Titulació | Tipus | Curs |
---|---|---|
2500262 Sociologia | OB | 3 |
Podeu consultar aquesta informació al final del document.
Per poder cursar aquesta assignatura s'aconsella haver realitzat el seguiment amb suficiència de les assignatures Mètodes Quantitatius de Recerca Social i de Mètodes d’Anàlisi.
L’assignatura constitueix un curs d’introducció a les tècniques d’anàlisi multivariable de dades estadístiques que es planteja com a continuació de la perspectiva quantitativa d’investigació social iniciada en el grau. Els procediments, mètodes i tècniques ja tractats fins ara s’ampliaran per a considerar el que podem anomenar de forma general com el pas dels procediments d’anàlisi bivariable als procediments d’anàlisi multivariable.
En el context de l’itinerari de matèries tècniques i metodològiques, que busquen oferir una panoràmica completa dels diferents procediments de l’activitat científica sociològica, i donades l’extensió i varietat dels procediments d’anàlisi en l’àmbit de les ciències socials, comporta dirigir l’ensenyament cap a la selecció d’uns pocs temes o instruments considerats com alguns dels més fonamentals i de major interès en la pràctica de la recerca sociològica.
En concret, amb l’assignatura es pretén:
1) Des del punt de vista de l’alumnat, la construcció del seu aprenentatge es portarà a terme a partir de:
– El coneixement i comprensió dels principals conceptes associats a l’anàlisi multivariable de dades estadístiques, exemplificats amb els conceptes sociològics.
– La capacitat d’aplicació dels instruments tècnics destinats a l’anàlisi avançada de les dades estadístiques considerats en el curs.
– Saber utilitzar de forma instrumental el programari estadístic per a l’anàlisi estadística bivariable i multivariable.
– Saber interpretar els resultats estadístics d’una anàlisi de dades des del punt de vistatècnic i substantiu d’acord amb uns objectius coneixement i estudi de la realitat social.
2) Des de les condicions generals d’una assignatura d’aquest tipus en relació a l’aprofitament de l’alumnat es tracta de:
– Facilitar la comprensió, el maneig i la interpretació d’un sistema conceptual algebraic i estadístic bàsic per tal d’assimilar l’ús de les tècniques que impliquen la quantificació i la formalització dels fenòmens socials.
– Emmarcar de manera equilibrada, comprensiva i integradora els continguts d’aquesta assignatura dins del conjunt dels mètodes habituals en sociologia.
Introducció general
– Objectius de l’assignatura, continguts, dinàmica del curs i avaluació
– L’anàlisi multivariable: característiques i classificació de les tècniques
– El programari per a l’anàlisi de dades estadístiques
PART I. L’anàlisi d’interdependència amb variables qualitatives
Tema 1. L’anàlisi de taules de contingència
– Anàlisi clàssica de taules de contingència multidimensionals
Tema 2. L’anàlisi log-lineal
– L’anàlisi logarítmica lineal general
PART II. L’anàlisi de dependència
Tema 3. L’anàlisi de variància
– L’anàlisi de variància unifactorial
– L’anàlisi de variància multifactorial
Tema 4. L’anàlisi de regressió
– L’anàlisi de regressió simple
– L’anàlisi de regressió múltiple
PART III. L’anàlisi d’interdependència per a la construcció de tipologies
Tema 5. L’anàlisi factorial
– Fonaments matemàtics d’anàlisi multivariada de dades
– L’anàlisi factorial de components principals
– L’anàlisi factorial de correspondències
Tema 6. L’anàlisi de classificació
– Anàlisis de classificació i la construcció de tipologies
– L’anàlisi de classificació automàtica
Títol | Hores | ECTS | Resultats d'aprenentatge |
---|---|---|---|
Tipus: Dirigides | |||
Classes magistrals | 30 | 1,2 | 3, 6, 7, 8, 9, 11, 12, 13, 18, 20, 21 |
Preparació individual dels exercicis pràctics | 30 | 1,2 | 4, 8, 13, 14, 18, 20, 21 |
Pràctiques a l'aula | 16 | 0,64 | 3, 6, 9, 13, 14, 18, 20, 21 |
Tipus: Supervisades | |||
Tutories individuales programades | 2 | 0,08 | 1, 2, 3, 6, 9, 10, 13, 14, 16, 18, 20, 21 |
Tipus: Autònomes | |||
Lectures dels textos | 30 | 1,2 | 8, 11, 13, 18, 20, 21 |
Treball individual | 30 | 1,2 | 2, 3, 6, 9, 10, 13, 14, 16, 18, 20, 21 |
El curs es planteja amb una dinàmica d’ensenyament i aprenentatge continuada, el que implica el seguiment dels ritmes del curs i dels diversos continguts que s’han dissenyat d’acord amb les diferents activitats lectives programades. Els continguts de la matèria tenen un fil conductor lligat al procés d’investigació i per la continuïtat de l’aprenentatge de conceptes i d’instruments que s'incorporen de manera progressiva , així com per la resolució de problemes i qüestions, que es basen en l’assimilació i en la pràctica de cada tema anterior de l’assignatura.
Atès que l’objectiu de la formació és que l’alumnat aprengui a investigar en sociologia fent servir tècniques estadístiques avançades, la metodologia docent i les activitats formatives de l’assignatura resulten de la combinació de sessions expositives amb exercicis de resolució de problemes i pràctiques a l’aula que permetin aplicar els conceptes adquirits i tècniques explicades, així com tutories de seguiment i treball autònom.
Nota: es reservaran 15 minuts d'una classe, dins del calendari establert pel centre/titulació, per a la complementació per part de l'alumnat de les enquestes d'avaluació de l'actuació del professorat i d'avaluació de l'assignatura/mòdul.
Títol | Pes | Hores | ECTS | Resultats d'aprenentatge |
---|---|---|---|---|
Exercicis pràctics | 10,0% | 12 | 0,48 | 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22 |
Treballs d'anàlisi | 90,0% | 0 | 0 | 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22 |
L’assignatura s’avalua de forma continuada. És important l’assistència regular a les sessions de classe per tal de garantir l’aprenentatge i la realització adequada de l’avaluació. Es requereix nota mitjana final de les activitats d’avaluació igual o superior a 5 sobre 10.
En l’avaluació es combinen tres aspectes:
1) Els treballs d’anàlisi: 2 treballs individuals d’anàlisi sociològica de dades quantitatives d’una base de dades escollida per l’alumnat amb l’ajut del programari, i en relació als temes de:
1. Anàlisi de taules de contingència multidimensionals i log-lineal
a) Selecció de les dades i formulació d’hipòtesis (5%)
b) Treball complet d’anàlisi (40%)
2. Anàlisi tipològica tot combinant l’anàlisi factorial i de classificació
a) Selecció de les dades i formulació d’hipòtesis (5%)
b) Treball complet d’anàlisi (40%)
– Es requereix una nota mínima de 5 sobre 10 de cada treball.
– S’elaboraran en contingut i en forma com un article acadèmic d’investigació segons un format definit i amb una extensió màxima de 3.500 paraules de redacció, annexos apart.
– La no presentació dels treballs o la seva presentació fora de termini sense justificació suposarà l’abandonament de l’assignatura.
– Els treballs amb una nota inferior a 5 es podran recuperar en qualsevol moment abans del 31 de gener. La recuperació es puntuarà sobre un màxim de 7.
– La no presentació dels treballs, la seva presentació fora de termini sense justificació o la presentació incompleta de les anàlisis, suposarà un no presentat del treball i l’abandonament de l’assignatura.
– Les persones que presentin treballs que siguin una còpia, encara que sigui parcial, d’un altre tindran un suspens de l’assignatura.
2) Les pràctiques (10%): es faran 6 sessions de pràctiques que consistiran en la realització a l’aula d’informàtica d’exercicis d’aplicació de les tècniques d’anàlisi de dades tractades:
1. Programari estadístic
2. Anàlisi de taules de contingència multidimensionals i log-lineal
3. Anàlisi de variància
4. Anàlisi de regressió
5. Anàlisi factorial de components principals i de correspondències múltiples
6. Anàlisi de classificació
L’avaluació consistirà enla participació a les sessions durant les 2h de classe i es podrà sumar fins a 0,6 punts a la nota final de l’assignatura.
3) Addicionalment, si es fa un seguiment de l’assignatura superior al 80% en relació a totes de les activitats proposades al llarg del curs, es podrà optar a sumar fins a 1 punt sobre la nota final.
Bibliografia bàsica
López-Roldán, P.; Fachelli, S. (2015). Metodología de la investigación social cuantitativa. Bellaterra (Barcelona): Dipòsit Digital de Documents, Universitat Autònoma de Barcelona. 1a. edición.
http://ddd.uab.cat/record/129382 | http://pagines.uab.cat/plopez/content/misc
López-Roldán, P. (2015). Recursos para la investigación social. Dipòsit Digital de Documents. Bellaterra (Barcelona): Universitat Autònoma de Barcelona.
http://ddd.uab.cat/record/89349 | http://pagines.uab.cat/plopez
Bibliografia complementària
El manual Metodología de la investigación social cuantitativa (MISC) conté a cada capítol una relació de referències bibliogràfiques específiques que complementen la bibliografia bàsica.
Referències bibliogràfiques seleccionades:
Aldas, J.; Uriel, E. (2017). Análisis multivariante aplicado con R (2.ª ed.). Madrid: Paraninfo
Ato García, M.; López García, J. J. (1996). Análisis estadístico para datos categóricos. Madrid: Síntesis.
Bailey, K. D. (1994). Typologies and Taxonomies. An Introduction to Classification Techniques. Thousand Oaks (California): Sage.
Brown, B. L.; Hendrix, S. B.; Hedges, D. W.; Smith, T. B. (2011). Multivariate analysis for the biobehavioral and social sciences. A graphical approach. Hoboken: John Wiley & Sons.
Cea d’Ancona, M. A. (2002/2014). Anàlisis multivariable. Teoría y práctica en la investigación social. Madrid: Síntesis.
Christensen, R. R. (1997). Log-linear models and logistic regression. New York: Springer-Verlag.
Correa Piñero, A. D. (2002). Análisis logarítmico lineal. Madrid: La Muralla.
Everitt, B.; Hothorn, T. (2011). An introduction to applied multivariate analysis with R. New York: Springer.
Greenacre, M. J. (2008). La práctica del análisis de correspondencias. Madrid: Fundación BBVA.
http://www.fbbva.es/TLFU/tlfu/esp/publicaciones/libros/fichalibro/index.jsp?codigo=300
García Ferrando, M. (1987). Socioestadística. Introducción a la estadística en sociología. 2a edició amp. Madrid: Alianza. Alianza Universidad Textos, 96.
Guillén, M. F. (1992). Análisis de regresión múltiple. Madrid: Centro de Investigaciones Sociológicas.
Hahs-Vaughn, D. L. (2017). Applied multivariate statistical concepts. Nueva York: Routledge.
Hair, J. F., Black, W. C.; Babin, B. J.; Anderson, R. E. (2013). Multivariate data analysis. Pearson new international edition (7.ª ed.). Harlow: Pearson.
Hernández Encinas, L. (2001). Técnicas de taxonomía numérica. Madrid: La Muralla.
Harlow, L. L. (2014). The essence of multivariate thinking. Basic themes and methods (2.ª ed.). Nueva York: Routledge.
Joaristi Olariaga, L.; Lizasoain Hernandez, L. (1999). Análisis de correspondencias. Madrid: La Muralla.
Lévy Mangin, J. P.; Varela Mallou, J. (2003/2008) Análisis multivariables para las ciencias sociales. Madrid. Pearson-Prentice Hall.
López-Roldán, P.; Fachelli, S. (2018). Metodología de construcción de tipologías para el análisis de la realidad social. Bellaterra (Cerdanyola del Vallès): Dipòsit Digital de Documents, Universitat Autònoma de Barcelona. 2a. edición.
MacFarland, T. W. (2012). Two-Way Analysis of Variance: Statistical Tests and Graphics Using R. New York: Springer.
Marradi, A. (1990). Classification, typology, taxonomy. Quality & Quantity, 24, 129-157.
Mateos-Aparicio, G.; Hernandez Estrada, A. (2021). Analisis multivariante de datos: Cómo buscar patrones de comportamiento en Big Data. Madrid: Pirámide.
Meneses, J. (2019). Introducción al análisis multivariante. Barcelona: UOC
Miller, J. E. (2013). The Chicago guide to writing about multivariate analysis (2.ª ed.). Chicago: The University of Chicago Press.
Pituch, K. A.; Stevens, J. P. (2016). Applied multivariate statistics for the social sciences (6.ª ed.). Nueva York: Routledge.
Powers, D. A.; Xie, Y. (2008). Statistical Methods for Categorical Data Analysis. Bingley, U.K.: Emerald. 2a. edició.
Sánchez Carrión, J.J. (1999). Manual de análisis estadístico de los datos. Madrid: Alianza. Manuales, 055.
Sánchez Carrión, J. J. (Ed.) (1984). Introducción a las técnicas de multivariable aplicadas a las ciencias sociales. Madrid: Centro de Investigaciones Sociológicas.
Sánchez Carrión, J. J. (1989). Análisisde tablas de contingencia. El uso de los porcentajes en ciencias sociales. Madrid: Centro de Investigaciones Sociológicas-Siglo XXI.
Tabachnick, B. G.; Fidell, L. S. (2019). Using multivariate statistics (7.ª ed.). Nueva York: Pearson.
Tejedor, F. J. (1999). Análisis de varianza: introducción conceptual y diseños básicos. Madrid: La Muralla.
VV.AA. (1996). La construcció de tipologies. Exemples. Monogràfic de Papers. Revista de Sociologia, 48.
http://ddd.uab.cat/search?cc=papers&f=issue&p=02102862n48&rg=100&sf=fpage&so=a&ln=en
L'assignatura farà servir el programari IBM SPSS Statistics per a l'anàlisi de dades estadístiques.
Complementàriament s'emprarà Moodle, MS-Office (Word, Excel) i Adobe Acrobat.
Nom | Grup | Idioma | Semestre | Torn |
---|---|---|---|---|
(PAUL) Pràctiques d'aula | 1 | Català | primer quadrimestre | matí-mixt |
(PAUL) Pràctiques d'aula | 51 | Català | primer quadrimestre | tarda |
(SEM) Seminaris | 1 | Català | primer quadrimestre | matí-mixt |
(SEM) Seminaris | 10 | Català | primer quadrimestre | matí-mixt |
(SEM) Seminaris | 51 | Català | primer quadrimestre | tarda |
(TE) Teoria | 1 | Català | primer quadrimestre | matí-mixt |
(TE) Teoria | 51 | Català | primer quadrimestre | tarda |