Métodos cuantitativos de investigación en criminología
Código: 100450 Créditos ECTS: 6| Titulación | Tipo | Curso | Semestre |
|---|---|---|---|
| 2500257 Criminología | OB | 2 | 1 |
Contacto
- Nombre:
- Marc Ajenjo Cosp
- Correo electrónico:
- marc.ajenjo@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:
- No
Otras observaciones sobre los idiomas
Si hubiera alumnos internacionales, se les ofrecerá la posibilidad de un seguimiento de la asignatura, mediante tutorías personalizadas en español.Prerequisitos
A pesar de que los conocimientos básicos en matemáticas y estadística impartidos en la educación secundaria obligatoria pueden ser de ayuda, la asignatura comienza de 0.
Lo único imprescindible es tener una actitud positiva ante las cuestiones numéricas.
Objetivos y contextualización
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 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 a la criminología.
3) Realizar análisis de datos cuantitativos desde la vertiente cuantitativa y empleando técnicas de análisis univariado y bivariado.
4) Introducción a la inferencia estadística a partir de conceptos propios del muestreo estadístico y sus consecuencias en la investigación criminológica.
5) Identificar y 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.
Competencias
- Acceder e interpretar las fuentes de datos de la criminalidad.
- Aplicar las técnicas cuantitativas y cualitativas de obtención y análisis de datos en el ámbito criminológico.
- Capacidad de análisis y síntesis.
- Diseñar una investigación criminológica identificando la estrategia metodológica adecuada a los objetivos planteados.
- Exponer y argumentar con claridad frente a un público especializado y no especializado el análisis realizado sobre un problema de conflicto o de criminalidad y sus respuestas.
- Redactar un trabajo académico.
- Trabajar de manera autónoma.
Resultados de aprendizaje
- Aplicar las técnicas cuantitativas y cualitativas de obtención y análisis de datos en el ámbito criminológico.
- Capacidad de análisis y síntesis.
- Elegir de forma adecuada la metodología de investigación más adecuada en trabajos criminológicos.
- Interpretar de forma científica datos estadísticos de ámbito criminológico.
- Redactar un trabajo académico.
- Trabajar de manera autónoma.
- Transmitir de forma argumentada los resultados de una investigación criminológica.
Contenido
Bloque I. Análisis descriptivo e inferencial de los datos
Tema 1. Estadística descriptiva de una variable
1.1. Definición: estadística descriptiva e inferencial
1.2. Fundamentos de la estadística descriptiva univariada
El concepto de medida y los niveles de medida
El dato y el conjunto de datos
Observaciones y variables
Notación matemática: el sumatorio (∑)
1.3. Conceptos elementales de proporciones. El concepto de incremento
Cálculo e interpretación de un porcentaje
Operaciones con proporciones
Variaciones porcentuales: los incrementos
Los números índice
1.4. Tablas de distribución de frecuencias y su representación gráfica
Datos individuales y datos agrupados en intervalos
Frecuencia absoluta, relativa y acumulada
Los diagramas de barras y de sectores
1.5. Medidas de resumen de la distribución de una variable
Medidas de tendencia central: moda, mediana y media
Medidas de posición: percentiles
Medidas de dispersión: rango, variancia, desviación típica, rango intercuartílico
Las representaciones gráficas: histograma y diagrama de caja
1.6. Introducción a la distribución normal
Tema 2. Análisis descriptivo bivariado
2.1. Análisis de tablas de contingencia
Distribuciones conjuntas, marginales y condicionales
La tabla de contingencia como herramienta de análisis de la relación entre variables
El diagrama de barras apiladas
2.2. La comparación de medias
Estadísticos descriptivos por grupos
Diagramas de cajas agrupadas
2.3. La correlación entre variables y regresión lineal
Conceptos y cálculo de la correlación
Conceptos y cálculo de la recta de regresión
El diagrama de dispersión
Tema 3. Fundamentos de inferencia estadística univariada
3.1. El muestreo estadístico
El concepto de muestra y población
Muestreo probabilístico y no probabilístico
El error de muestreo y las estimaciones por intervalos
Bloque II. El programa de análisis de datos
Tema 4. Introducción al programa
4.1. La interfaz gráfica
4.2. La estructura del código en el lenguaje R
4.3. Interpretación y comprensión de avisos y mensajes de error
4.4. Objetos y clases
4.5. Estructura delas funciones
Tema 5. Transformaciones de las variables
5.1. Introducción
Diferencia entre nivel de medida y clase. La asignación correcta de la clase
Variables de factor y sus niveles. Reasignación y orden
5.2. Transformaciones utilizando una única variable
La recodificación
La definición de las no respuestas
5.3. Transformaciones utilizando diversas variables
Operaciones aritméticas a partir de variables numéricas
Recuento de casos
Generación de variables a partir de condiciones
Selección de casos.
Depuración de los ficheros: detección y corrección de errores
Tema 6. Estadística descriptiva en RStudio
6.1. Estadística descriptiva univariada
6.2. Estadística descriptiva bivariada
6.3. Representaciones gráficas
Metodología
Antes del inicio del curso se publicará en el campus virtual un cronograma detallado de las sesiones.
Sesiones teóricas (dirigidas):
Sesiones teóricas de introducción conceptual y procedimientos de análisis de datos estadísticos (aula convencional)
Sesiones prácticas (supervisadas):
Sesiones de formación en programas estadísticos y prácticas de solución de casos y problemas (aula informatizada)
Sesiones de evaluación (supervisadas):
Pruebas individuales teórico-prácticas de solución de casos y problemas con ordenador utilizando el programa estadístico (aula informatizada)
Tutorías:
El alumnado puede recibir la atención del profesorado de teoría o de seminarios en el horario que se convenga. Por otra parte, el profesorado podrá establecer sesiones de tutorías obligatorias para lleva a cabo un seguimiento del trabajo de curso.
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 | |||
| Clase teórica | 18 | 0,72 | 1, 4, 2 |
| Prueba escrita | 5 | 0,2 | 1, 4, 2, 6 |
| Prácticas | 18 | 0,72 | 1, 4, 2, 6 |
| Tipo: Autónomas | |||
| Ejercicios, prácticas, lecturas | 48 | 1,92 | 1, 3, 4, 2, 6 |
| Preparación de exámenes | 36 | 1,44 | 1, 4, 2, 6 |
| Trabajo en grupo | 25 | 1 | 1, 4, 5, 2, 7 |
Evaluación
Actividades de evaluación continua
A) Problemas en el aula y prácticas con el programa de análisis (5%):
- Al finalizar cada sesión de teoría y cada sesión de prácticas, se plantearán un conjunto de ejercicios y problemas que deberán ser entregados antes de la próxima sesión.
- No se aceptará ninguna práctica fuera de los plazos, exceptuando situaciones de fuerza mayor. Las prácticas no entregadas no son recuperables y tienen un valor igual a 0.
- Las prácticas no serán directamente evaluadas, sino que se colgarán en el campus virtual las soluciones con explicaciones detalladas para facilitar la autocorrección
B) Seguimiento de las sesiones teóricas y prácticas (10%):
- En cada sesión se impartirá un breve test con preguntas sobre los contenidos desarrollados durante la clase o sobre materiales de lectura definidos para la sesión.
- Esta actividad no es recuperable, de modo que las faltas no justificadas tendrán una puntuación de 0. Si la falta ha sido justificada, la actividad no será tenida en cuenta en el cómputo de la media.
C) Examen de tratamiento de los datos con el programa de análisis (30%):
- Examen práctico que evaluará las habilidades adquiridas en el tratamiento de los datos y la manipulación de variables y ficheros, con el programa.
- Para poder aprobar la asignatura se requiere una nota mínima de 4. En caso contrario, será necesario realizar el examen final.
D) Examen de los conceptos propios de la estadística descriptiva univariada (30%):
- Examen teórico-práctico, que combinará preguntas sobre los principales conceptos de la estadística descriptiva univariada con su aplicación en la resolución de problemas y la utilización del programa estadístico.
- Para poder aprobar la asignatura se requiere una nota mínima de 4. En caso contrario, será necesario realizar el examen final.
E) Trabajo de análisis (25%):
- Se realizará un trabajo que contenga: (1) aspectos de inferencia univariada y (2) tratamiento de variables y análisis bivariados.
- Las pautas para el desarrollo del trabajo se expondrán al iniciar esta parte del curso.
- El trabajo se realizará en grupos. Más adelante se concretará el número de miembros de los grupos.
- Para poder aprobar la asignatura se requiere una nota mínima de 4. En caso contrario, será necesario realizar el examen final.
- Un trabajo que contenga problemas graves en el formato (por ejemplo, faltas de ortografía o cites bibliográficas deficientes), tendrá una nota de 3, independientemente de su contenido.
Condiciones para presentarse a la evaluación:
- De acuerdo con los criterios del Grado, la asistencia es obligatoria al 100% salvo ausencia justificada. Se consideran faltas justificadas aquellas debidas a fuerza mayor. La falta de asistencia por razones académicas deberá ser aceptada con anterioridad por el profesorado. Es necesario cumplir con un mínimo del 80% de asistencia para poder presentarse a la evaluación.
- Se exige puntualidad en las clases. Los retrasos superiores a 5 minutos no justificados por fuerza mayor contarán como una falta de asistencia.
Evaluación final
Los alumnos que participen a un mínimo del 80% de las actividades (apartados A y B de la evaluación continua), pero que tengan menos de un 4 en alguna de las tres actividades de evaluación continua (C,D o E) deberán hacer un examen final con el contenido de todo el curso.
Los alumnos que participen a menos de un 80% de las actividades (apartados A i B de evaluación continua), no tienen derecho a este examen final.
Conductas fraudulentas:
Si se detecta cualquier forma de copia o plagio en cualquiera de las actividades de evaluación, la actividad se calificará con un 0 y se perderá el derecho a reevaluación.
Para evaluar el seguimiento de las sesiones de teoría y práctica (apartado B) se utilizará el teléfono móvil. Si se detecta que una persona responde a los cuestionarios sin estar presente en el aula, tendrá una nota de 0 en global del seguimiento de las sesiones.
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, identidad de género, origen nacional, creencia religiosa 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.
Actividades de evaluación
| Título | Peso | Horas | ECTS | Resultados de aprendizaje |
|---|---|---|---|---|
| Problemas y prácticas | 5% | 0 | 0 | 1, 3, 4, 2, 6 |
| Prueba escrita I. Tratamiento de los datos a partir del paquete estadístico RStudio | 30% | 0 | 0 | 4, 2, 6 |
| Prueba escrita II. Estadística descriptiva univariada | 30% | 0 | 0 | 1, 3, 4, 2, 6 |
| Seguimiento de las sesiones | 10% | 0 | 0 | 1, 4, 6 |
| Trabajo (grupos) | 25% | 0 | 0 | 1, 3, 4, 5, 2, 7, 6 |
Bibliografía
Lectura básica
Las siguientes publicaciones son los manuales de referencia básicos para la asignatura. Aunque no son de lectura obligatoria, sí que son recomendables.
Boccardo, Giorgio y Ruiz, Felipe (2019). RStudio para Estadística Descriptiva en Ciencias Sociales. https://bookdown.org/gboccardo/manual-ED-UCH/uso-basico-de-rstudio.html#que-es-rstudio-una-interfaz-para-usar-r
López-Roldán, Pedro y Fachelli, Sandra (2015). Metodología de la investigación social cuantitativa. Universitat Autònoma de Barcelona. https://ddd.uab.cat/record/129382
Referencias complementarias
Bardina, Xavier; Farré, Mercè y López-Roldán, Pedro (2005). Estadística: un curs introductori per a estudiants de ciències socials i humanes. Volum 2: Descriptiva i exploratòria bivariant. Universitat Autònoma de Barcelona.
Cea D’ancona, Mª Ángeles (1998) Metodología cuantitativa. Estrategias y técnicas de investigación social. Síntesis.
Farré, Mercè (2005). Estadística: un curs introductori per a estudiants de ciències socials i humanes. Volum 1: Descriptiva i exploratòria univariant. Universitat Autònoma de Barcelona.
Fox, James A.; Levin, Jack; Forde y David R. (2013) Elementary Statistics in Criminal Justice Research. Pearson Education.
Maxfield, Michael G. y Babbie, Earl R. (2005). Research Methods for Criminal Justice and Criminology. Thomson Wadsworth.
Walker, Jeffery y Maddan,Sean. (2009). Statistics in Criminology and Social Justice: Analysis and Interpretation. Jones and Bartlett Pubs.
Nota
En los materiales disponibles en el Campus Virtual se encontrará bibliografía complementaria de las diferentes partes del programa.
Dado el carácter eminentemente práctico de la asignatura, las lecturas que aparecen en esta bibliografía no son obligatorias, sino de consulta; pensadas para complementar las explicaciones desarrolladas en el aula y para clarificar posibles dudas. Además, serán útiles para todos aquellos que, por algún motivo, y puntualmente, no puedan asistir a la clase.
Software
Se utilizará el software libre RStudio