Métodos Cuantitativos y Estadísticos
Código: 104244 Créditos ECTS: 6| Titulación | Tipo | Curso | Semestre |
|---|---|---|---|
| 2503710 Geografía, Medio Ambiente y Planificación Territorial | OB | 2 | 1 |
Contacto
- Nombre:
- Francesc Muñoz Pradas
- Correo electrónico:
- Francesc.Munoz@uab.cat
Uso de idiomas
- Lengua vehicular mayoritaria:
- catalán (cat)
- Algún grupo íntegramente en inglés:
- No
- Algún grupo íntegramente en catalán:
- Sí
- Algún grupo íntegramente en español:
- Sí
Equipo docente
- Francesc Muñoz Pradas
Prerequisitos
No tiene prerrequsitos
Objetivos y contextualización
Métodos Cuantitativos y Estadística se imparte el Segundo Curso del Grado de Geografía, Medio Ambiente y Planificación Territorial.
El objetivo es introducir a los alumnos en el uso de métodos estadísticos para el diseño y análisis de datos relacionados con la Geografía. La orientación es eminentemente práctica aplicando los procedimientos estadísticos mediante el software MS Excel.
Los objetivos específicos son:
1. Introducir al alumnado en los conceptos básicos de la estadística descriptiva e inferencial
2. Decidir cuál es el método estadístico adecuado en función de los datos y de los objetivos de la investigación.
3. Aplicar tests de estadística básica y multivariante
4. Argumentar los resultados obtenidos de la representación gráfica, exploración y análisis de la información para describir y caracterizar territorios.
Competencias
- Aplicar los métodos y técnicas de análisis cuantitativo, cualitativo y de trabajo de campo en la interpretación de los procesos territoriales y ambientales.
- Combinar diferentes técnicas y métodos de representación y análisis espacial en la creación de los materiales para la transmisión de los resultados.
- Explicar y representar los procesos territoriales a través de técnicas estadísticas, de representación gráfica, cartográficas y de geoinformación.
- Que los estudiantes hayan demostrado poseer y comprender conocimientos en un área de estudio que parte de la base de la educación secundaria general, y se suele encontrar a un nivel que, si bien se apoya en libros de texto avanzados, incluye también algunos aspectos que implican conocimientos procedentes de la vanguardia de su campo de estudio.
- Que los estudiantes tengan la capacidad de reunir e interpretar datos relevantes (normalmente dentro de su área de estudio) para emitir juicios que incluyan una reflexión sobre temas relevantes de índole social, científica o ética.
Resultados de aprendizaje
- Aplicar correctamente métodos de estadística básica y multivariante.
- Combinar diferentes técnicas y métodos de representación y análisis espacial en la creación de los materiales para la transmisión de los resultados.
- Conocer las principales fuentes de información y documentación científica relacionadas con los procesos territoriales y ambientales.
- Interpretar los resultados estadísticos de un análisis de datos.
- Que los estudiantes hayan demostrado poseer y comprender conocimientos en un área de estudio que parte de la base de la educación secundaria general, y se suele encontrar a un nivel que, si bien se apoya en libros de texto avanzados, incluye también algunos aspectos que implican conocimientos procedentes de la vanguardia de su campo de estudio.
- Que los estudiantes tengan la capacidad de reunir e interpretar datos relevantes (normalmente dentro de su área de estudio) para emitir juicios que incluyan una reflexión sobre temas relevantes de índole social, científica o ética.
- Utilizar de forma básica e instrumental programas estadísticos para la introducción y la identificación de los datos de encuestas, y para su transformación y análisis estadística.
Contenido
Bloque 1. Fuentes de datos y variables en Geografía
1.1 Fuentes de datos en Geografía: tipologías y características
1.2 Datos y tipos de variables
Bloque 2. Estadística univariante
2.1 Estadísticos de tendencia central y de dispersión
2.1 Transformaciones de variables
Bloque 3 Estadística bivariante
3.1 Relación entre variables: correlación y regresión lineal
3.2 Relación entre variables: tablas de contingencia
Bloque 4. Métodos cuantitativos
4.1Indices de localización y desigualdad
4.2 Series temporales
Bloque 5. Introducción a la inferencia estadística
5.1 Conceptos básicos en inferencia
5.2 Intervalos de confianza
5.3 Contraste de hipótesis
5.4 Inferencia para regresión
5.5 Inferencia para tablas de contingencia
Metodología
El curso se estructura a partir de actividades dirigidas, supervisadas y autónomas donde el alumno aprenderá a desarrollar los contenidos de la asignatura con el apoyo presencial del profesor a diferentes niveles.
- Actividades dirigidas: clases teóricas y prácticas presenciales. Si actividad presencial no es posible, actividad via plataforma Teams
- Actividades supervisadas: seguimiento presencial de las prácticas. Si actividad no es posible, actividad via plataforma Teams
- Actividades autónomas: estudio de los contenidos teóricos y realizacion de ejercicios individuales
El profesor destinará aproximadamente 15 minutos de alguna clase para permitir que los estudiantes respondan a las encuestas de evaluación de la actividad docente i de evaluación de la asignatura)
Nota: se reservarán 15 minutos de una clase dentro del calendario establecido por el centro o por la titulación para que el alumnado rellene las encuestas de evaluación de la actuación del profesorado y de evaluación de la asignatura o módulo.
Actividades
| Título | Horas | ECTS | Resultados de aprendizaje |
|---|---|---|---|
| Tipo: Dirigidas | |||
| Clases magistrales y realización de prácticas dirigidas en el laboratorio de informática | 45 | 1,8 | 1, 2, 3, 4, 6, 7 |
| Tipo: Supervisadas | |||
| Realización de prácticas en el laboratorio de informática | 22 | 0,88 | 1, 2, 3, 4, 6, 7 |
| Tutorías | 3 | 0,12 | 1, 2, 3, 4, 6, 7 |
| Tipo: Autónomas | |||
| Estudio personal, preparación pruebas | 15 | 0,6 | 1, 2, 3, 4, 6, 7 |
| Realización de las prácticas del curso | 60 | 2,4 | 1, 2, 3, 4, 6, 7 |
Evaluación
Actividades sometidas a evaluación:
- Una prueba objetiva de conocimientos realizada mediante dos pruebas escritas. Factor de ponderación: 50 por ciento de la nota final. Cada prueba representaría el 25 por ciento de la nota final.
- Ejercicios individuales (4) . Factor de ponderación: 40 por ciento de la nota final. Cada ejercicio representa el 10 por ciento de la nota final.
- Pràcticas en el aula de informática. Entrega de la mitad de las pràcticas realizadas en el curso.Factor de ponderación: 10 por ciento de la nota final.
Criterios de evaluación:
- Nota final de la asignatura será la media ponderada de todas las actividades sometidas a evaluación.
- La nota final de la prueba objetiva será la media de las dos pruebas escritas.
- Los alumnos que sólo han realizado 1/3 de las actividades evaluables serán calificados como "No evaluable".
- Las actividades no entregadas o realizadas en la fecha indicada serán calificadas como "No Presentado".
-En caso de que el estudiante realice cualquier irregularidad que pueda conducir a una variación significativa de la calificación de un acto de evaluación, se calificado con 0 este acto de evaluación, con independencia del proceso disciplinario que se pueda instruir. En caso de que se produzcan varias irregularidades en los actos de evaluación de una misma asignatura, la calificación final de esta asignatura será 0.
Procedimiento de revisión:
Todas las actividades evaluadas serán susceptibles de revisión de las calificaciones. Se informará vía el aula Moodle al estudiante de la fecha correspondiente en cada caso. El procedimiento será mediante correo electrónico. El estudiante motivará en su mensaje la solicitud de revisión.
Recuperación.
La recuperación de una asignatura se realizará mediante una prueba escrita. Podran presentarse a la recuperación los estudiantes que: a) Han realizado 2/3 de las actividades evaluables del curso b) Han obtenido una nota final de la asignatura entre 3 y 4,9 puntos. La nota de la recuperación sustituye la del conjunto de notas sometidas a evaluación continua y no superará los 5 puntos.
Criterios de Género: El análisis de datos y la resolución de problemas tendrán en cuenta, cuando sea el caso, diferencies sociales y de género.
En caso de que las pruebas no se puedan hacer presencialmente se adaptará su formato (manteniendo la ponderación) a las posibilidades que ofrecen las herramientas virtuales de la UAB. Los deberes, actividades y participación a clase se realizarán a través de foros, wikis y/o discusiones de ejercicios a través de Teams, asegurando que todo el estudiantado puede acceder.
Actividades de evaluación
| Título | Peso | Horas | ECTS | Resultados de aprendizaje |
|---|---|---|---|---|
| Ejercicios individuales | 40% | 2 | 0,08 | 1, 2, 3, 4, 6, 7 |
| Prueba escrita | 50% | 2,5 | 0,1 | 1, 2, 3, 4, 6, 7 |
| Prácticas Aula de Informàtica | 10% | 0,5 | 0,02 | 2, 4, 5, 6 |
Bibliografía
BARDINA, Xavier; FARRÉ, Mercè; LÓPEZ ROLDAN, Pedro. (2005). Estadística: un curs introductori per a estudiants de ciències socials i humanes. Volum 2 descriptiva exploratòria bivariant. Introducció a la inferència. Bellaterra: Servei de Publicacions Universitat Autònoma de Barcelona, Col·lecció Materials 166.(*)
BURT, James E; BERBER, Gerald. (1996). Elementary Statistics for Geographers. Guilford press. London. (Capítulos: 3, 5, 7,8, 9).
CALBERG, Conrad. (2011). Análisis Estadistico con Excel. Editorial Anaya. Madrid
EBDON, David. (1982). Estadística para geógrafos. Barcelona: Oikos Tau. pp 18-23, 28-33, 51-68, 129-142, 168-175, 182-212, 240-249.
FARRÉ, Mercè. (2005). Estadística: un curs introductori per a estudiants de ciències socials i humanes. Volum 1 descriptiva i exploratòria univariant. Bellaterra: Servei de Publicacions Universitat Autònoma de Barcelona, Col·lecció Materials 162.(*)
FREEDMAN, David; PISANI, Robert; PURVES,Roger; ADHIKARI, Ani. (1993). Estadística. Segunda edición. Antoni Bosch editor. Barcelona. (Partes: II, III , VI ( cap. 23, pp. 459-480) y VIII. (cap. 26, pp. 519-550)).(*)
HAMMOND, Robert; McCullagh, patrick.s. (1980). Técnicas cuantitativas en Geografia Editorial Saltes Madrid.(Capitulos 3, 6 (pp. 173-196) 7 (pp. 239-256) y 8).
López-Roldán, Pedro.; Fachelli, Sandra. (2015). Metodología de la Investigación Social Cuantitativa. Bellaterra (Cerdanyola del Vallès): Dipòsit Digital de Documents, Universitat Autònoma de Barcelona. 1ª edición. Edición digital: http://ddd.uab.cat/record/129382. (Parte II, Cap. 1; Parte III cap 3; Parte III cap 6, pp. 1-23; Parte III cap 4).(*)
MARQUÉS, Felicidad. (2009). Estadística descriptiva a través de EXCEL. México D.F.: Alfaomega grupo editor S.A..
MARSH, Catherine (1990). Exploring Data.An Introduction to Data Analysis for Social Scientists. Polity Press. Oxford. Cap 1 y 2 y Parte II.
PEÑA SANCHEZ DE RIVERA, David; ROMO URROZ, Juan José. (1997). Introducción a la estadística para las ciencias sociales. McGraw-Hill Interamericana de España. Madrid
RASO, José Maria; MARTÍN VIDE, J.I.; CLAVERO, Pedro. (1987). Estadística bàsica para Ciencias Sociales. Barcelona. Ariel. Capítulos: 4 (pp. 77-92 ) y 6.
ROGERSON, Peter A. (2014). Statistical Methods for Geography. Sage. London. (Cap 2.5.7 y 8).
(*) Bibliografia más relevante
Criterios de género se han tenido en cuenta en la selección de la bibliografia.
Software
Software deseable SPSS (no disponible actualmente con licencia en la UAB).
Software empleado en el curso será EXCEL (Menú específico: Análisis de datos. Menú a instalar a través de la opción de Complementos en la hoja de cálculo).
Sofware opcional (si no disponible en EXCEL) R Studio