Datos Identificativos 2022/23
Asignatura (*) Análise Estatística Descritiva e Inferencial Código 615545001
Titulación
Máster Universitario en Métodos Avanzados de Investigación e Innovación na Análise Social
Descriptores Ciclo Período Curso Tipo Créditos
Mestrado Oficial 1º cuadrimestre
 Primeiro Optativa 5
Idioma
Castelán
Modalidade docente Presencial
Prerrequisitos
Departamento Socioloxía e Ciencias da Comunicación
Coordinación
Santiago Gómez, Elvira
 Correo electrónico
elvira.santiago@udc.es
Profesorado
Santiago Gómez, Elvira
 Correo electrónico
elvira.santiago@udc.es
Web
Descrición xeral Esta materia é un complemento de formación para o alumnado que non posúa formación previa en estatística. É unha materia optativa coa que se introducirá ao alumnado nas nocións básicas da estatística descritiva e inferencial, o manexo de software de análise básica (SPSS, Excel) e prepararalla para poder aproveitar o resto de materias do máster centradas na análise estatística.

Competencias do título
Código Competencias do título
A1 C1. Coñecer ao detalle os principais avances teóricos e prácticos en materia e técnicas de investigación cualitativa e cuantitativa e a súa aplicación - crítica, reflexiva e contextual - para comprender, definir e explicar fenómenos de alta complexidade e incerteza asociados aos retos sociais, económicos e políticos actuais.
A11 H1. Avaliar e seleccionar a paradigma metodolóxico adecuado (cuantitativa, cualitativa, mixta, prospectiva, participativa) para formular xuízos a partir de información incompleta ou limitada sobre fenómenos asociados aos retos sociais, económicos e políticos.
A20 CP1. Contrastar a importancia da diversidade metodolóxica existente para a análise da realidade social, política e económica, abordando distintos problemas complexos das sociedades actuais a través de solucións creativas e novas.
A24 CP5. Ser capaz de traballar con fontes de datos, metodoloxías e técnicas de investigación científica e ferramentas informáticas avanzadas propias das ciencias sociais.

Resultados de aprendizaxe
Resultados de aprendizaxe Competencias do título
El alumnado aprenderá a manexar as ferramentas de análise estadístico propias das ciencias sociais a través de SPSS e Excel AM1
AM11
AM20
AM24
O alumnado aprenderá os conceptos fundamentais da estadística descriptiva univariante necesarios para a profundización na análise dos problema sociais AM1
AM11
AM20
AM24
O alumnado saberá manexar as operacións propias da estadística bivariable AM1
AM11
AM20
AM24
O alumnado aprenderá a aplicar a estatística inferencia para predecir e controlar a evolución dos problemas sociais AM1
AM11
AM20
AM24
O alumnado aprenderá a presentar os resultados da súa investigación de forma clara e sen ambiguidades a través da visualización de datos e a súa interpretación AM1
AM11
AM20
AM24
O alumnado aprenderá a manexar bases de datos complexas AM1
AM11
AM20
AM24
O alumnado aprenderá a aplicar as técnicas adecuadas de análise estatístico en función dos datos dispoñible AM1
AM11
AM20
AM24

Contidos
Temas Subtemas
Introdución e conceptos básicos Aplicación da estatística as ciencias sociais. Tipos de variables e niveles de medición
Presentación e representación das distribucións Frecuencias absolutas, frecuencias relativas e porcentaxes.
Estatística descriptiva univariable e bivariable Medidas de posición centrais: media, mediana e moda. Medidas de dispersión: rango, varianza e desviación típica. Medidas de forma: asimetría e curtosis. Presentación e análise de tablas bivariables. Características da asociación entre dúas variables.
Introdución á estatística inferencial Utilización de distribucións probabilísticas: normal, t de Student e chi-cuadrado.
Interpretación e representación gráfica dos resultados Gráficos de sectores, rectangular, diagrama de barras, histograma. Outras formas de representación gráfica.

Planificación
Metodoloxías / probas Competencias Horas presenciais Horas non presenciais / traballo autónomo Horas totais
Actividades iniciais A1 1 2 3
Prácticas a través de TIC A1 A11 A20 A24 21 21 42
Proba práctica A11 A24 4 12 16
Sesión maxistral A1 A11 A20 A24 16 48 64
 
Atención personalizada 0 0 0
 
*Os datos que aparecen na táboa de planificación son de carácter orientativo, considerando a heteroxeneidade do alumnado

Metodoloxías
Metodoloxías Descrición
Actividades iniciais Cuestionario cunha serie de preguntas iniciais para coñecer a composición do grupo e o nivel xeral do alumnado no coñecemento da estatística
Prácticas a través de TIC Metodoloxía que permite que o alumnado aprenda de maneira efectiva a través da realización de actividades de carácter práctico utilizando ferramentas informáticas.
Proba práctica Probas de carácter periódico, para valorar a correcta comprensión e aplicación dos contidos da materia, consta de exercicios breves e preguntas cortas ou de resposta múltiple. Nalgúns casos se requerirá da utilización de ferramentas informáticas.
Sesión maxistral Exposición oral por parte do profesorado dos aspectos fundamentais da materia. As exposicións se complementarán co el uso de medios audiovisuais.

Atención personalizada
Metodoloxías
Prácticas a través de TIC
Proba práctica
Descrición
A atención personalizada es una actividad académica que tiene como finalidad atender a las necesidades y consultas del alumnado de forma individual o en pequeño grupo, relacionadas con el estudio y los temas vinculados con la materia. Puede solicitarse atención personalizada, presencial o virtual, en las horas de tutorías.

Avaliación
Metodoloxías Competencias Descrición Cualificación
Prácticas a través de TIC A1 A11 A20 A24 Coincidindo coas sesións prácticas realizaranse prácticas evaluables para valorar a correcta comprensión e aplicación dos contidos da materia. Consistirán en exercicios breves que requirirán cálculos matemáticos e interpretación de resultados. Para a resolución dos exercicios facilitarase unha listaxe de fórmulas básicas, no caso de que sexan necesarias e poderá ser necesaria a utilización dalgunha ferramenta informática revisada ao longo do curso. 60
Proba práctica A11 A24 Consistirá nunha proba global na que o alumnado terá que resolver cuestións curtas e/ou de resposta múltiple e exercicios breves que requirirán cálculos matemáticos e interpretación de resultados. Para a resolución dos exercicios facilitarase unha listaxe de fórmulas básicas, no caso de que sexan necesarias.
A data de realización desta proba acordarase ao inicio do curso. 		40
 
Observacións avaliación

Fontes de información
Bibliografía básica HORRA NAVARRO, J. (1995). Estadística aplicada. Madrid
RITCHEY, F. J (2002). Estadística para las Ciencias Sociales. México: McGraw-Hill
GARCÍA FERRANDO, M (2000). Socioestadística. Introducción a la Estadística en Sociología. Madrid :Alianza Universidad

Bibliografía complementaria


Recomendacións
Materias que se recomenda ter cursado previamente

Materias que se recomenda cursar simultaneamente

Materias que continúan o temario
Big Data para as Ciencias Sociais/615545008
Fundamentos da Análise Social en R/615545003
Análise Estatística Avanzada/615545007

Observacións

A matriculación nesta materia só é obrigatoria para aquelas persoas que non posúan formación previa en estatística, sendo só optativa para quen acredite tal formación.

Esta materia conta como unha das dúas optativas que deben cursarse para superar o máster. No caso de matricularse nela, só necesitará cursar unha optativa no 2º cuadrimestre.


(*)A Guía docente é o documento onde se visualiza a proposta académica da UDC. Este documento é público e non se pode modificar, salvo casos excepcionais baixo a revisión do órgano competente dacordo coa normativa vixente que establece o proceso de elaboración de guías