Consulta de Guies Docents



Curs Acadèmic: 2020/21

3391 - Grau en Ciències Polítiques i de l'Administració

23617 - Metodologia Quantitativa II: Estadística Descriptiva


Informació de la Guia Docent

Curs acadèmic:
2020/21
Centre acadèmic:
339 - Facultat de Ciències Polítiques i Socials
Estudi:
3391 - Grau en Ciències Polítiques i de l'Administració
Assignatura:
23617 - Metodologia Quantitativa II: Estadística Descriptiva
Crèdits:
4.0
Curs:
1
Idiomes de docència:
Teoria: Grup 1: Català
Grup 2: Català
Seminari: Grup 101: Castellà
Grup 102: Castellà
Grup 103: Castellà
Grup 104: Castellà
Grup 201: Castellà
Grup 202: Castellà
Grup 203: Castellà
Grup 204: Castellà
Professorat:
Jordi Pascual Sauch
Periode d'Impartició:
Tercer trimestre
Horari:

Presentació

L’estadística descriptiva és una eina fonamental per a l’anàlisi de la realitat política i social. Ens permet reduir i presentar una gran quantitat de dades, ja sigui mitjançant mesures numèriques o de manera gràfica, amb l’objectiu d’observar-ne la estructura i les característiques principals.

Utilitzem l'estadística descriptiva univariada per resumir la informació principal continguda en unes dades de manera útil. Per exemple, la taxa d'atur o el percentatge de vot per cada partit polític són indicadors que donen informació sobre la situació o les accions de milions de persones. L'estadística descriptiva bivariable ens permet analitzar la relació entre dues variables. Per exemple, ens permet examinar si l'atur afecta per igual a homes i dones o si els joves voten a partits diferents que la gent gran. Les dades estadístiques s'utilitzen com a informació bàsica per prendre tot tipus de decisions, tant en la vida quotidiana com en l'àmbit empresarial, polític o de l'Administració. En aquesta assignatura els estudiants aprendran a entendre i a utilitzar eines pròpies de l'estadística descriptiva aplicada en tot moment a dades i casos típics de les ciències socials.

Competències associades

Aquesta assignatura s'emmarca en l'àmbit de la matèria «Metodologia d'investigació» que, en conjunt, desenvolupa les següents competències:

Competències bàsiques:

CB2. Que els estudiants sàpiguen aplicar els seus coneixements al seu treball o vocació d'una forma professional i posseeixin les competències que solen demostrar-se per mitjà de l'elaboració i defensa d'arguments i la resolució de problemes dins la seva àrea d'estudi.

CB3. Que els estudiants tinguin la capacitat de reunir i interpretar dades rellevants (normalment dins la seva àrea d'estudi) per emetre judicis que incloguin una reflexió sobre temes rellevants d'índole social, científica o ètica.

CB4. Que els estudiants puguin transmetre informació, idees, problemes i solucions a un públic tant especialitzat com no especialitzat.

CB5. Que els estudiants hagin desenvolupat aquelles habilitats d'aprenentatge necessàries per emprendre estudis posteriors amb un alt grau d'autonomia.

Competències generals:

CG1. Capacitat d'anàlisi i síntesi.

CG2. Capacitat d'organitzar i planificar.

CG4. Habilitats bàsiques de maneig de l'ordinador.

CG5. Treball en equip.

CG7. Capacitat de treballar en un equip interdisciplinari.

CG9. Habilitat de treballar en un context internacional.

CG10. Habilitats d'investigació.

CG15. Disseny i gestió de projectes.

CG17. Preocupació per la qualitat.

CG18. Motivació per a l'assoliment de fites.

Competències transversals: 

CT1. Identificar i analitzar críticament la desigualtat de gènere i la seva intersecció amb altres eixos de desigualtat.

Competències específiques: 

CE17. Aplicar els mètodes i les tècniques d'investigació política i social.

CE18. Analitzar amb dades d'investigació quantitatives i qualitatives.

Continguts

L'objectiu d'aquesta assignatura és proporcionar les bases per interpretar i efectuar anàlisis de problemes polítics i socials utilitzant dades. L'alumne es familiaritzarà amb el vocabulari bàsic de l'estadística descriptiva i aprendrà a utilitzar tècniques d'anàlisi i de presentació gràfica de dades. També aprendrà a utilitzar a nivell bàsic l’SPSS, un programa informàtic d'anàlisi estadística.

En els dos trimestres anteriors, l'alumne ja haurà estudiat la construcció i la interpretació d'indicadors socials, les funcions i altres eines matemàtiques. En base als coneixements ja assolits l'alumne aprendrà els fonaments de l'estadística descriptiva univariada i bivariada. En relació a diferents formes de presentar les dades i a mesures o paràmetres de tendència central, de dispersió i d'associació veurem per a què serveixen, com calcular-los, com escollir els més indicats en funció del nostre objectiu i de les característiques de les dades i com presentar la informació de manera gràfica.

 

Teoria

Setmana 1: Presentació de l'assignatura i continguts introductoris.

Setmana 2: Classe sobre l'exploració de dades i les mesures de tendència central.

Setmana 3: Classe sobre les mesures de dispersió.

Setmana 4: Classe sobre com escollir mesures i eines de representació gràfica de dades.

Setmana 5: Classe sobre estadística descriptiva bivariable amb variables numèriques. 

Setmana 6: Classe sobre estadística descriptiva bivariable amb variables numèriques i categòriques.

Setmana 7: Classe sobre estadística descriptiva bivariable amb variables categòriques.

 

Seminaris:

Setmanes 2 i 3: Introducció a l'ús de SPSS per a l'anàlisi estadística

Setmanes 4 i 5: Anàlisi estadística univariable

Setmanes 6, 7 i 8: Anàlisi estadística bivariable

 

* Es prega als estudiants que comprovin amb regularitat el correu electrònic @upf.edu i les comunicacions presents a l'Aula Global.

Metodologia docent

Classes teòriques en format presencial optatiu (hi ha haurà possibilitat de seguir les sessions en streaming): classes on el professor explicarà els continguts i procediments. S’utilitzarà també material gràfic i audiovisual de suport, així com exercicis i activitats per realitzar a l’aula.  

Sessions de pràctiques (seminaris): de forma virtual (amb Collaborate i Myapps) es treballarà amb SPSS i es realitzaran activitats dirigides en grups petits.

Sessions de tutoria, en horari i format a convenir (presencial o per videoconferència) per resoldre dubtes.

Treball fora de l’aula: es basa en l’estudi individual, en la resolució de problemes i exercicis, i en la correcció dels errors en els exercicis.

Avaluació

L’avaluació de l’assignatura constarà de tres parts:

1. Avaluació contínua d’SPSS. Es realitzarà durant les classes pràctiques a les aules d'informàtica i comptarà el 30% de la nota final. És imprescindible que l'estudiant aprengui al llarg del curs a manejar el programa estadístic SPSS, per això l'assistència a les classes pràctiques serà crucial. Per superar la part pràctica de l'assignatura, s'haurà d'obtenir un 4, com a mínim, en el conjunt de l'avaluació de les classes pràctiques.

2. Avaluació final a través d'un examen. Comptarà el 70% de la nota final. A més, l'alumne de forma optativa podrà realitzar exercicis i problemes i autocorregir per consolidar els seus coneixements. Per superar aquesta part de l'assignatura, l'estudiant o estudianta ha d'obtenir un mínim de 4 punts (incloent el punt d'exercici opcional; veure punt 3).

3. Exercici d'interpretació crítica de dades estadístiques (opcional). Servirà per pujar la nota de l'examen teòric fins a un Màxim d'1 punt.

En el marc d'avaluació de la UPF es preveu un sistema de recuperació per a aquells estudiants que no hagin superat l'assignatura en la convocatòria corresponent. S’hi poden acollir aquells estudiants que, havent participat a més de la meitat de les activitats d'avaluació continuada i havent-se presentat a l'examen final de l'assignatura, hagin obtingut la qualificació de suspens corresponent a l'avaluació trimestral. La recuperació consistirà en un únic examen, sobre els continguts de les classes de teoria.

En el cas dels estudiants que no hagin obtingut un mínim de 4 en l'avaluació dels seminaris, hauran recuperar aquesta part, independentment de la nota de l'examen.

Bibliografia i recursos d'informació

5.1 Bibliografia bàsica

1. Estadística
Fernández Fernández, Santiago, José María Cordero Sánchez, i Alejandro Córdoba Largo. 2002. Estadística Descriptiva. Madrid: ESIC.
Moore, David S. 2000. Estadística Aplicada Bàsica. Barcelona: Antoni Bosch.
Wonnacott, Thomas H. i Ronald J. Wonnacott. 2004. Introducción a La Estadística. México: Limusa.

2. Análisis de datos con SPSS
Filgueira López, Esther. 2001. Análisis de Datos con SPSSWIN. Madrid: Alianza Editorial.
Pardo, Antonio y Miguel Ángel Ruiz. 2002. SPSS 11. Guía para el análisis de datos. Madrid: McGrawHill.
SPSS INC. 2001. Guía para el análisis de datos. Madrid: SPSS Hispanoportuguesa. (CDRom)

 

5.2. Recursos didàctics

Trobareu molts recursos al web de la biblioteca:
http: //www.upf.edu/bibtic/ccpp/sociologia/metstat.html


Curso Académico: 2020/21

3391 - Grado en Ciencias Políticas y de la Administración

23617 - Metodología Cuantitativa II: Estadística Descriptiva


Teaching Guide Information

Curso Académico:
2020/21
Centro académico:
339 - Facultad de Ciencias Políticas y Sociales
Estudio:
3391 - Grado en Ciencias Políticas y de la Administración
Asignatura:
23617 - Metodología Cuantitativa II: Estadística Descriptiva
Créditos:
4.0
Curso:
1
Idiomas de docencia:
Teoría: Grupo 1: Catalán
Grupo 2: Catalán
Seminario: Grupo 101: Castellano
Grupo 102: Castellano
Grupo 103: Castellano
Grupo 104: Castellano
Grupo 201: Castellano
Grupo 202: Castellano
Grupo 203: Castellano
Grupo 204: Castellano
Profesorado:
Jordi Pascual Sauch
Periodo de Impartición:
Tercer trimestre
Horario:

Presentación

 


Curso Académico: 2020/21

3391 - Grado en Ciencias Políticas y de la Administración

23617 - Metodología Cuantitativa II: Estadística Descriptiva


Información de la Guía Docente

Curso Académico:
2020/21
Centro académico:
339 - Facultad de Ciencias Políticas y Sociales
Estudio:
3391 - Grado en Ciencias Políticas y de la Administración
Asignatura:
23617 - Metodología Cuantitativa II: Estadística Descriptiva
Créditos:
4.0
Curso:
1
Idiomas de docencia:
Teoría: Grupo 1: Catalán
Grupo 2: Catalán
Seminario: Grupo 101: Castellano
Grupo 102: Castellano
Grupo 103: Castellano
Grupo 104: Castellano
Grupo 201: Castellano
Grupo 202: Castellano
Grupo 203: Castellano
Grupo 204: Castellano
Profesorado:
Jordi Pascual Sauch
Periodo de Impartición:
Tercer trimestre
Horario:

Presentación