Universidad Pública de Navarra



Año Académico: 2017/2018 | Otros años:  2016/2017  |  2015/2016  |  2014/2015  |  2013/2014 
Máster Universitario en Intervención Social con Individuos, Familias y Grupos
Código: 72018 Asignatura: Métodos cuantitativos avanzados en investigación social
Créditos: 6 Tipo: Optativa Curso: 2 Periodo: 1º S
Departamento: Estadística e Investigación Operativa
Profesores
URMENETA MARTIN-CALERO, MARÍA DEL HENAR (Resp)

Partes de este texto:

 

Descriptores

Asignatura del semestre de otoño 3er (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

Metodología - Actividad
Horas Presenciales
Horas no presenciales
A-1 Clases expositivas/participativas
15
 
A-2 Prácticas
15
 
A-3 Debates, puestas en común, tutoría grupos
10
 
A-4 Elaboración de trabajo
 
30
A-5 Lecturas de material
 
30
A-6 Estudio individual
 
40
A-7 Exámenes, pruebas de evaluación
 
 
A-8 Tutorías individuales
 
 10
 
 
 
Total
40
110

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Relación actividades formativas-competencias

Competencia Actividad formativa
G17, G11, G9, G8, E1, E2, E3, E4, E6 A1
G17, G11, G9, G8, E2, E3, E4, E5, E6 A2
G17, G11, G9, G8, E1, E2, E3, E4, E5, E6, E7 A3
G17, G11, G9, G8, E1, E2, E3, E4, E5, E6, E7 A4
G17, G11, G9, G8, E1, E2, E3, E4, E5, E6, E7 A5
G17, G11, G9, G8, E1, E2, E3, E4, E5, E6, E7 A6
G17, G11, G9, G8, E1, E2, E3, E4, E5, E6, E7 A7

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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.

 

 

Resultado de aprendizaje Sistema de evaluación Peso (%) Carácter recuperable
  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. Entrega por escrito de cuestiones a desarrollar en clase o fuera de clase   Elaboración de un trabajo o prueba escrita 30     10   si     si
  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.   Entrega por escrito de cuestiones a desarrollar en clase o fuera de clase      20  si
  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.   Entrega por escrito de cuestiones a desarrollar en clase o fuera de clase   Elaboración de un trabajo o prueba escrita   30     10 si     si
       

 

 

Actividades evaluables Criterios Instrumentos Peso ECTS
A1, A2, A3, A4, A5, A6 y A7   Asistencia y participación en sesiones presenciales Control de la asistencia Y la  participación 10%
A1, A2, A3, A4, A5, A6 y A7 Comprensión de los principales conceptos y su metodología Entrega por escrito de cuestiones a desarrollar en clase   70%
A1, A2, A3, A4, A5, A6 y A7 Demostración aplicada de los conocimientos adquiridos Elaboración de un trabajo o prueba escrita   20%

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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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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 su profesor ha solicitado a la Biblioteca.


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

2-"Estadística para las ciencias sociales" Ritchey, F.J. McGraw Hill (2008)

3- 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

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

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

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

7- 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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