Mètodes Quantitatius de Recerca en Criminologia
Codi: 100450 Crèdits: 6| Titulació | Tipus | Curs |
|---|---|---|
| Criminologia | OB | 2 |
Professor/a de contacte
- Nom:
- Marc Ajenjo Cosp
- Correu electrònic:
- marc.ajenjo@uab.cat
Idiomes dels grups
Podeu consultar aquesta informació al final del document.
Prerequisits
Tot i que és interessant tenir els coneixements bàsics en matemàtiques i estadística que s’imparteixen en l'educació secundària obligatòria, l'assignatura comença des de 0.
Tot el què es requereix és una actitud positiva davant les qüestions numèriques.
Amb tot, és recomanable haver fet el Propedèutic de Mètodes Quantitatius que tindrà lloc a inicis de setembre a la facultat de Sociologia i Ciències Polítiques. Aquest propedèutic està pensat per l'estudiantat de ciències socials que tingui dificultats per entendre raonaments matemàtics i estadístics.
La llengua en què s'impartirà la docència és en català. Tot i així és possible que algun dels seminaris es faci en castellà (depenent del docent).
La docència de l'assignatura s'impartirà tenint en compte la perspectiva dels Objectius de Desenvolupament Sostenible.
Objectius
L'assignatura de Mètodes Quantitatius és un curs d’introducció a l’anàlisi de dades estadístiques com a eina fonamental de la recerca criminològica.
El Grau de Criminologia planteja, en els seus objectius generals, que el graduat/da d'aquesta titulació sigui capaç de desenvolupar-se de manera autònoma en la utilització de mètodes i tècniques de recerca propis de l'anàlisi estadística, de manera que sigui competent en l'anàlisi de dades quantitatives en temes com el conflicte i/o la criminalitat, existents en un determinat context social. En aquest marc, l'assignatura té com a objectius formatius:
1) Conèixer els conceptes bàsics de l'estadística descriptiva.
2) Adquirir autonomia en l'ús d'eines informàtiques d'anàlisi de dades quantitatives i la seva aplicació a la criminologia.
3) Realitzar anàlisis de dades quantitatives des de la vessant descriptiva i en relació amb tècniques d’anàlisi univariable i bivariable.
4) Introducció a la inferència estadística a partir dels conceptes propis del mostreig estadístic i les seves conseqüències en la recerca en criminologia.
5) Identificar i aplicar aquests conceptes en casos pràctics de recerca criminològica.
L'assignatura dona continuïtat a l'itinerari de mètodes i tècniques dins del grau. D'una banda és una continuació de La recerca científica en criminologia, i en part també de Fonts de dades en criminologia, de primer curs, en què es presenta la lògica del procés d'investigació en ciències socials i les dades criminològiques. D'altra banda, la continuïtat de l'assignatura la dona Anàlisi de dades, impartida el segonsemestre, on s'aprofundeix en els continguts d'aquesta assignatura, sobretot en la inferència estadística i en l'anàlisi multivariant.
Competències
- Accedir i interpretar les fonts de dades sobre la criminalitat.
- Aplicar les tècniques quantitatives i qualitatives d'obtenció i anàlisi de dades en l'àmbit criminològic.
- Dissenyar una recerca criminològica identificant l'estratègia metodològica adequada als objectius plantejats.
- Exposar i argumentar amb claredat, davant un públic especialitzat i no especialitzat, l'anàlisi feta sobre un problema de conflicte o de criminalitat i les seves respostes.
- Redactar un treball acadèmic.
- Tenir capacitat d'anàlisi i síntesi.
- Treballar de manera autònoma.
Resultats d'aprenentatge
- Aplicar tècniques d'investigació quantitatives i qualitatives en recerques d'àmbit criminològic.
- Escollir la metodologia de recerca més adequada en treballs criminològics.
- Interpretar de manera científica dades estadístiques d'àmbit criminològic.
- Redactar un treball acadèmic.
- Tenir capacitat d'anàlisi i síntesi.
- Transmetre de manera argumentada els resultats d'una recerca criminològica.
- Treballar de manera autònoma.
Continguts
Bloc I. Anàlisi descriptiva i inferencial de les dades
Tema 1. Estadística descriptiva d’una variable
1.1. Definició: estadística descriptiva i inferencial
1.2. Fonaments de l'estadística descriptiva univariable
El concepte de mesura i els nivells de mesura
La dada i el conjunt de dades
Observacions i variables
Notació matemàtica: el sumatori (∑)
1.3. Conceptes bàsics de proporcions. El concepte d'increment
Càlcul i interpretació d'un percentatge
Operacions amb proporcions
Variacions percentuals: l'increment
Els nombres índex
1.4. Taules de distribució de freqüències i la seva representació gràfica
Dades individuals i dades agrupades en intervals.
Freqüència absoluta, relativa i acumulada
Diagrames de barres i de sectors
1.5. Mesures de resum de la distribució d'una variable
Mesures de tendència central: moda, mediana i mitjana
Mesures de posició: percentils
Mesures de dispersió: rang, variància, desviació típica, rang interquartíl·lic
Les representacions gràfiques: l'histograma i el diagrama de caixa
1.6. Introducció a la distribució normal
Tema 2. Anàlisi descriptiva bivariable
2.1. L'anàlisi de taules de contingència
Distribucions conjuntes, marginals i condicionals
La taula de contingència com a eina d'anàlisi de relació entre variables
El diagrama de barres apilades
2.2. La comparació de mitjanes
Estadístics descriptius per grups
Diagrames de caixa agrupats
2.3. La correlació entre variables i la regressió lineal
Conceptes i càlcul de correlació
Conceptes i càlcul de la recta de regressió
El diagrama de dispersió
Tema 3. Fonaments d'inferència estadística univariable
3.1. El mostreig estadístic
El concepte de mostra i població
Mostreig probabilístic i no probabilístic
L'error de mostreig i les estimacions per intervals
Bloc II. El programari d'anàlisi de dades
Tema 4. Introducció al programari
4.1. L'entorn gràfic d’usuari del programa
4.2. L'estructuració de codi en el llenguatge R
4.3. Interpretació i comprensió dels avisos i missatges d'error
4.4. Objectes i classes
4.5. Estructura de les funcions
Tema 5. Les variables i la seva transformació
5.1. Introducció
Diferència entre nivell de mesura i classe. L'assignació correcta de la classe
Variables de factor i els seus nivells. Reassignació i ordenació
5.2. Transformacions utilitzant una única variable
La recodificació
La definició de les no respostes
5.3. Transformacions utilitzant diverses variables
Operacions aritmètiques a partir de variables numèriques
El recompte de casos
Generació de variables a partir de condicions
La selecció de casos
La depuració dels fitxers: detecció i correcció d’errors
Tema 6. Estadística descriptiva en RStudio
6.1. Estadística descriptiva univariable
6.2. Estadística descriptiva bivariable
6.3. Representacions gràfiques
Activitats formatives i Metodologia
| Títol | Hores | ECTS | Resultats d'aprenentatge |
|---|---|---|---|
| Tipus: Dirigides | |||
| Classe teòrica | 19,5 | 0,78 | 1, 3, 5 |
| Classes pràctiques | 19,5 | 0,78 | 1, 3, 5, 7 |
| Tipus: Autònomes | |||
| Avaluació | 5 | 0,2 | 1, 3, 5, 7 |
| Exercicis, pràctiques, lectures | 46,5 | 1,86 | 1, 2, 3, 5, 7 |
| Preparació proves | 34,5 | 1,38 | 1, 3, 5, 7 |
| Treball en grup | 25 | 1 | 1, 3, 4, 5, 6 |
Abans de l'inici del curs es publicarà al campus virtual un cronograma detallat de les sessions.
Dins de l'aula es desenvoluparan dos tipus d'activitats:
- Sessions teòriques al conjunt del grup. Es presentaran, mitjançant PowerPoint, els conceptes i continguts de l'assignatura. Es reservaran els 10 minuts finals de cada sessió per fer una prova sobre el contingut específic de la sessió. Aquesta prova servirà com a control d'assistència, però també per valorar el seguiment de l'assignatura.
- Sessions pràctiques en aules informatitzades. Es treballarà amb el programari lliure RStudio, que es troba instal·lat a totes les aules informatitzades de ciències socials (es recomana a l'alumnat que al seu ordinador portàtil també hi tingui instal·lat el programari). En cada sessió es facilitarà a l'alumnat un dossier, a través del campus virtual, per tal de facilitar el seguiment de la sessió. Tal i com es fa a les sessions teòriques, es reservaran els 10 minuts finals de cada sessió per fer una prova sobre el contingut específic de la sessió. Aquesta prova servirà com a control d'assistència, però també per valorar el seguiment de l'assignatura.
Fora de l'aula
- Setmanalment caldrà fer dos tipus d'exercicis, l'un corresponent a la sessió teòrica i l'altra a la sessió pràctica, que caldrà lliurar, via campus virtual, abans de la propera sessió:
- Sessió teòrica. Consistirà en la realització de problemes d'estadística aplicada a la criminologia. En iniciar la propera sessió es resoldran els exercicis.
- Sessió pràctica. Exercicis de treball amb el programari RStudio per tal d'adquirir autonomia en el seu ús. Les solucions d'aquests exercicis es penjaran al campus virtual, per tal que l'alumnat en faci una autocorrecció.
- Realització d'un pòster on s'apliquin els conceptes de l'assignatura a una investigació criminològica. La seva realització serà supervisada en l'horari de tutories. Per tal de fer un seguiment acurat del treball, el professorat podrà establir l'obligatorietat d'aquetes tutories.
Nota: es reservaran 15 minuts d'una classe, dins del calendari establert pel centre/titulació, perquè els alumnes completin les enquestes d'avaluació de l'actuació del professorat i d'avaluació de l'assignatura.
Avaluació
Activitats d'avaluació continuada
| Títol | Pes | Hores | ECTS | Resultats d'aprenentatge |
|---|---|---|---|---|
| Examen teòrico-pràctic. Problemes d'estadística descriptiva univariable | 30% | 0 | 0 | 1, 2, 3, 5, 7 |
| Problemes i pràctiques | 5% | 0 | 0 | 1, 2, 3, 5, 7 |
| Prova pràctica. Tractament de dades a partir del paquet estadístic RStudio | 30% | 0 | 0 | 3, 5, 7 |
| Seguiment de les sessions | 10% | 0 | 0 | 1, 3, 7 |
| Treball d'anàlisi (grups) | 25% | 0 | 0 | 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7 |
1. Activitats d'avaluació contínua
A) Problemes a l'aula i pràctiques amb el programari d'anàlisi (5%):
- En finalitzar cada sessió de teoria i cada sessió de pràctiques es plantejaran un seguit d’exercicis i problemes que caldrà presentar abans de la propera sessió.
- No s'acceptarà cap pràctica fora de termini, exceptuant situacions de força major. Les pràctiques no lliurades no són recuperables i tenen un valor de 0.
- Les pràctiques no seran directament avaluades, sinó que es penjaran al campus virtual les solucions amb explicacions detallades, per facilitar l'autocorrecció.
B) Seguiment de les sessions teòriques i pràctiques (10%):
- A cada sessió s'impartirà un breu test amb preguntes sobre els continguts desenvolupats durant la classe o sobre els materials de lectura definits per la sessió.
- Aquesta activitat no és recuperable, de manera que les faltes no justificades tenen una puntuació de 0. Si la falta es justifica, aquella activitat no es tindrà en compte en el còmput de la mitjana.
C) Prova pràctica de tractament de dades amb el programari d’anàlisi (30%):
- Prova pràctica, que avaluarà la destresa adquirida amb el programari, de cara al tractament i manipulació de variables i de fitxers.
- Per poder aprovar l’assignatura caldrà una nota mínima de 4. En cas contrari, caldrà fer l’examen final.
D) Examen teòrico-pràctic sobre conceptes propisde l’estadística descriptiva univariable (30%):
- Examen teorico-pràctic, que combinarà preguntes sobre els principals conceptes d'estadística descriptiva univariable amb la seva aplicació en la resolució de problemes i la utilització del programari estadístic.
- Per poder aprovar l'assignatura caldrà una nota mínima de 4. En cas contrari, caldrà fer l’examen final.
E) Treball d'anàlisi (25%):
- S'haurà de presentar un treball que contingui: (1) aspectes d'inferència univariable i (2) tractament de variables i anàlisis bivariables.
- Les pautes per al desenvolupament del treball s'exposaran en iniciar aquesta part del curs.
- El treball es realitzarà en grups. Durant el curs es concretarà el nombre de membres dels grup.
- Per poder aprovar l'assignatura caldrà una nota mínima de 4 en el treball. En cas contrari, caldrà fer l'examen final.
- Un treball que contingui problemes greus en el format (per exemple, faltes d'ortografia o citació bibliogràfica deficient), tindrà una nota de 3, independentment del contingut.
2. Condicions per a presentar-se a l'avaluació contínua
- D'acord amb els criteris del Grau, l'assistència és obligatòria al 100% excepte absències degudament justificades. Es consideren faltes justificades aquelles degudes a malaltia o a força major. La falta d'assistència per raons acadèmiques haurà de ser acceptada amb anterioritat pel professorat. Cal complir amb un mínim del 80% d'assistència per poder superar l'avaluació contínua.
- S'exigeix puntualitat a les classes. Els retards superiors a 5 minuts no justificats per força major, comptaran com una falta d'assistència.
3. Avaluació final en el marc de l'avaluació contínua
Els alumnes que hagin participat a un mínim del 80% de les activitats (apartats A i B de l’avaluació contínua), però hagin tret menys d’un 4 en alguna de les tres activitats d’avaluació contínua (C, D o E) hauran de fer un examen final amb el contingut de tot el curs.
Els alumnes que hagin participat a menys d’un 80% de les activitats (apartats A i B de l’avaluació contínua), no tenen dret a aquest examen final.
4. Qualificació de no avaluable
L'alumnat serà avaluable sempre que hagi realitzat un conjunt d'activitats el pes de les quals equivalgui a un mínim de 2/3 parts de la qualificació total de l'assignatura. Si el valor de les activitats realitzades no arriba a aquest llindar, el professor de l'assignatura pot considerar l'estudiant com a no avaluable.
5. Conductes fraudulentes
Si es detecta qualsevol forma de còpia o plagi en qualsevol de les activitats d'avaluació (prova pràctica o examen teòrico-pràctic) s'obtindrà un 0 de l'assignatura i es perdrà el dret a la re-avaluació. Si en un treball s'utilitza ajuda humana o tecnològica en la redacció dels resultats i/o en les conclusions, es considerarà que hi ha hagut plagi.
Pel seguiment de les sessions de teoria i pràctica (apartat B de l’avaluació contínua) s'utilitzarà el telèfon mòbil. Si es detecta que una persona respon els qüestionaris sense trobar-se a l'aula, tindrà una nota de 0 en el global del seguiment de les sessions.
6. Conductes durant el curs
La UAB acull un entorn divers i inclusiu per l'alumnat, el professorat i el conjunt de la comunitat universitària. En aquesta classe s'aplicarà una política de tolerància 0 cap a qualsevol actitud de discriminació o assetjament per edat, ascendència, diversitat funcional, identitat de gènere, origen nacional, creences religioses o orientació sexual, així com cap tolerància a les actituds que generin un clima hostil per qualsevols dels motius esmentats. Aquestes actituds es denunciaran, seguint la política de prevenció de l'assetjament de la universitat.
7. Avaluació única
L'alumnat que s'aculli a avaluació única dintre dels terminis establerts per al facultat, està exempt dels problemes a l'aula (i de lliurar les pràctiques amb el programari) i del seguiment de l'assignatura.
En aquest cas l'avaluació tindrà lloc a partir d'un examen final en la data que estableixi la facultat. En aquest examen s'avaluarà la capacitat de desenvolupar-se amb el programari adequat, els coneixements d'estadística descriptiva univariable i bivariable, així com els fonaments bàsics de mostreig estadístic.
En cas de no superar la prova, hi haurà dret a reavaluació. Tant en un cas com en l'altre cal una nota mínima de 5 per superar l'assignatura.
Bibliografia
Lectura bàsica
Les següents publicacions són els manuals de referència bàsics per l'assignatura. Tot i que no es consideren de lectura obligatòria, se'n recomana el seu ús.
Boccardo, Giorgio i 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 i Fachelli, Sandra (2015). Metodología de la investigación social cuantitativa. Universitat Autònoma de Barcelona. https://ddd.uab.cat/record/129382
Referències complementàries
Bardina, Xavier; Farré, Mercè i 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 i Forde, David R. (2013) Elementary Statistics in Criminal Justice Research. Pearson Education.
Maxfield, Michael G. i Babbie, Earl R. (2005). Research Methods for Criminal Justice and Criminology. Thomson Wadsworth.
Walker, Jeffery i Maddan,Sean. (2009). Statistics in Criminology and Social Justice: Analysis and Interpretation. Jones and Bartlett Pubs.
Nota
Als materials disponibles al Campus Virtual es trobarà bibliografia complementària de les diferents parts del programa.
Atès el caràcter eminentment pràctic de l'assignatura, les lectures que apareixen en aquesta bibliografia no són obligatòries, sinó de consulta, pensades per complementar les explicacions que es fan a les classes i per acabar d'aclarir aquells dubtes que sorgeixen en la mateixa explicació. A més, poden ser molt útils per aquells/es alumnes que per algun motiu algun dia no puguin assistir a la sessió presencial.
Programari
Es farà servir el programari lliure RStudio
Grups i idiomes de l'assignatura
La informació proporcionada és provisional fins al 30 de novembre de 2025. A partir d'aquesta data, podreu consultar l'idioma de cada grup a través d’aquest enllaç. Per accedir a la informació, caldrà introduir el CODI de l'assignatura
| Nom | Grup | Idioma | Semestre | Torn |
|---|---|---|---|---|
| (SEM30) Seminaris (30 estudiants per grup) | 11 | Català | primer quadrimestre | matí-mixt |
| (SEM30) Seminaris (30 estudiants per grup) | 12 | Català | primer quadrimestre | matí-mixt |
| (SEM30) Seminaris (30 estudiants per grup) | 13 | Espanyol | primer quadrimestre | matí-mixt |
| (TE) Teoria | 1 | Català | primer quadrimestre | matí-mixt |