Guía docente de Análisis Descriptivo de Datos en Sociología (2141117)

• Para el seguimiento de las clases prácticas durante el curso es necesario contar con un ordenador personal (PC) que soporte el software R y el paquete Office o similar. No son aptos para el seguimiento de la asignatura Chrome-books, tablets, móviles, ni otros dispositivos distintos de un ordenador personal. Aquellos alumnos que no dispongan de un ordenador personal, debe adquirirlo o solicitarlo utilizando el sistema de préstamo de ordenadores que la UGR ofrece cada curso académico (enlace a convocatoria anterior: https://ve.ugr.es/informacion/noticias/abierto-plazo-solicitud-prestamosordenador).
• Tener instalado en el ordenador personal el paquete de trabajo de Microsoft Office. La universidad ofrece este servicio a todos sus estudiantes a partir del siguiente enlace: https://csirc.ugr.es/informacion/servicios/office365#contenido1 .

• Conceptos y teorías sobre análisis descriptivo.
• El análisis de datos en el proceso de Investigación Social.
• La medida en las Ciencias Sociales.
• Organización y análisis de los datos sociológicos.
• Descripción, explicación y predicción en sociología.
• Análisis comparativo.
• Descripción conjunta de variables.
• Asociación de variables.
• Redacción e interpretación de informes sociológicos.

• Conocer los instrumentos y herramientas de la estadística descriptiva.
• Saber elegir los instrumentos más adecuados para el análisis de datos primarios y secundarios.
• Realizar análisis de estadística descriptiva empleando software adecuado a la tarea.
• Saber interpretar resultados y crear gráficos a partir de los datos.
• Capacidad para redactar un informe descriptivo de manera profesional.

• Tema 1. El proceso de investigación social cuantitativa.
• Tema 2. Obtención y preparación de bases de datos.
• Tema 3. Análisis exploratorio de los datos.
• Tema 4. Transformación y generación de variables.
• Tema 5. Análisis univariable.
• Tema 6. Análisis bivariable.
• Tema 7. La redacción y presentación de un informe de resultados.

• Frecuencias absolutas, frecuencias relativas. Frecuencias absolutas acumuladas. Frecuencias relativas acumuladas, distribuciones porcentuales. Técnicas básicas de representación gráfica.
• Análisis comparativo: Proporciones, Porcentajes, Razones y Tasas. Medidas de tendencia central y posición. Medidas de variación o dispersión. Datos atípicos y diagrama de caja.
• Presentación y análisis de una tabla bivariable. Medidas de asociación. Correlaciones.

• Manual de la asignatura: Iniciarse en el análisis de datos en Ciencias Sociales: una guía práctica (Duque-Calvache R. y Torrado, J.M., en prensa).

• Boccardo-Bosono, G. y Ruiz-Bruzzone, F. (2019). RStudio para Estadística Descriptiva en Ciencias Sociales. https://bookdown.org/gboccardo/manual-ED-UCH/.
• Bolin, J. H. (2022). Regression Analysis in R. A Comprehensive View for the Social Sciences. New York: Champman and Hall/CRC. https://doi.org/10.1201/9780429295843.
• Bouso-Freijo, J. (2018). El paquete estadístico R. Madrid: Centro de Investigaciones Sociológicas. https://libreria.cis.es/libros/el-paquete-estadistico-r/9788474767773/.
• García-Pérez, A. (2013). Estadística básica con R. Madrid: Universidad Nacional de Educación a Distancia.
• Goh Ming Hui, E. (2019). Learn R for Applied Statistics. Singapur: Apress. https://doi.org/10.1007/978-1-4842-4200-1.
• Paladino, M. (2018). R para Ciencias Sociales. https://martinpaladino.github.io/rsociales/.
• Schumacker, R. y Tomek, S. (2013). Understanding Statistics Using R. London: Springer. https://link.springer.com/book/10.1007/978-1-4614-6227-9.

• Instituto Nacional de Estadística (INE). www.ine.es
• Centro de Investigaciones Sociológicas (CIS).www.cis.es
• Instituto de Estudios Sociales Avanzados (IESA).www.iesa.csic.es
• Instituto de Ciencias Políticas y Sociales (ICPS).www.icps.es
• The R Project website: https://www.r-project.org/.
• Descarga de RStudio: https://posit.co/downloads/.

• MD01. Lección magistral/expositiva 
• MD03. Resolución de problemas y estudio de casos prácticos 
• MD06. Prácticas en sala de informática 
• MD08. Ejercicios de simulación 
• MD09. Análisis de fuentes y documentos 
• MD10. Realización de trabajos en grupo 
• MD11. Realización de trabajos individuales 

El sistema de evaluación es preferentemente continuo, y exige la asistencia a clase para ir entregando las actividades que se vayan realizando durante las clases prácticas. También se espera una participación activa en el desarrollo de las clases. Para que las prácticas de curso sean contabilizadas es necesaria la asistencia continuada a las clases durante todo el curso. Para el alumnado asistente, la evaluación se compone de:

• Prácticas de clase realizadas durante el curso. En ellas se empleará el paquete estadístico R y otras herramientas (Excel, etc.). 40% de la nota final.
• Entrega de un informe de estadística descriptiva, siguiendo las instrucciones que estarán disponibles en PRADO. La fecha límite se comunicará a través de PRADO. 30% de la nota final.
• Defensa de dicho informe en una entrevista breve (máximo 10 minutos) con el profesorado de la asignatura. Se realizará en espacio y fecha a comunicar vía PRADO. En dicha entrevista se preguntarán tanto aspectos técnicos como sustantivos del informe, y podrán hacer preguntas para verificar la autoría del mismo. 30% de la nota final.

• Entrega de un informe de estadística descriptiva, siguiendo las instrucciones que estarán disponibles en PRADO. La fecha límite se comunicará a través de PRADO. 50% de la nota.
• Defensa de dicho informe en una entrevista breve (máximo 10 minutos) con el profesorado de la asignatura. Se realizará en la fecha y aula oficial de la convocatoria de examen. En dicha entrevista se preguntarán tanto aspectos técnicos como sustantivos del informe, y podrán hacer preguntas para verificar la autoría del mismo. 50% de la nota.

Al alumnado asistente que haya cursado y aprobado las prácticas durante el curso se le guardará la calificación hasta la convocatoria de julio (pero no en otras posteriores).

El alumnado podrá solicitar la Evaluación Única Final (EUF) de acuerdo con la Normativa de Evaluación y Calificación de los estudiantes (art. 8). Los estudiantes tienen derecho a una prueba única en la convocatoria ordinaria. Esta tendrá lugar en la fecha establecida por la facultad, y deberán solicitarlo de forma oficial en la Secretaría del Departamento durante las dos primeras semanas de curso de cada semestre.

Se espera del alumnado que realiza la EUF:

• La entrega de un informe de estadística descriptiva, siguiendo las instrucciones que estarán disponibles en PRADO. La fecha límite se comunicará a través de PRADO. 50% de la nota.
• La defensa de dicho informe en una entrevista breve (máximo 10 minutos) con el profesorado de la asignatura. Se realizará en la fecha y aula oficial de la convocatoria de examen. En dicha entrevista se preguntarán tanto aspectos técnicos como sustantivos del informe, y podrán hacer preguntas para verificar la autoría del mismo. 50% de la nota.

• Vinculación de la materia con la práctica profesional:

Las competencias en la materia podrán servir para desempeñar tareas de elaboración de informes técnicos y de consultoría basados en datos secundarios, que es posiblemente la salida profesional más frecuente para los Grados en Ciencias Sociales.

• Plagio y uso de Inteligencia Artificial (IA)

Se espera del alumnado que realice de manera personal sus trabajos, y se penalizará el plagio o la subcontratación de tareas a terceras personas. Las herramientas de IA pueden emplearse como apoyo en tareas determinadas, pero no pueden reemplazar el trabajo a desempeñar. Si se constata que el alumnado no conoce ni entiende el trabajo que ha entregado, esto supondrá el suspenso automático en la asignatura.

• NECESIDADES ESPECÍFICAS DE APOYO EDUCATIVO (NEAE)

Siguiendo las recomendaciones de la CRUE y del Secretariado de Inclusión y Diversidad de la UGR, los sistemas de adquisición y de evaluación de competencias recogidos en esta guía docente se aplicarán conforme al principio de diseño para todas las personas, facilitando el aprendizaje y la demostración de conocimientos de acuerdo a las necesidades y la diversidad funcional del alumnado. En el caso del alumnado cuya lengua nativa no sea el español y que no tenga la competencia lingüística suficiente para realizar las actividades de evaluación, el profesorado de la asignatura podrá valorar la introducción excepcional de alguna adaptación específica.

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).

Se utilizará el programa R (extensiones R-Commander o R-Studio), el software libre líder para el análisis de datos en el ámbito de la academia y la empresa.