Guía docente de Análisis de Datos Sociológicos (24911D2)

• 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.

• Adquirir un manejo básico del software R (extensiones RStudio y/o R-Commander) para el análisis cuantitativo de datos en ciencias sociales.
• Conocer los instrumentos o herramientas de la estadística descriptiva para el análisis de datos en ciencias sociales.
• Conocer el sistema estadístico español y las fuentes de datos para el análisis social que ofrece.
• Saber elegir las técnicas más adecuadas para el análisis de datos sociológicos y la intervención social.
• Conocer los fundamentos matemáticos mínimos para una correcta utilización de los instrumentos de análisis de datos sociológicos.
• Diseñar, elaborar y defender un informe de resultados 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. Introducción al análisis multivariante.
• Tema 8. El informe de resultados.

• Elaboración y defensa de un informe profesional de resultados.
• Prácticas de clase relacionadas con los temas teóricos y el manejo del software R.

• Duque-Calvache, R. y Torrado, J.M. (En prensa). Guía práctica para iniciarse en el análisis de datos en ciencias sociales.
• Ritchey, F. J. (2008). Estadística para las Ciencias Sociales. Madrid: Mc Graw Hill.
• Vela Torres, M., Rodríguez Monge, A. y Puertas Cañaveral, I. (2010). Introducción al Análisis de Datos. Proyecto Sur.

• 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

• The R Project website: https://www.r-project.org/
• Descarga de RStudio: https://posit.co/downloads/
• 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

• MD01. Lecciones magistrales. 
• MD02. Seminarios monográficos sobre algunos apartados de la materia, preparados por el alumnado junto al profesorado. 
• MD03. Debate en clase de los temas expuestos por el profesorado. 
• MD04. Orientación y moderación de los debates mantenidos en el aula. 
• MD05. Facilitar enlaces para profundizar teóricamente en la materia. 
• MD06. Facilitar enlaces para el conocimiento de experiencias prácticas. 
• MD07. Facilitar fuentes bibliográficas en los contenidos propios de las materias. 
• MD08. Exposición en aula y posterior debate acerca de las reflexiones y comentarios realizados por el alumnado tras la lectura comprensiva de textos. 
• MD09. Exposiciones de trabajos prácticos, solución de casos elaborados por el alumnado, utilizándolos como material didáctico. 
• MD10. Debate de los trabajos y actividades expuestos por el alumnado, como espacio de reflexión. 
• MD11. Obtención de conclusiones comunes y generalizadas a partir de los debates mantenidos en aula, estableciendo su relación con los conocimientos teóricos. 
• MD12. Planificación del propio trabajo. 
• MD13. Lectura comprensiva de los textos indicados por el profesorado y anotación de reflexiones y comentarios de interés. 
• MD14. Análisis y crítica razonada de los textos propuestos por el profesorado. 
• MD15. Búsqueda de fuentes documentales y de recursos sociales existentes en bibliotecas, hemerotecas e Internet. 
• MD16. Realización de las actividades establecidas por el profesorado, contempladas en las guías docentes. 
• MD17. Trabajos monográficos sobre algunos aspectos concretos de la materia. 
• MD18. Estudio comprensivo de los conocimientos teórico-prácticos de la materia. 
• MD19. Preparación y realización de las pruebas de autoevaluación y evaluación del aprendizaje. 
• MD20. Elaboración de dossier de la materia. 
• MD21. Resolución de dudas referentes a los contenidos teóricos y prácticos de la materia. 
• MD22. Orientación, asesoramiento y seguimiento individualizado del desarrollo del trabajo autónomo. 
• MD23. Sugerencias y propuestas individuales de mejoras académicas respecto a la materia de estudio. 
• MD24. Orientación y asesoramiento respecto a las aspiraciones, expectativas y dificultades individuales del alumnado. 
• MD25. Revisión participativa de exámenes y evaluaciones de trabajos individuales. 
• MD26. Aclaración de dudas referentes a los trabajos de grupo. 
• MD27. Orientación, asesoramiento y seguimiento grupal del desarrollo del trabajo autónomo. 
• MD28. Recepción de sugerencias y propuestas grupales de mejoras académicas respecto a la materia de estudio. 
• MD29. Revisión participativa de evaluaciones de trabajos grupales. 

• La evaluación tendrá carácter continuo. La asistencia a clase regular es fundamental para superar la asignatura. La evaluación consta de dos bloques principales:
  • Elaboración y defensa de informe de resultados profesional (60% de la calificación).
    • Consistirá en la elaboración, de manera autónoma (y tutorizada por el equipo docente) de un informe de resultados profesional que el alumno debe entregar y defender en un examen-entrevista ante el profesorado a final de curso. Dicho informe simulará un encargo profesional real.
    • El profesorado pondrá a disposición del alumnado una guía orientativa para la elaboración del informe a inicios de curso. En dicha guía se establecerán instrucciones concretas, un calendario orientativo del trabajo autónomo y se establecerán las fechas finales de entrega y defensa.
    • El trabajo será individual o grupal según dictamine el profesorado.
    • El tema y los datos a utilizar se determinarán durante el curso.
  • Prácticas de clase con software estadístico (el paquete R) (40% de la calificación).
    • Consistirán en la realización y entrega de una serie de prácticas que se irán realizando en clase y deberán entregarse por PRADO.
    • Aunque se evalúan de manera independiente al informe de resultados, el conocimiento adquirido en ellas es fundamental para la elaboración del mismo.
    • Asistencia obligatoria.
    • Estas prácticas son exclusivamente individuales.

• En caso de no superar la evaluación ordinaria, el alumnado tendrá que realizar un prueba teórico-práctica que se realizará en un solo acto académico que tendrá lugar el día fijado por el Decanato de la Facultad dentro del período de exámenes.
• Descripción de la prueba: Se realizará una prueba teórico-práctica presencial. Dicha prueba podrá constar de cuestiones teóricas y ejercicios prácticos con software estadístico. Para la resolución de los ejercicios prácticos debe utilizarse un ordenador con el software R instalado. La calificación de la prueba será la media aritmética de las calificaciones obtenidas en la parte de teoría y la parte práctica.

• Aquel alumnado que no pueda seguir el régimen de evaluación continua por motivos laborales, de salud, discapacidad, programas de movilidad o cualquier otra causa debidamente justificada podrá solicitar a la Dirección del Departamento de Sociología, en el modo y plazos establecidos en el Artículo 8 de la vigente “Normativa de evaluación y de calificación de los estudiantes de la Universidad de Granada”, acogerse a evaluación única final. El profesorado de la asignatura no tiene competencia para conceder este tipo de evaluación. En lo posible, recomendamos al alumnado seguir el régimen de evaluación continua.
• La prueba será idéntica a la descrita en Evaluación extraordinaria.

• La asistencia a clase es fundamental, dado el carácter eminentemente práctico de la asignatura. La asistencia a las prácticas de clase es obligatoria, guardándose el docente el derecho a pasar lista y no considerar entregas de personas ausentes.
• Para el seguimiento de la asignatura es necesario y obligatorio que el alumnado disponga del siguiente equipamiento desde el inicio de la asignatura. La adquisición del mismo es responsabilidad exclusiva del alumno, ya que se trata de equipamiento de hardware y software que la propia UGR ofrece de manera gratuita.
  • 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-prestamos-ordenador).
  • 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 .
  • Contar con un cuenta de correo @correo.ugr.es y otra para acceso a los servicios de Google que ofrece la universidad @go.ugr.es. Enlace: https://go.ugr.es/.

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 y/o R-Studio), el software libre líder para el análisis de datos en el ámbito de la academia y la empresa.