Guía docente de Análisis Cuantitativo de Datos (2941131)

Estudio de la aproximación cuantitativa en investigación social, alcance y limitaciones en el estudio antropológico. Tipos de investigación cuantitativa y aportaciones para el objeto de estudio antropológico. Estudio de los diferentes tipos de diseños muestrales e instrumentos de medida. Conocimiento de los conceptos y de las técnicas estadísticas aplicadas al estudio de sistemas socioculturales. Técnicas de presentación e inferencia de datos cuantitativos. Análisis bivariante y multivariante. Herramientas y programas informáticos para el tratamiento cuantitativo de datos antropológicos. Trabajos prácticos del alumnado en análisis cuantitativo.

• Organizar adecuadamente los datos obtenidos en las actividades profesionales y de investigación antropológica en bases de datos electrónicas atendiendo a criterios estadísticos.
• Utilizar métodos de encuesta y otros instrumentos para recoger y ordenar datos relativos a grupos humanos y su entorno.
• Comprender y utilizar los elementos básicos de la inferencia estadística para analizar los datos relativos a grupos humanos y su entorno.
• Utilizar software ofimático y estadístico para obtener conclusiones científicas de los datos disponibles y elaborar informes. Conocer los fundamentos de otros modelos estadístico-matemáticos de aplicación en Antropología.

Tema 1. Conceptos generales

• 1.1 La información cuantitativa en Investigación Social. Población y muestra. Muestreo y sus formas.
• 1.2 Dato y variable. Tipos de variables. Obtención, organización y resumen de datos.
• 1.3 Tablas y gráficos de frecuencias.

Tema 2. Descripción estadística de una y dos variables

• 2.1 Parámetros de centralización, dispersión y forma.
• 2.2 Covarianza y correlación lineal.
• 2.3 Regresión lineal. Estimación y contrastes*.
• 2.4 Regresión no lineal. Modelos de linealización.

Tema 3. Variables categóricas.

• 3.1 Tablas de contingencia. Frecuencias marginales y conjuntas.
• 3.2 Frecuencias esperadas.
• 3.3 Medidas de asociación en tablas de contingencia.

Tema 4. Modelos de probabilidad teóricos

• 4.1 La probabilidad y sus reglas.
• 4.2 Variables aleatorias y distribuciones más importantes. El modelo Normal

Tema 5. Inferencia estadística

• 5.1 Distribuciones muestrales. Estimación puntual y por intervalo.
• 5.2 Contrastes de hipótesis. Concepto y contrastes más frecuentes para una muestra.
• 5.3 Contrastes paramétricos de comparación de dos muestras.
• 5.4 Contrastes no paramétricos. Contraste ji-cuadrado

Tema 6. Elementos de demografía. Introducción al análisis multivariante.

• 6.1 Poblaciones humanas. Ecuación compensadora. Modelos de crecimiento
• 6.2 Construcción de tablas de mortalidad
• 6.3 Métodos multivariantes de clasificación. Medidas de similaridad y distancia. Clusters
• 6.4 Modelos multivariantes lineales. Regresión múltiple y análisis discriminante
• 6.5 Modelos de reducción de dimensiones: análisis de correspondencias y análisis factorial

Uso de software general y estadístico para el cálculo de ejemplos y casos prácticos correspondientes al temario teórico

• Abad, F.; Huete. M.D. y Vargas, M. (2016). Estadística, probabilidad e introducción al análisis demográfico (con aplicaciones en R-commander). Ed. Avicam. Granada.
• Abad, F.; Huete. M.D. y Vargas, M. (2001). Estadística para las Ciencias Sociales y Laborales. Ed. Urbano. Granada.
• Abad, F.; Vargas, M. (2002). Análisis de datos para las Ciencias Sociales con SPPS. Ed. Urbano. Granada.
• Caro Carretero, R. y Reneses Guillén, J. (2013) Estadística: no soy mala...me han dibujado así. Aranzadi. Pamplona.
• Carrascal, U. (2007) Estadística descriptiva con Microsoft Excel 2007. Ra-Ma, Madrid.
• Gonick, L. y Smith, W. (2006) La estadística en cómic. Zendrera Zariquiey. Barcelona.
• Mafokozi, J (2009) Introducción a la Estadística para gente de letras. Editorial CCS. Madrid.
• Martín Andrés, A. y Luna, J. D. (1994) Bioestadística para las Ciencias de la Salud
• Pérez López, C. (2002) Estadística aplicada a través de Excel. Prentice Hall. Madrid.
• Pozo Cuevas, F. et al. (2013) Introducción al análisis de datos cuantitativos en Criminología. Editorial Tecnos. Madrid.
• Sarrión Gavilán, Mª D. (coord.) (2013) Estadística Descriptiva. Mc Graw-Hill. Madrid.

• Agreste, A. (2002) Categorical data análisis. Ed. Wiley and Sons. New Cork
• Welham, S.L. el al. (2015) Statistics methods in biology. CRC Press. Taylor and Francis group

• MD01. Lección magistral/expositiva. 
• MD02. Sesiones de discusión y debate. 
• MD05. Seminarios. 
• MD06. Análisis de fuentes y documentos. 
• MD07. Realización de trabajos en grupo. 
• MD08. Realización de trabajos individuales. 

La calificación global responderá a la puntuación ponderada de los diferentes aspectos y actividades que integran el sistema de evaluación. Se aplicará la siguiente ponderación:

• Pruebas escritas de resolución de problemas o análisis de casos, 50%
• Asistencia y participación activa en las tareas de clase o tutorías sobre resolución de problemas o análisis de casos, escritos u orales, 30%
• Análisis de trabajos individuales realizados y expuestos en clase, escritos u orales, 20%

Sin menoscabo de lo anterior, se realizarán pruebas parciales eliminatorias (2 o 3), los alumnos/as que las superen habrán superado la asignatura.

La prueba del examen final extraordinario abarcará el 100% de la calificación. Será un examen escrito de resolución de problemas.

El alumno/a puede solicitar acogerse a evaluación única. La prueba del examen abarcará el 100% de la calificación. Será un examen escrito de resolución de problemas

Normativa de evaluación y de calificación de los estudiantes de la Universidad de Granada

De acuerdo con la Normativa para la atención al estudiantado con discapacidad y otras necesidades específicas de apoyo educativo aprobada en Consejo de Gobierno de la UGR el 20 de septiembre de 2016, en esta asignatura se fomentará el derecho a la educación en condiciones de igualdad de oportunidades a los estudiantes con discapacidad y otras necesidades específicas de apoyo educativo. Al alumnado con necesidades especiales, se les adaptará el sistema de evaluación siguiendo la Normativa vigente de Evaluación y de Calificación de los estudiantes de la Universidad de Granada, las recomendaciones de la Guía para la atención a los estudiantes con discapacidad y otras necesidades específicas de apoyo educativo (NEAE) y las que indique para cada caso concreto el Servicio de Asistencia Estudiantil.

Información de interés para estudiantado con discapacidad y/o Necesidades Específicas de Apoyo Educativo (NEAE): Gestión de servicios y apoyos (https://ve.ugr.es/servicios/atencion-social/estudiantes-con-discapacidad).