Universidad Pública de Navarra - Nafarroako Univertsitate Publikoa

Descripción/Contenidos

Se estudiarán técnicas estadísticas para el análisi de los datos haciendo uso de herramientas infrormáticas, R-Commander y SPSS.

Se empezará con el estudio básico de medidas y gráficos de variables unidimensionales para pasar a técnica más avanzadas que permitan establecer modelos de compàrativos, asociativos, explicativos y clasificativos.

Tipos de datos. Análisis en una dimensión. Tablas y Gráficos estadísticos. Comportamiento en distintos grupos, primera idea de asociación.

Análisis en dos dimensiones. Tablas de contingencia y gráficos. Medidas de asociación, correlación y regresión.

Análisis en más de dos dimensiones. Visualización de datos reales tomados de las Ciencias Sociales, descubrimiento de las características fundamentales a través de gráficos.

Técnicas clásicas  de inferencia,  el azar en las muestras estadísticas, estimación mediante intervalos de confianza y contrastes de hipótesis.

Modelos de regresión lineal: modelo lineal simple, modelo lineal general y regresión logística.

Técnicas multivariantes:  anova, análisis componentes principoaes y análisis  cluster.

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Descriptores

Asignatura del semestre de otoño 3^er (semestre) de carácter obligatoria para estudiantes del módulo  "Investigación Social y Aplicada"  y optativa para los demás módulos.

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Competencias genéricas

G8 Diseñar, planificar y aplicar sistemas de evaluación de programas y servicios

sociales.

G9 Conocer en profundidad y aplicar la metodología y las técnicas de investigación

participativa en la búsqueda de soluciones a los problemas sociales.

G11 Conocer en profundidad y aplicar la metodología y las técnicas de investigación

participativa en la búsqueda de soluciones a los problemas sociales.

G17 Conocer el proceso de investigación, su aplicación a las ciencias sociales y su utilización en la práctica profesional.

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Competencias específicas

E1 Formación científica para conocer, de manera teórica, técnica y aplicada, los métodos y técnicas avanzadas de investigación social desde una perspectiva multi-estratégica

E2 Capacitación en la práctica del conocimiento científico, para diseñar un objeto y proceso de investigación de carácter empírico y/o aplicado

E3  Capacitación para conceptualizar un problema en términos estadísticos y determinar las variables que intervienen.

E4Capacitación para escoger, diseñar y aplicar los métodos y las técnicas estadísticas en relación al objeto de estudio

E5 Capacitación para utilizar distintos paquetes estadísticos

E6 Saber elaborar un buen documento final de investigación e interpretar informes estadísticos.

E7 Ser capaz de expresar los conocimientos específicos adquiridos sobre metodología de la investigación tanto de forma oral como escrita

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Resultados aprendizaje

Saber analizar los aspectos básicos mediante tablas, gráficos y estadísticos de variables cualitativas y cuantitativas de una base de datos.

Saber analizar los aspectos básicos  mediante tablas, gráficos y estadísticos  de la relación entre variables cualitativas y cuantitativas de una base de datos.

Saber manejar bases de datos en R-Commander.

Entender los conceptos de variables aleatorias 

Saber obtener cálculos de probabilidad   en R-Commander

Entender los conceptos de la inferencia estadística paramétrica clásica: intervalos de confianza y contrastes de hipótesis.

Saber obtener intervalos de confianza y contrastes de hipótesis   en R-Commander.

Entender el objetivo y la aplicación de  algunas técnicas multivariables: anova, modelos de regresión, modelos de clasificación  y modelos factoriales.

Saber obtener los elementos esenciales anova, modelos de regresión, modelos de clasificación  y modelos factoriales en R-Commander.

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Metodología

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Idiomas

Castellano

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Evaluación

Saber analizar los aspectos básicos mediante tablas, gráficos y estadísticos de variables cualitativas y cuantitativas de una base de datos.

Saber analizar los aspectos básicos  mediante tablas, gráficos y estadísticos  de la relación entre variables cualitativas y cuantitativas de una base de datos.

Saber manejar bases de datos en R-Commander.

Entender los conceptos de variables aleatorias 

Saber obtener cálculos de probabilidad   en R-Commander

Entender los conceptos de la inferencia estadística paramétrica clásica: intervalos de confianza y contrastes de hipótesis.

Saber obtener intervalos de confianza y contrastes de hipótesis   en R-Commander.

Entender el objetivo y la aplicación de  algunas técnicas multivariables: anova, modelos de regresión, modelos de clasificación  y modelos factoriales.

Saber obtener los elementos esenciales anova, modelos de regresión, modelos de clasificación  y modelos factoriales en R-Commander.

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Temario

Conjuntos de datos.

Análisis en una dimensión y comportamiento en distintos grupos.

Tablas de freciencias, medidas estadísticas y gráficos.

Tablas de contingencia y gráficos.

Medidas de asociación, correlación y regresión.

Intervalos de confianza y contrastes de hipótesis.

Regresión lineal

Regresió logística

Anova

Análisis Componentes pr¡ncipales

Análisis cluster

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Bibliografía

Acceda a la bibliografía que el profesorado de la asignatura ha solicitado a la Biblioteca.

1-Vélez R., Ramos E. Hernández V. y otros. "Métodos Estadísticos en Ciencias Sociales".

2- Estadística Básica con R y R-commander (Versión Febrero 2008)

Autores: A. J. Arriaza Gómez y otros

 2008 Servicio de Publicaciones de la Universidad de Cádiz

3-Peña, D. y Romo J. "Introducción a la estadística para las Ciencias Sociales". McGraw Hill (1997)

4-Newbold, P. "Estadística (para los negocios y la economía)". Prentice Hall (1999)

5- Peña, D. "Análisis de datos multivariantes". McGraw Hill (1997)

6- Uriel E. y Aldás J.  "Análisis multivariante aplicado" Thompson (2005)

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Lugar de impartición

Sala de ordenadores del Dpto. de Estadística o en aula de ordenadores del aulario

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