Universidad Pública de Navarra - Nafarroako Univertsitate Publikoa

- Introducción a los programas estadísticos de análisis de datos, más centrados en la dinámica de funcionamiento de los programas estadísticos que en un programa concreto. Elección de un programa a utilizar durante el curso.

- Conversión de información verbal en información analizable mediante ordenador. Codificación de respuestas.

- Definición de variables y elaboración de un archivo de datos. Fusión de archivos con información similar.

- Depuración de la información recogida. Implicaciones de los procesos de depuración.

- Transformación de datos y creación de nuevas variables.

- Análisis univariante y bivariante. Interpretación de tablas con una sola variables y relación entre variables.

-Presentación y difusión de la información. Aprender a presentar de forma comprensible los hallazgos de una investigación.

- Utilización del paquete estadístico SPSS para el análisis de datos.

- Análisis univariante. Resumen de los datos en tablas estadísticas, gráficos estadísticos y  medidas estadísticas.

- Análisis bivariante. Estudio de la relación entre variables cualitativas y cuantitativas.

- Reglas básicas de la teoría de la probabilidad. Uso de la curva normal como distribución de probabilidades.

- Introducción a la estadística inferencial. Estimación de parámetros y pruebas de hipótesis. 

Las competencias específicas que un alumno debería adquirir en esta asignatura son:

- Capacidad para analizar datos con apoyo de los principales paquetes de software estadístico.

- Saber convertir información verbal en información analizable mediante ordenador.

- Ejercitarse en la interpretación de tablas con una sola variable. Hacer literatura mediante la lectura de datos.

- Interpretación de relaciones entre variables. Implicaciones y avances en el conocimiento que supone el manejo simultáneo de mayor cantidad de información.

- Familiarizar a los asistentes con los análisis bivariados y multivariados. Implicaciones y avances en el conocimiento que supone el manejo simultáneo de gran cantidad de información.

- Conocer las bases conceptuales del análisis inferencial y su aplicación en la investigación en ciencias sociales.

- Conocer la idoneidad y pertinencia de cada una de las técnicas incluidas en el análisis inferencial, dependiendo de los objetivos de la investigación y del nivel de medición de las variables.

- Aplicar las técnicas de análisis inferencial a bases de datos reales profundizando en la interpretación de resultados.

- Aprender a presentar de forma comprensible (a no expertos en la materia) los hallazgos de una investigación.

- Familiarizarse con el trabajo mediante ordenador, utilización del ordenador como instrumento de trabajo.

Actividadesparaevaluar lascompetencias

Competenciasque se evalúan

Instrumento deevaluación

Participación

2,6,13,14,15,16

RegistrodelProfesor/a   

(30%)

Conocimientodecontenidos de lamateria

6,14,15, 16

Pruebaescritaquerefleje

losconocimientosadquiridos (60%)

Elaboracióndetrabajo individual

14,15,16

Entregadetrabajo,informe, comentarioo resolución individualdecasosprácticos querecoja,analice,aplique

odesarrolleunapartedela materia.

Exposiciónoraldeltrabajo en elaula. 

(10%)