Métodos Cuantitativos de Investigación en Criminología
Código: 100450 Créditos ECTS: 6| Titulación | Tipo | Curso |
|---|---|---|
| Criminología | OB | 2 |
Contacto
- Nombre:
- Marc Ajenjo Cosp
- Correo electrónico:
- marc.ajenjo@uab.cat
Idiomas de los grupos
Puede consultar esta información al final del documento.
Prerrequisitos
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.
A pesar de ello, se recomienda haber realizado el curso Propedéutico de Métodos Cuantitativos que se programa desde la facultad de Sociología y Ciencias Políticas a inicios de septiembre. Este propedéutico está destinado al estudiantado de ciencias sociales que tengan dificultades para la comprensión de razonamientos matemáticos y estadísticos.
La docencia se impartirá en catalán. A pesar de ello, y en función del docente, es posible que alguno de los seminarios se imparta en castellano.
La docencia de la asignatura se impartirá teniendo en cuenta la perspectiva de los Objetivos de Desarrollo Sostenible.
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 sea capaz de utilizar los métodos y técnicas de investigación propios del análisis estadístico, y sea competente en el análisis de datos cuantitativos en ámbito del conflicto y/o 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 del 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 la 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 de las 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
Actividades formativas y Metodología
| Título | Horas | ECTS | Resultados de aprendizaje |
|---|---|---|---|
| Tipo: Dirigidas | |||
| Clase teórica | 19,5 | 0,78 | 1, 4, 2 |
| Prácticas | 19,5 | 0,78 | 1, 4, 2, 6 |
| Tipo: Autónomas | |||
| Ejercicios, prácticas, lecturas | 46,5 | 1,86 | 1, 3, 4, 2, 6 |
| Preparación de exámenes | 34,5 | 1,38 | 1, 4, 2, 6 |
| Prueba escrita | 5 | 0,2 | 1, 4, 2, 6 |
| Trabajo en grupo | 25 | 1 | 1, 4, 5, 2, 7 |
Antes del inicio del curso se publicará en el campus virtual un cronograma detallado de las sesiones.
Dentro del aula se desarrollarán dos tipos de actividades:
- Sesiones teóricas para el grupo en su conjunto. Se presentarán, mediante Powers Point, los conceptos y contenidos de la asignatura. Se reservarán los 10 minutos finales de cada sesión para realizar una prueba sobre el contenido específico de la sesión. Esta prueba servirá como control de asistencia, pero también para valorar el seguimiento de la asignatura.
- Sesiones prácticas en aulas informatizadas. Se trabajará con el software libre RStudio, que se encuentra instalado en todas las aulas informatizadas de ciencias sociales (se recomienda al alumnado que en su ordenador portátil también tenga instalado el software). En cada sesión se facilitará al alumnado un dossier, a través del campus virtual, a fin de facilitar el seguimiento de la sesión. Tal y como se hace en las sesiones teóricas, se reservarán los 10 minutos finales de cada sesión para realizar una prueba sobre el contenido específico de la sesión. Esta prueba servirá como control de asistencia, pero también para valorar el seguimiento de la asignatura.
Fuera del aula
- Semanalmente deberán de realizarse dos tipos de ejercicios, uno para la sesión teórica y otro para la sesión práctica, que habrá que entregar, vía campus virtual, antes de la próxima sesión:
- Sesión teórica. Consistirá en la realización de problemas de estadística aplicada en la criminología. Los ejercicios serán resueltos al inicio de la siguiente sesión
- Sesión práctica. Ejercicios de trabajo con el software RStudio para adquirir autonomía en su uso. Las soluciones de estos ejercicios se colgarán en el campus virtual, para que el alumnado realice una autocorrección.
- Realización de un póster en el que se apliquen los conceptos de la asignatura a una investigación criminológica. Su realización será supervisada en el horario de tutorías. Con el fin de realizar un seguimiento cuidadoso del trabajo, el profesorado podrá establecer la obligatoriedad de estas tutorías.
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.
Evaluación
Actividades de evaluación continuada
| Título | Peso | Horas | ECTS | Resultados de aprendizaje |
|---|---|---|---|---|
| Examen teórico-práctico. Problemas de estadística descriptiva univariada | 30% | 0 | 0 | 1, 3, 4, 2, 6 |
| Problemas y prácticas | 5% | 0 | 0 | 1, 3, 4, 2, 6 |
| Prueba práctica. Tratamiento de los datos a partir del paquete estadístico RStudio | 30% | 0 | 0 | 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 |
1. 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) Prueba práctica de tratamiento de datos con el software de análisis (30%):
- Prueba práctica que evaluará las habilidades adquiridas en el tratamiento de los datos y la manipulación de variables y ficheros, con el software.
- Para poder aprobar la asignatura se requiere una nota mínima de 4. En caso contrario, será necesario realizar el examen final.
D) Examen teórico-práctico 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 software 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.
2. Condiciones para presentarse a la evaluación continua
- De acuerdo con los criterios del Grado, la asistencia es obligatoria al 100% salvo ausencia justificada. Se consideran faltas justificadas aquellas debidas a enfermedad o 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 superar 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.
3. Evaluación final en el marco de la evaluación continua
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.
4. Calificación de no evaluable
El alumnado será evaluable siempre que haya realizado un conjunto de actividades el peso de las cuales equivalga a un mínimo de 2/3 partes de la calificación total de la asignatura. Si el valor de las actividades realizadas no llega a este umbral, el profesor/a de la asignatura puede considerar el estudiante como no evaluable.
5. 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. La ayuda humana o tecnológica en la redacción de los resultados de un trabajo, será considerado como plagio.
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 unanota de 0 en el global del seguimiento de lassesiones.
6. 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.
7. Evaluación única
El alumnado que, dentro de los plazos establecidos por la facultad, se acoja a evaluación única, no tiene la obligación de realizar los problemas planteados en el aula, ni de entregar las prácticas con el software, ni hacer el seguimiento diario de la asignatura.
En este caso la evaluación se realizará a partir de un examen final en la fecha que establezca la facultad. En este examen se evaluará la capacidad de trabajar con el software adecuado, los conocimientos de estadística descriptiva univariable y bivariable, así como los fundamentos básicos de muestreo estadístico.
El alumnado que no supere la prueba tendrá derecho a una reavaluación. En ambos exámenes es necesaria una nota de 5 para superar la asignatura.
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
Grupos e idiomas de la asignatura
La información proporcionada es provisional hasta el 30 de noviembre de 2025. A partir de esta fecha, podrá consultar el idioma de cada grupo a través de este enlace. Para acceder a la información, será necesario introducir el CÓDIGO de la asignatura
| Nombre | Grupo | Idioma | Semestre | Turno |
|---|---|---|---|---|
| (SEM30) Seminaris (30 estudiants per grup) | 11 | Catalán | primer cuatrimestre | manaña-mixto |
| (SEM30) Seminaris (30 estudiants per grup) | 12 | Catalán | primer cuatrimestre | manaña-mixto |
| (SEM30) Seminaris (30 estudiants per grup) | 13 | Español | primer cuatrimestre | manaña-mixto |
| (TE) Teoría | 1 | Catalán | primer cuatrimestre | manaña-mixto |