Guía docente de Análisis de Tablas de Contingencia (22311A1)

Curso 2024/2025
Fecha de aprobación: 25/06/2024

Grado

Grado en Estadística

Rama

Ciencias

Módulo

Análisis Estadístico de Datos Discretos. Aplicaciones

Materia

Análisis Estadístico de Datos Discretos. Aplicaciones

Year of study

4

Semestre

1

ECTS Credits

6

Tipo

Optativa

Profesorado

Tutorías

Prerrequisitos y/o Recomendaciones

Se recomienda la realización previa de los módulos Estadística y Probabilidad.

Breve descripción de contenidos (Según memoria de verificación del Máster)

  • Análisis de independencia y asociación en tablas de contingencia.
  • Estadística computacional para datos categóricos.
  • Aplicaciones en distintos campos como la sociología, la epidemiología y las ciencias biomédicas.

Competencias

Competencias Generales

  • CG01. CG01. Poseer los conocimientos básicos de los distintos módulos que, partiendo de la base de la educación secundaria general, y apoyándose en libros de texto avanzados, se desarrollan en la propuesta de título de Grado en Estadística que se presenta. 
  • CG02. CG02. Saber aplicar los conocimientos básicos de cada módulo a su trabajo o vocación de una forma profesional y poseer las competencias que suelen demostrarse por medio de la elaboración y defensa de argumentos y la resolución de problemas dentro de la Estadística y ámbitos en que esta se aplica directamente.  
  • CG03. CG03. Saber reunir e interpretar datos relevantes para emitir juicios que incluyan una reflexión sobre temas relevantes de índole social, científica o ética.  
  • CG04. CG04. Poder transmitir información, ideas, problemas y sus soluciones, de forma escrita u oral, a un público tanto especializado como no especializado.  
  • CG05. CG05. Haber desarrollado aquellas habilidades de aprendizaje necesarias para emprender estudios posteriores con un alto grado de autonomía.  
  • CG06. CG06. Saber utilizar herramientas de búsqueda de recursos bibliográficos.  
  • CG07. CG07. Poder comunicarse en otra lengua de relevancia en el ámbito científico.  
  • CG08. CG08. Poseer habilidades y aptitudes que favorezcan el espíritu emprendedor en el ámbito de aplicación y desarrollo de su formación académica. 
  • CG09. CG09. Fomentar y garantizar el respeto a los Derechos Humanos, a los principios de accesibilidad universal, igualdad, y no discriminación; y los valores democráticos, de la cultura de la paz y de igualdad de género. 

Competencias Específicas

  • CE01. CE01. Conocer los fundamentos básicos del razonamiento estadístico, en el diseño de estudios, en la recogida de información, en el análisis de datos y en la extracción de conclusiones. 
  • CE02. CE02. Conocer, saber seleccionar y saber aplicar, técnicas de adquisición de datos para su tratamiento estadístico. 
  • CE03. CE03. Conocer los fundamentos teóricos y saber aplicar modelos y técnicas estadísticas en estudios y problemas reales en diversos ámbitos científicos y sociales. 
  • CE04. CE04. Saber seleccionar los modelos o técnicas estadísticas para su aplicación en estudios y problemas reales en diversos ámbitos científicos y sociales, así como conocer herramientas de validación de los mismos. 
  • CE06. CE06. Comprender y utilizar básicamente el lenguaje matemático. 
  • CE08. CE08. Conocer y saber utilizar aplicaciones informáticas de análisis estadístico, cálculo numérico y simbólico, bases de datos, visualización gráfica y optimización, que sean útiles para la aplicación y desarrollo de las técnicas estadísticas. 
  • CE09. CE09. Conocer los conceptos básicos y habilidades propias de un ámbito científico o social en el que la Estadística o la Investigación operativa sean una herramienta fundamental. 
  • CE10. CE10. Tomar conciencia de la necesidad de asumir las normas de ética profesional y las relativas a la protección de datos y del secreto estadístico, como premisas que deben guiar la actividad profesional como profesionales de la Estadística. 

Resultados de aprendizaje (Objetivos)

  • Conocer y manejar las metodologías estadísticas que permiten establecer las relaciones de independencia y asociación entre dos o más variables categóricas.
  • Saber seleccionar, en base a un conjunto de datos reales, los modelos estadísticos más adecuados para explicar una variable categórica a partir de varias variables relacionadas con ella.
  • Aprender a manejar un software estadístico que permita al alumno aplicar a datos reales los modelos estadísticos estudiados.
  • Desarrollar habilidades para la defensa, publicación y presentación de los resultados de la aplicación con datos reales de las técnicas estadísticas estudiadas.

Programa de contenidos Teóricos y Prácticos

Teórico

Tema 1. Introducción al Análisis de Datos Categóricos

Análisis de tablas de contingencia bidimensionales I×J. Distribuciones de frecuencias observadas. Modelos muestrales asociados.

Tema 2. Independencia en Tablas de Contingencia Bidimensionales

Contrastes de independencia asintóticos en tablas I×J. Contraste de independencia jicuadrado. Contraste de independencia de razón de verosimilitudes. Contraste de homogeneidad ji-cuadrado.

Tema 3. Medidas de Asociación en Tablas de Contingencia Bidimensionales

Medidas de Asociación para Tablas I×J. Cocientes de ventajas. Inferencia sobre medidas de asociación.

Tema 4. Análisis de Tablas Multidimensionales

Distribución conjunta de frecuencias observadas, tablas parciales, distribuciones marginales y condicionadas.

Modelos muestrales usuales. Independencia en tablas tridimensionales. Asociación en tablas tridimensionales.

Práctico

Prácticas computacionales de los contenidos del programa de teoría usando R.

Bibliografía

Bibliografía fundamental

  • Agresti, A. (1996). An Introduction to Categorical Data Analysis. Wiley.
  • Aguilera del Pino, A.M. (2001). Tablas de Contingencia Bidimensionales. Colección Cuadernos de Estadística (15). La muralla- Hespérides.
  • Aguilera del Pino, A.M. (2005). Modelización de Tablas de Contingencia Multidimensionales. Colección Cuadernos de Estadística (33). La muralla- Hespérides.
  • Ruiz-Maya, L., Martín Pliego, F.J., Montero, J.M. y Uriz Tomé, P. (1995). Análisis Estadístico de Encuestas: Datos Cualitativos. Ed. AC.

Bibliografía complementaria

  • Abad Montes, F. y Vargas Jiménez, M. (2002). Análisis de Datos para las Ciencias Sociales con SPSS. Urbano.
  • Agresti, A. (1984). Analysis of Ordinal Categorical Data. Wiley.
  • Agresti, A. (1990). Categorical Data Analysis. Wiley.
  • Everitt, B.S. (1992). The Analysis of Contingency Tables. Chapman-Hall.
  • Kateri, M. (2014). Contingency Table Analysis. Methods and Implementation Using R. Ed. Birkhaüser
  • Thompson, L. (2007). S-PLUS (and R) Manual to Accompany Agresti’s (2002) Categorical Data Analysis (2ª edition) (https://home.comcast.net/~lthompson221/Splusdiscrete2.pdf).
  • Pérez, C. (2008). Técnicas Estadísticas con SPSS. Pearson Educación.
  • Power, D.A. y Xie, Y. (2000). Statistical Methods for Categorical Data Análisis. Academia Press.
  • Selvin, S. (1996). Statistical Analysis of Epidemiological Data. Oxford University Press.

Enlaces recomendados

Web del Dpto. de Estadística e I.O. de la Universidad de Granada: http://estadistica.ugr.es

Web de Análisis de Datos Categóricos: http://www.stat.ufl.edu/~aa/cda/cda.html

Instituto Nacional de Estadística: http://www.ine.es/

Centro de investigaciones sociológicas: http://www.cis.es/

Eurostat: http://epp.eurostat.ec.europa.eu

Metodología docente

  • MD01. MD1. Lección magistral/expositiva 
  • MD02. MD2. Sesiones de discusión y debate 
  • MD03. MD3. Resolución de problemas y estudio de casos prácticos 
  • MD04. MD4. Prácticas en sala de informática 
  • MD05. MD5. Seminarios 
  • MD06. MD6. Ejercicios de simulación 
  • MD07. MD7. Análisis de fuentes y documentos 
  • MD08. MD8. Realización de trabajos en grupo 
  • MD09. MD9. Realización de trabajos individuales 

Evaluación (instrumentos de evaluación, criterios de evaluación y porcentaje sobre la calificación final)

Evaluación Ordinaria

De acuerdo a lo establecido en la guía docente de la titulación se llevará a cabo una evaluación continua en la que se valorarán:

  • Examen final (prueba escrita teórico-práctica realizada con ordenador sobre el temario que figura en esta guía docente): 50%
  • Trabajos prácticos y/o presentaciones orales individuales (45%)
  • Participación, actitud y esfuerzo personal (5%)

La calificación final será la suma ponderada de las valoraciones obtenidas como resultado del examen final y los trabajos, según los porcentajes antes especificados. El estudiante que no se presente al examen final tendrá la calificación de “No presentado”.

Evaluación Extraordinaria

Examen escrito teórico-práctico y prueba en ordenador sobre el temario que figura en esta guía docente . El porcentaje sobre la calificación final será del 100%.

El estudiante que no se presente a este examen tendrá la calificación de “No presentado”.

Evaluación única final

El estudiante podrá solicitar la Evaluación Única Final de acuerdo con la "Normativa de Evaluación y Calificación de los estudiantes (art. 8)”, que consiste en:

  • Examen escrito teórico-práctico y prueba en ordenador sobre el temario que figura en esta guía docente. El porcentaje sobre la calificación final será del 100%.

El estudiante que no se presente a este examen tendrá la calificación de “No presentado”.

Software Libre

  • R