Titulación | Tipo | Curso | Semestre |
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2500257 Criminología | OB | 2 | 1 |
La asignatura de Métodos Cuantitativos es un curso de introducción al análisis de datos estadísticos como herramienta fundamental de la investigación criminológica.
El Grado de Criminología plantea, en sus objetivos generales, que el graduado/a de esta titulación debe ser capaz de utilizar los métodos y técnicas de investigación propios del análisis estadístico para analizar datos y experiencias de conflicto, de criminalidad, y control existentes en un determinado contexto social. En este marco, la asignatura tiene como objetivos formativos:
1) Conocer los conceptos estadísticos básicos de la estadística descriptiva.
2) Adquirir autonomía en el uso de las herramientas informáticas de análisis de datos cuantitativos y su aplicación en la criminología.
3) Realizar análisis de datos cuantitativos, tanto de modo descriptivo como inferencial, y empleando técnicas univariadas y bivariadas.
4) Identificar y saber aplicar estos conceptos en proyectos de investigación criminológica.
La asignatura da continuidad al itinerario de métodos y técnicas dentro del grado. Por una parte es una continuación de la asignatura Investigación científica en criminología, y en parte también de Fuentes de datos en criminología, de primer curso, en las que se presentan la lógica el proceso de investigación en ciencias sociales y datos criminológicos. Por otra parte, esta asignatura tiene continuidad en la asignatura Análisis de datos, impartida en el segundo semestre, en la que se profundiza en los contenidos de esta asignatura y en el análisis multivariante.
BLOQUE I. EL PROGRAMA DE ANÁLISIS DE DATOS
Tema 0: Los datos, su tratamiento y el programa
0.1. La interfaz gráfica
0.2. Cómo se estructura el código en el lenguaje R
0.3. Interpretar y entender los avisos y mensajes de error
0.4. Objetos y clases
0.5. Estructura de las funciones
0.6. Dudas, documentación, y cómo resolver problemas
BLOQUE II. EL TRATAMIENTO DE LOS DATOS
0.7. Estructura y dimensionalidad
0.8. Leer datos
0.9. Seleccionar subconjuntos
0.10. Transformaciones, recodificaciones
0.11. Calcular variables
0.12. Operaciones lógicas
BLOQUE III. ANÁLISIS DESCRIPTIVO
Tema 1. Estadística descriptiva univariada
1.1. Qué es el análisis descriptivo
1.2. Fundamentos de la estadística descriptiva
1.2.1. El concepto de medida y los niveles de medida
1.2.2. El dato y el conjunto de datos
1.2.3. Observaciones i variables
1.3. Tablas de distribución de frecuencias
1.3.1. Frecuencia absoluta, relativa i acumulada
1.3.2. Diagramas de barras i de sectores
1.4. Medidas de resumen de la distribución de una variable
1.4.1. Medidas de tendencia central: moda, mediana y media
1.4.2. Medidas de posición: quantiles
1.4.3. Medidas de dispersión: rango, varianza, desviación típica
1.4.4. El histograma
1.4.5. El diagrama de caja
1.5. La distribución normal
Tema 2. Análisis descriptiva bivariante
2.1. El análisis de tablas de contingencia
2.1.1. Presentación y nomenclatura
2.1.2. Las distintas piezas de una tabla de contingencia
2.1.3. Diagramas de barras apiladas
2.2. La comparación de medias
2.2.1. Estadísticos descriptivos por grupos
2.2.2. Diagramas de cajas agrupadas
2.3. La correlación
2.3.1. Concepto y cálculo de la correlación
2.3.2. Diagrama de dispersión
BLOC IV. FUNDAMENTOS DE LA ESTADÍSTICA INFERENCIAL
Tema 3. Muestreo estadístico
3.1. Muestra, marco muestral y población
3.1.1. Tipos de muestreo
3.1.2. Tamaño de la muestra y error muestral
Tema 4. Contraste de hipótesis
4.1. La lógica del contraste de hipótesis. Hipótesis nula y alternativa
4.2. Las condiciones de aplicación de un test
4.3. La prueba de Chi2 para tablas de contingencia
Nota previa
La docencia de la asignatura será mixta: las clases magistrales serán virtuales y los seminarios serán presenciales.
La metodología docente y la evaluación podrán experimentar alguna modificación en función de las restricciones la a presencialidad que impongan las autoridades sanitarias.
Antes del inicio del curso se publicará en el campus virtual un cronograma detallado de las sesiones.
Sesiones teóricas (dirigidas):
Sesiones prácticas (supervisadas):
Sesiones de evaluación (supervisadas):
Tutorías:
Título | Horas | ECTS | Resultados de aprendizaje |
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Tipo: Dirigidas | |||
Clase teórica | 19,5 | 0,78 | 1, 4, 2 |
Prueba escrita | 5 | 0,2 | 1, 4, 2, 6 |
Prácticas | 19,5 | 0,78 | 1, 4, 2 |
Tipo: Autónomas | |||
Ejercicios, prácticas, lecturas | 46 | 1,84 | 1, 3, 4, 2, 6 |
Preparación de exámenes | 30 | 1,2 | 1, 4, 2, 6 |
Trabajo en grupo | 30 | 1,2 | 1, 4, 2 |
Actividades de evaluación
A) Ejercicios y prácticas con el software de análisis (10%):
B) Actividades de evaluación y seguimiento en el aula (15%):
C) Trabajo de análisis (30%):
D) Examen (45%):
Se superará la asignatura si la nota final alcanza al menos un 5 sobre 10 y una nota mínima de 4para cada ítem de evaluación.
Condiciones para presentarse a la evaluación:
Conductas fraudulentas:
Conductas durante el curso:
La UAB alberga un entorno diverso e inclusivo para estudiantes, profesorado y el conjunto de la comunidad universitaria. En esta clase se aplicará una política de tolerancia 0 hacia cualquier actitud de discriminación o acoso por edad, ascendencia, diversidad funcional, género, identidad de género, origen nacional, creencias religiosas u orientación sexual, así como hacia cualquier actitud que genere un entorno hostil por cualquiera de los motivos mencionados. Dichas actitudes se denunciarán, siguiendo la política de prevención del acoso de la universidad.
Título | Peso | Horas | ECTS | Resultados de aprendizaje |
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Evaluación continua | 15% | 0 | 0 | 4, 2, 6 |
Prueba escrita individual | 45% | 0 | 0 | 3, 4, 2, 6 |
Prácticas | 10% | 0 | 0 | 1, 3, 4, 2 |
Trabajo (grupos) | 30% | 0 | 0 | 1, 3, 4, 5, 2, 7, 6 |
Lectura básicas
Las siguientes publicaciones son los manuales de referencia básicos para la asignatura. Aunque no es obligatorio, se recomienda su uso.
Boccardo, Giorgio; Ruiz, Felipe (2019). RStudio para Estadística Descriptiva en Ciencias Sociales.
Disponible en: https://bookdown.org/gboccardo/manual-ED-UCH/uso-basico-de-rstudio.html#que-es-rstudio-una-interfaz-para-usar-r
López-Roldán, Pedro; Fachelli, Sandra (2015). Metodología de la investigación social cuantitativa. Universidad Autónoma de Barcelona: Bellaterra (Cerdanyola del Vallès).
Disponible en: https://ddd.uab.cat/record/129382
Sus contenidos se complementarán con material adicional disponible en Moodle.
Referencias complementarias
Bardina, Xavier; Farré, Mercè; López-Roldán, Pedro. (2005). Estadística: un curs introductori per a estudiants de ciències socials i humanes. Volum 2: Descriptiva i exploratòria bivariant. Bellaterra (Barcelona): Universitat Autònoma de Barcelona.
Cea D’ancona, Mª Ángeles. (1998) Metodología cuantitativa. Estrategias y técnicas de investigación social. Madrid: Síntesis.
Farré, Mercè. (2005). Estadística: un curs introductori per a estudiants de ciències socials i humanes. Volum 1: Descriptiva i exploratòria univariant. Bellaterra (Barcelona): Universitat Autònoma de Barcelona.
Fox, James A.; Levin, Jack; Forde, David R. (2009). Elementary Statistics in Criminal Justice Research. Boston: Pearson.
Maxfield, Michael G.; Babbie, Earl R. (2005). Research Methods for Criminal Justice and Criminology. Belmont, CA: Thomson Wadsworth.
Walker, Jeffery;Maddan, Sean. (2009). Statistics in Criminology and Social Justice: Analysis and Interpretation. Boston: Jones and Bartlett Pubs.