Primera oportunidad

Se realizará una prueba de respuesta múltiple de 10 a 20 preguntas que representa el 40% de la nota. Por otra parte, la evaluación continua constará de la asistencia y/o entrega de prácticas relacionadas con el aprendizaje y aplicación del software estadístico R para la resolución de problemas en el campo de la gestión digital de la información (20% de la nota global), además de la entrega de uno y/o varios trabajos de aplicación de la estadística para la resolución de casos de estudio en documentación digital (alternativamente podrán ser tareas de revisión o ampliación de la materia) que representa el 40% de la nota total.

Segunda oportunidad

En la evaluación de la segunda oportunidad se seguirá el mismo criterio que en la primera.

Convocatoria adelantada

Todas las observaciones previas son aplicables a los estudiantes que soliciten la convocatoria adelantada.

Calificación de no presentado

En cualquiera de las dos oportunidades anuales figurará un NO PRESENTADO en aquellos casos en los que el alumnado no se presente al examen oficial.

Alumnado con reconocimiento de dedicación a tiempo parcial y dispensa académica de exención de asistencia

En el caso del alumnado con reconocimiento de dedicación a tiempo parcial y dispensa académica de exención de asistencia que decida no asistir a clases, este será evaluado en las dos oportunidades como el resto del alumnado que se encuentra en una situación similar.

La realización fraudulenta de las pruebas o actividades de evaluación implicará directamente la calificación de suspenso "0" en la materia en la convocatoria correspondiente, invalidando así cualquier calificación obtenida en todas las actividades de evaluación de cara a la convocatoria extraordinaria.

Resultados de aprendizaje	Competencias del título
Conocer las medidas descriptivas y de representación gráfica de datos más usuales.	A8 A13 A21	B1 B8 B9
Habilidad para sintetizar y analizar descriptiva y gráficamente un conjunto de datos.	A8 A21 A22	B2 B3 B4 B5 B8 B9
Conocimiento del concepto de probabilidad, reglas de cálculo probabilístico y modelos probabilísticos más usuales.	A1 A21	B1 B2 B3 B4 B5
Capacidad de aplicar herramientas informáticas de análisis estadístico para la toma de decisiones y para el desarrollo y explotación de sistemas de información.	A22	B11	C2 C6
Integrar os conocimientos estadísticos teóricos y prácticos como vía para del conocimiento y pensamiento reflexivo y totalizador.	A1 A5	B2 B3 B4 B5 B6 B7	C4 C7 C8
Capacidad de análisis y de síntesis aplicada a la gestión y organización de la información.		B2 B3 B4 B5 B6 B7 B8 B9	C1 C3 C5

Tema	Subtema
Los temas siguientes desarrollan los contenidos establecidos en la ficha de la Memoria de Verificación, siendo:	Fuentes de información y metodología estadística. Introducción al manejo de programas para el análisis estadístico (software R). Estadística descriptiva univariante. Estadística descriptiva de dos variables. Análisis de dependencia entre variables y regresión entre variables estadísticas. Introducción a las series de tiempo y a los números índice. Métodos para la detección de valores atípicos (outliers). Probabilidad. Variables aleatorias y distribuciones de probabilidad.
Introducción a la estadística y fuentes de información	Introducción y objeto de la estadística. Principales conceptos de la estadística y la ciencia de datos. Metodologías de tratamiento de datos y principales problemas que abordan. Fuentes de información estadística. Organización de la estadística oficial en el ámbito nacional e internacional (agencias de la ONU, Eurostat, INE, e IGE, entre otras). Principales estadísticas en el ámbito socioeconómico (estadísticas demográficas, sociales, de empleo, económicas). Fuentes de información digital.
Estadística descriptiva de una variable unidimensional.	Conceptos generales. Frecuencias y tabulación. Medidas de posición, dispersión y forma. Representación gráfica de variables unidimensionales.
Estadística descriptiva de más de una variable.	Estadística descriptiva de dos variables conjuntas. Medidas de posición y dispersión. Representación gráfica de datos multivariantes. Relación de dependencia entre variables cualitativas. Relación de dependencia entre variables cuantitativas: regresión lineal simple. Otros modelos de regresión. Métodos descriptivos de clasificación no supervisada por conglomerados (clúster) y para la detección de datos atípicos (outliers).
Introducción al manejo de programas para el análisis estadístico de datos (software R).	Descripción del software estadístico R. Estructura de R. Introducción a la programación con R. Funciones. Definición de objetos. Asignación. Crear e importar bases de datos. Obtención de gráficos. Elaboración de informes.
Introducción a las series de tempo y a los números índice	Indicadores en bibliotecas y el ámbito de la documentación. Índices bibliométricos. Números índice. Números índice simples y compuestos. Introducción al análisis descriptivo de series de tiempo.
Probabilidad	Conceptos básicos. Operaciones con sucesos. Regla de Laplace. Propiedades de la probabilidad. Probabilidad condicionada. Regla del producto, regla de las probabilidades totales, regla de Bayes. Aplicaciones a problemas de documentación.
Variables aleatorias	Definición de variable aleatoria. Variables aleatorias discretas. Variables aleatorias continuas. Función de masa de probabilidad. Función de densidad. Función de distribución. Media, varianza, cálculo de probabilidades y cuantiles.
Distribuciones de probabilidad	Distribución Binomial. Distribución hipergeométrica. Distribución binomial negativa. Distribución normal. Distribución uniforme. Distribución exponencial. Distribuciones asociadas a la normal. Otras distribuciones.

Metodologías / pruebas	Competéncias	Horas presenciales	Horas no presenciales / trabajo autónomo	Horas totales
Prácticas a través de TIC	A13 A22 B11 C2	12	0	12
Sesión magistral	A1 A5 A8 A21 B1 B3 B7 C4 C7	21	0	21
Trabajos tutelados	B2 B4 B5 B6 B8 B9 C1 C3 C5 C6 C8	1.02	100.98	102
Prueba objetiva	A21 B1 B2	1	0	1
Estudio de casos	A1 A8 A21 B2 B3 B4 B5 B6 B7 B8 B9 C1 C8	7	7	14

Atención personalizada		0		0

(*)Los datos que aparecen en la tabla de planificación són de carácter orientativo, considerando la heterogeneidad de los alumnos

Metodologías	Descripción
Prácticas a través de TIC	Se desarrollarán clases prácticas mediante software estadístico, en las que se introducirá su programación y aplicación a partir de casos reales y simulados.
Sesión magistral	Serán sesiones expositivas en las que se introducirán y describirán los diversos temas de la asignatura, mediante presentaciones (usando los adecuados medios audiovisuales) que incluirán teoría y ejemplos.
Trabajos tutelados	Se realizarán trabajos individuales y/o en grupo, tutelados por los docentes de la materia, en los que se abordará la resolución, mediante la aplicación de técnicas estadísticas y el software R, de ejercicios prácticos o de casos de estudio particulares relacionados con el ámbito de la comunicación y de las ciencias de la información. También se podrá realizar un estudio de revisión acerca de un tema concreto de la materia o del software utilizado. Los trabajos podrán ser propuestos por los docentes o por los propios alumnos (las propuestas se tendrán en cuenta o no siempre según el criterio del docente).
Prueba objetiva	Consistirá en una prueba tipo test sobre los contenidos impartidos en la asignatura.
Estudio de casos	Se aplicarán las técnicas estadísticas impartidas en la asignatura para la resolución de ejercicios y casos de estudio reales y simulados en el ámbito de la gestión digital de la información.

Metodologías	Competéncias	Descripción	Calificación
Trabajos tutelados	B2 B4 B5 B6 B8 B9 C1 C3 C5 C6 C8	Se realizarán trabajos individuales y/o en grupo, tutelados por los docentes de la materia, en los que se abordará la resolución, mediante la aplicación de técnicas estadísticas y el software R, de ejercicios prácticos o de casos de estudio particulares relacionados con el ámbito de la comunicación y de las ciencias de la información. También se podrá realizar un estudio de revisión acerca de un tema concreto de la materia o del software utilizado. Los trabajos podrán ser propuestos por los docentes o por los propios alumnos (las propuestas serán tenidas en cuenta o no siempre según el criterio del docente).	40
Prácticas a través de TIC	A13 A22 B11 C2	Se valorará la asistencia y/o el desempeño de los alumnos en las clases prácticas con el software estadístico.	20
Prueba objetiva	A21 B1 B2	Prueba tipo test consistente en un número de preguntas entre 10 y 20 con 3 respuestas posibles.	40

Observaciones evaluación
Primera oportunidad Se realizará una prueba de respuesta múltiple de 10 a 20 preguntas que representa el 40% de la nota. Por otra parte, la evaluación continua constará de la asistencia y/o entrega de prácticas relacionadas con el aprendizaje y aplicación del software estadístico R para la resolución de problemas en el campo de la gestión digital de la información (20% de la nota global), además de la entrega de uno y/o varios trabajos de aplicación de la estadística para la resolución de casos de estudio en documentación digital (alternativamente podrán ser tareas de revisión o ampliación de la materia) que representa el 40% de la nota total. Segunda oportunidad En la evaluación de la segunda oportunidad se seguirá el mismo criterio que en la primera. Convocatoria adelantada Todas las observaciones previas son aplicables a los estudiantes que soliciten la convocatoria adelantada. Calificación de no presentado En cualquiera de las dos oportunidades anuales figurará un NO PRESENTADO en aquellos casos en los que el alumnado no se presente al examen oficial. Alumnado con reconocimiento de dedicación a tiempo parcial y dispensa académica de exención de asistencia En el caso del alumnado con reconocimiento de dedicación a tiempo parcial y dispensa académica de exención de asistencia que decida no asistir a clases, este será evaluado en las dos oportunidades como el resto del alumnado que se encuentra en una situación similar. La realización fraudulenta de las pruebas o actividades de evaluación implicará directamente la calificación de suspenso "0" en la materia en la convocatoria correspondiente, invalidando así cualquier calificación obtenida en todas las actividades de evaluación de cara a la convocatoria extraordinaria.

Básica	Marín, J. (1999). Estadística Aplicada a las Ciencias de la Documentación. Murcia: Diego Marín Editor Judit Bar-Ilan (2008). Informetrics at the beginning of the 21st century—A review.. Journal of Informetrics Cao, R., Francisco, M., Naya, S., Presedo, M.A., Vázquez, M., Vilar, J.A. y Vilar, J.M. (2001). Introducción a la Estadística y sus aplicaciones.. Pirámide Egghe, L. y Rousseau, R. (1990). Introduction to Infometrics. Quantitative Methods in Library, Documentation and Information Science.. Amsterdam: Elsevier. Cao, R., Labora, A., Naya, S. e Ríos, M. (2001). Métodos estatísticos e numéricos. A Coruña: Baía José María Sarabia Alegría , Faustino Prieto Mendoza , Vanesa Jordá Gil (2018). Prácticas de estadística con R. Pirámide María Dolores Ugarte, Ana F. Militino, and Alan T. Arnholt (2012). Probability and Statistics with R. Springer Stephen, P. and Hornby, S. (1997). Simple statistics for library and information professionals.. London:Library Association Publishing Moya, F., López, J. y García C. (1996). Técnicas Cuantitativas Aplicadas a la Biblioteconomía y Documentación. Madrid: Síntesis

Complementária	Gonick, L. e Smith, W. (2001). A estatística ¡en caricaturas!. Lugo:SGAPEIO Cástor Guisande, Antonio Vaamonde (2012). Gráficos estadísticos y mapas con R. Díaz de Santos Judit Bar-Ilan (2008). Informetrics at the beginning of the 21st century—A review.. Journal of Informetrics