sustentan a públicos especializados e non especializados dun xeito claro e sen ambigüedades |
B6 |
Ser quen de buscar, xestionar, analizar e sintetizar a información, seleccionando aquela que resulta pertinente para a toma de decisións |
B9 |
Ter capacidade de analizar críticamente tanto o traballo proprio como o dos compañeiros |
B10 |
Ser quen de traballar en equipo eficaz e eficientemente |
C3 |
Utilizar as ferramentas básicas das TIC necesarias para o exercicio da súa profesión e para o aprendizaxe ao longo da vida |
Learning aims |
Learning outcomes |
Study programme competences / results |
Ao finalizar satisfactoriamente esta materia, a/o alumna/o coñecerá e será capaz de utilizar as principais distribucións estatísticas teóricas de aplicación no proceso do deseño muestral e nas probas de decisión estatística. |
AC1
|
|
|
Ao finalizar satisfactoriamente esta materia, a/o alumna/o será capaz de analizar e explicar críticamente as diferenzas entre os tipos de mostraxe e seleccionar o máis adecuado para diferentes contextos. |
AC1 AC3 AC4 AC8
|
BC2 BC6 BC9 BC10
|
|
Ao finalizar satisfactoriamente esta materia, a/o alumna/o será capaz de deseñar un plan de mostraxe tendo en conta as características da poboación, así como as posibles restricións de tipo económico e/ou os criterios técnicos. |
AC1 AC3 AC4 AC8
|
BC2 BC6 BC9 BC10
|
CC3
|
Ao finalizar satisfactoriamente esta materia, a/o alumna/o será capaz de interpretar os resultados de diferentes probas de decisión estatística, podendo explicar as consecuencias que devanditos resultados teñen respecto das hipóteses de traballo expostas. |
AC1 AC4 AC8 AC10
|
BC2 BC4 BC6 BC9 BC10
|
CC3
|
Contents |
Topic |
Sub-topic |
TEMA 1: INTRODUCIÓN Á ESTATÍSTICA INFERENCIAL |
1.1. Introdución á análise inferencial.
1.2. Nocións básicas de probabilidade.
1.3. Utilización de distribucións probabilísticas teóricas: normal, t de Student, chi-cadrado, binomial, F de Snedecor.
|
TEMA 2: MOSTRAXE |
2.1. A mostraxe na investigación social e de mercados. Utilidade e vantaxes.
2.2. Principais conceptos da mostraxe estatística. Tipos de mostraxe: probabilístico e non probabilístico.
2.3. Técnicas de mostraxe probabilístico: mostraxe aleatoria simple, mostraxe estratificada, mostraxe por conglomerados, mostraxe sistemática con arranque aleatorio.
2.4. Técnicas de mostraxe non probabilísitico: mostraxe accidental, mostraxe intencional, mostraxe por cotas.
2.5. Cálculo do tamaño muestral.
2.6. Exemplos de deseños muestrales na investigación social. |
TEMA 3: PROBAS DE DECISIÓN ESTATÍSTICA |
3.1. O uso das probas de decisión estatística na investigación social e de mercados.
3.2. Formulación de hipótese.
3.3. Elección da proba estatística. Técnicas paramétricas e aparamétricas.
3.4. Nivel de significación e definición da rexión de rexeitamento.
3.5. Cálculo do valor da proba estatística.
3.6. Aplicación da regra de decisión.
3.7. Conclusión da proba estatística.
3.8. Principais probas de decisión estatística e a súa aplicación na investigación social e de mercados. |
Planning |
Methodologies / tests |
Competencies / Results |
Teaching hours (in-person & virtual) |
Student’s personal work hours |
Total hours |
Collaborative learning |
A1 A3 A4 A8 B2 B10 C3 |
6 |
6 |
12 |
Workshop |
A1 A3 A4 A8 A10 B2 B4 B6 B9 B10 |
6 |
9 |
15 |
Problem solving |
A1 A4 A8 B2 B6 C3 |
8 |
12 |
20 |
Objective test |
A1 A4 B2 |
3 |
6 |
9 |
Guest lecture / keynote speech |
A1 A3 A4 A8 C3 |
7 |
7 |
14 |
|
Personalized attention |
|
5 |
0 |
5 |
|
(*)The information in the planning table is for guidance only and does not take into account the heterogeneity of the students. |
Methodologies |
Methodologies |
Description |
Collaborative learning |
Procedementos de ensino-aprendizaxe guiados de forma presencial, que se basean na organización da clase en pequenos grupos de traballo, de dous ou tres alumnos/as, nos que o alumnado traballa conxuntamente na resolución de tarefas asignadas polo profesorado para optimizar a súa propia aprendizaxe e a dos outros membros do grupo. |
Workshop |
Valorarase cun máximo do 40% da nota final a participación nos obradoiros, nos que se exporán e debaterán as solucións que os grupos de traballo desen aos problemas expostos. Realizaranse polo menos dous tipos de talleres, un relacionado coas probas de decisión estatística e outro coa mostraxe. Para superar a asignatura requírese obter polo menos a metade da puntuación na participación nos talleres. |
Problem solving |
Valorarase cun máximo do 30% da nota final a participación na resolución de problemas, que consiste en que os grupos de traballo cheguen a resolver unha situación problemática concreta, a partir dos coñecementos revisados previamente nas sesións maxistrais. Exporanse distintos tipos de problemas relacionados coa aplicación da mostraxe e coa utilización das probas de decisión estatística. Para superar a asignatura requírese obter polo menos a metade da puntuación na resolución de problemas. |
Objective test |
Valorarase cun máximo do 30% da nota final as notas obtidas nas probas obxectivas, que consisten en probas de carácter periódico, realizadas de maneira individual, para valorar a correcta comprensión e aplicación dos contidos da materia, compostas por exercicios breves e cuestións curtas e/ou de resposta múltiple. Estímase que se realizará unha proba obxectiva por tema. Para superar a asignatura requírese obter polo menos a metade da puntuación nas probas obxectivas. |
Guest lecture / keynote speech |
Exposición oral por parte do profesor dos aspectos fundamentais de materia, complementada co uso de medios audiovisuais e a introdución de algunhas preguntas dirixidas aos estudantes, coa finalidade de transmitir coñecementos e facilitar a aprendizaxe.
|
Personalized attention |
Methodologies
|
Collaborative learning |
Workshop |
Problem solving |
Objective test |
Guest lecture / keynote speech |
|
Description |
A atención personalizada é unha actividade académica que ten como finalidade atender as necesidades e consultas do alumnado, de forma individual ou en pequeno grupo, relacionadas co estudo e temas vinculados coa materia. Esta actividade desenvolverase de forma presencial (directamente na aula e nos momentos que a profesora ten asignados ás tutorías de despacho).
Pode solicitarse a atención personalizada nas horas presenciais ou nas horas de tutorías para resolver dúbidas en relación a temas concretos.
|
|
Assessment |
Methodologies
|
Competencies / Results |
Description
|
Qualification
|
Workshop |
A1 A3 A4 A8 A10 B2 B4 B6 B9 B10 |
Valorarase cun máximo do 40% da nota final a participación nos obradoiros, nos que se exporán e debaterán as solucións que os grupos de traballo desen aos problemas expostos. Realizaranse polo menos dous tipos de talleres, un relacionado coas probas de decisión estatística e outro coa mostraxe. Para superar a asignatura requírese obter polo menos a metade da puntuación na participación nos talleres. |
40 |
Problem solving |
A1 A4 A8 B2 B6 C3 |
Valorarase cun máximo do 30% da nota final a participación na resolución de problemas, que consiste en que os grupos de traballo cheguen a resolver unha situación problemática concreta, a partir dos coñecementos revisados previamente nas sesións maxistrais. Exporanse distintos tipos de problemas relacionados coa aplicación da mostraxe e coa utilización das probas de decisión estatística. Para superar a asignatura requírese obter polo menos a metade da puntuación na resolución de problemas. |
30 |
Objective test |
A1 A4 B2 |
Valorarase cun máximo do 30% da nota final as notas obtidas nas probas obxectivas, que consisten en probas de carácter periódico, realizadas de maneira individual, para valorar a correcta comprensión e aplicación dos contidos da materia, compostas por exercicios breves e cuestións curtas e/ou de resposta múltiple. Estímase que se realizará unha proba obxectiva por tema. Para superar a asignatura requírese obter polo menos a metade da puntuación nas probas obxectivas. |
30 |
|
Assessment comments |
A planificación exposta nesta guía docente supón a aplicación dun sistema de avaliación continua, polo que a cualificación final obterase promediando as cualificacións obtidas nos talleres, na solución de problemas e nas probas obxectivas, a condición de que se obteña polo menos a metade da puntuación en cada un dos sistemas de avaliación.
No caso de que non se obteñan os mínimos requiridos para superar a asignatura polo sistema de avaliación continua, as/os estudantes poderán ser avaliadas/os nunha proba obxectiva única que abarcará toda a materia. Dita proba obxectiva única consistirá nun exame composto por exercicios breves e preguntas curtas e/ou de resposta múltiple.
Nas convocatorias extraordinarias aplicarase o sistema de avaliación por proba obxectiva única.
|
Sources of information |
Basic
|
|
GARCÍA FERRANDO, M. (1994): Socioestadística. Introducción a la Estadística en Sociología. (2ª Ed.) Alianza Universidad Textos, nº 96, Madrid.
PÉREZ LÓPEZ, C. (2010): Técnicas de muestreo estadístico. Ibergarceta Publicaciones. Madrid.
RITCHEY, F. J. (2002): Estadística para las Ciencias Sociales. McGraw-Hill, México.
RODRÍGUEZ OSUNA, J. (1991): Métodos de Muestreo. Madrid: CIS, Colección “Cuadernos Metodológicos”, nº 1.
SÁNCHEZ CARRIÓN, J. J. (1999): Manual de Análisis Estadístico de los Datos. Alianza Editorial, Madrid.
UÑA JUÁREZ, I.; SAN MARTÍN MORENO, J. y TOMEO PERUCHA, V. (2009): Cálculo de probabilidades. Ibergarceta Publicaciones. Madrid. |
Complementary
|
|
|
Recommendations |
Subjects that it is recommended to have taken before |
|
Subjects that are recommended to be taken simultaneously |
|
Subjects that continue the syllabus |
|
|