Identifying Data

2020/21

Subject (*)

Exploratory and inferential analysis

Code

620517008

Study programme

Mestrado Universitario en Investigación en Actividade Física, Deporte e Saúde (Interuniversitario)

Descriptors

Cycle

Period

Year

Type

Credits

Official Master's Degree

1st four-month period

First

Obligatory

Language

Spanish

Teaching method

Hybrid

Prerequisites

Department

Educación Física e Deportiva

Coordinador

Iglesias Soler, Eliseo

E-mail

eliseo.iglesias.soler@udc.es

Lecturers

Iglesias Soler, Eliseo

Saavedra Garcia, Miguel angel

Sanchez Molina, Jose Andres

E-mail

eliseo.iglesias.soler@udc.es

miguel.saavedra@udc.es

jose.andres.sanchez.molina@udc.es

Web

General description

A materia "Análise exploratoria de datos e análises inferencial" é unha aproximación á análise estatística univariante. Abórdanse desde os procesos descritivos máis básicos ata os principios da estatística inferencial. Ao longo da materia o alumno coñecerá os fundamentos teóricos destes procedementos así como a súa aplicación práctica mediante diferentes programas informáticos como SPSS e R.

Contingency plan

Ante a incerta e imprevisible evolución da alerta sanitaria provocada polo COVID-19, as Universidades de Vigo e A Coruña
establecen unha planificación extraordinaria que se activará no momento en que as administracións e as propia institucións
determíneno atendendo a criterios de seguridade, saúde e responsabilidade, e garantindo a docencia nun escenario non
presencial ou parcialmente presencial. Estas medidas xa planificadas garanten, no momento que sexa preceptivo, o
desenvolvemento da docencia dun modo máis áxil e eficaz ao ser coñecido de antemán (ou cunha ampla antelación) polo
alumnado e o profesorado a través da ferramenta normalizada e institucionalizada das guías docentes.
=== ADAPTACIÓN DAS METODOLOXÍAS ===
No caso de que se produza confinamento.
* Metodoloxías docentes que se manteñen
Mantéñense todas as metodoloxías pero executadas dun xeito virtual síncrono ou asíncrono a través de Teams
* Metodoloxías docentes que se modifican
Ningunha
* Mecanismo non presencial de atención ao alumnado (titorías)
Realizaranse a través de correo electrónico e por medio de videoconferncia mediante Teams y/o el uso de las plataformas Moodle y Faitic
* Modificacións (se proceden) dos contidos a impartir
Non hay modificacións
* Bibliografía adicional para facilitar o auto-aprendizaxe
* Outras modificacións
=== ADAPTACIÓN DA AVALIACIÓN ===
A avaliación se realizará dun xeito virtual segundo a ponderación que figura na guía. En concreto a proba mixta se levará a través de cuestionario habilitado en Moodle na UDC ou ben en Faitic para os alumnos da Universidade de Vigo

Study programme competencies

Code	Study programme competences / results
A10	Manexar paquetes informáticos para a introdución e análise dos datos recollidos no ámbito da actividade física, a saúde e o deporte
A11	Ser capaz de seleccionar de forma correcta os modelos de análise de datos apropiados para os deseños de investigación máis utilizados no ámbito da actividade física, a saúde e o deporte
A12	Coñecer e utilizar de forma efectiva os procedementos necesarios para realizar a depuración inicial e a análise descritivo dos datos
A13	Executar as técnicas de análise estatístico máis utilizadas na investigación no ámbito da actividade física, a saúde e o deporte.
B1	Posuír e comprender coñecementos que aporten unha base u oportunidade de ser orixinais no desenvolvemento e/ou aplicación de ideas, a miúdo nun contexto de investigación
B2	Saber aplicar os coñecementos adquiridos e ser capaz de resolver problemas en ámbitos novos ou pouco coñecidos dentro de contextos máis amplos (ou multidisciplinares) relacionados coa súa área de estudo.
B3	Integrar coñecementos e afrontarse á complexidade de formular xuízos a partir dunha información que, sendo incompleta ou limitada, inclúa reflexións sobre as responsabilidades sociais e éticas vinculadas á aplicación dos seus coñecementos e xuízos.
B5	Desenvolver habilidades para a aprendizaxe autodirixido ou autónomo.
B6	Coñecer e comprender o campo de estudo da actividade física, saúde e deporte, adquirindo un suficiente de habilidades e métodos de investigación en dicha área.
B7	Ser capaz de idear, deseñar, poñer en práctica e adoptar un proceso de investigación con rigor académico no ámbito de estudo da actividade física, saúde e deporte.
B9	Analizar de forma crítica, avaliar e sintetizar ideas novas e complexas no ámbito de estudo da actividade física, da saúde e o deporte.
C1	Valorar críticamente o coñecemento, a tecnoloxía e a información dispoñible para a resolución de problemas.
C2	Comunicar eficazmente nos ámbitos académicos e divulgativos ideas e conceptos vinculados cos estudos da actividade física, a saúde e o deporte
C3	Ser capaz de promover en contextos académicos e profesionais accións destinadas ó avance tecnolóxico, social ou cultural, no el ámbito das ciencias da actividade física, a saúde e o deporte.
C4	Utilizar as ferramentas básicas das tecnoloxías da información e as comunicacións (TIC) necesarias para o exercicio da súa profesión e para a aprendizaxe ao longo da súa vida

Learning aims

Learning outcomes	Study programme competences / results
Coñecer e saber utilizar as técnicas de análises exploratorio dunha base de datos	AR10 AR11 AR12 AR13	BR1 BR2 BR3 BR5 BR6 BR7 BR9	CR1 CR2 CR3 CR4
Coñecer e saber realizar un contraste de hipótese.	AR10 AR11 AR12 AR13	BR1 BR2 BR3 BR5 BR6 BR7 BR9	CR1 CR2 CR3 CR4
Saber analizar os resultados e interpretalos.	AR10 AR11 AR12 AR13	BR1 BR2 BR3 BR5 BR6 BR7 BR9	CR1 CR2 CR3 CR4

Contents

Topic	Sub-topic
Análise exploratorio de datos nas ciencias da actividade física e o deporte	- Depuración e análise de datos. - Tratamento de valores perdidos. - Estatística descritiva: unidades de posición, de tendencia central, de dispersión e de forma. -Representacións gráficas.
Análise de datos inferencial nas ciencias da actividade física e o deporte	- Contraste de hipótese. - Relación entre variables: correlación e regresión. - Técnicas paramétricas e non paramétricas

Planning

Methodologies / tests	Competencies / Results	Teaching hours (in-person & virtual)	Student’s personal work hours	Total hours
Problem solving	A10 A11 A12 A13 B1 B2 B3 B5 B6 B7 B9 C1 C2 C3 C4	5	70	75
Multiple-choice questions	A10 A11 A12 A13 B2 B6 B7	0	8	8
Guest lecture / keynote speech	A10 A11 A12 A13 B1 B2 B3 B5 B6 B7 B9 C1 C2 C3 C4	15	2	17

Personalized attention		0		0

(*)The information in the planning table is for guidance only and does not take into account the heterogeneity of the students.

Methodologies

Methodologies	Description
Problem solving	Actividades nas que se formulan problemas e/ou exercicios relacionados coa materia. O alumno debe desenvolver de forma autónoma a análise e resolución dos problemas e/ou exercicios.
Multiple-choice questions	Exame tipo test con resposta múltiple. Realizarase mediante cuestionario on- line na data oficial de avaliación recollida nos horarios do máster
Guest lecture / keynote speech	Exposición dos principais contidos teóricos da materia con axuda de medios audiovisuais

Personalized attention

Methodologies

Problem solving

Description

Assessment

Methodologies	Competencies / Results	Description	Qualification
Multiple-choice questions	A10 A11 A12 A13 B2 B6 B7	Exámen tipo test que consiste en expor unha cuestión en forma de pregunta directa ou de afirmación incompleta, e varias opcións ou alternativas de resposta que proporcionan posibles solucións, das que só una delas é válida. O exame presentarase ao alumno redactado no idioma de impartición da materia (isto é castelán). Se algún alumno desexa unha copia do mesmo no outro idioma oficial da UDC, deberá solicitalo ao profesor coordinador unha semana antes da data de realización	20
Problem solving	A10 A11 A12 A13 B1 B2 B3 B5 B6 B7 B9 C1 C2 C3 C4	Elaboración e desenvolvemento de forma autónoma dun suposto práctico.	80

Assessment comments
A avaliación do apartado de solución de problemas consistirá na elaboración e desenvolvemento dun suposto práctico no que o alumno deberá de ser capaz de realizar unha análise descritiva de datos, en función da natureza e escala dos mesmos, así como unha análise inferencial. A proba de resposta múltiple consitirá nun cuestionario tipo test, con 5 posibles alternativas das cales unha sóla será correcta. Restarase unha resposta correcta por cada 4 incorrectas É necesario obter o apto (polo menos o 50% da máxima nota posible) en cada un dos apartados. Os diferentes apartados superados serán conservados en oportunidades sucesivas. Todo o anteriormente exposto é de aplicación tanto para alumnos con matrícula a tempo completo como a tempo parcial

Sources of information

Basic	Martínez-González, M.A; Sánchez Villegas, A.; Faulín Fajardo, J. (2006). Bioestadística amigable. Díaz de Santos Andy Field (2009). Discovering Statistics Using SPSS (Introducing Statistical Methods Series). Londres: SAGE García-Pérez, A. (2008). Estadística aplicada: conceptos básicos. UNED García-Pérez, A. (2011). Estadística Básica con R. UNED Glantz, S.A.; Slinker, B.K (1990). Primer of Applied Regression & Analysis of Variance. McGraw-Hill Ferrán Aranaz, M. (2001). SPSS para Windows. Análisis estadístico. McGraw-Hill

Complementary

Recommendations

Subjects that it is recommended to have taken before

Subjects that are recommended to be taken simultaneously

Subjects that continue the syllabus

Other comments

(*)The teaching guide is the document in which the URV publishes the information about all its courses. It is a public document and cannot be modified. Only in exceptional cases can it be revised by the competent agent or duly revised so that it is in line with current legislation.