Créditos ECTS Créditos ECTS: 6
Horas ECTS Criterios/Memorias Traballo do Alumno/a ECTS: 99 Horas de Titorías: 3 Clase Expositiva: 24 Clase Interactiva: 24 Total: 150
Linguas de uso Castelán, Galego
Tipo: Materia Ordinaria Grao RD 1393/2007 - 822/2021
Departamentos: Ciencia Política e Socioloxía
Áreas: Socioloxía
Centro Facultade de Ciencias Políticas e Sociais
Convocatoria: Segundo semestre
Docencia: Con docencia
Matrícula: Matriculable | 1ro curso (Si)
Proporcionarlle ao alumno coñecementos básicos de estatística descritiva (univariante e bivariante ). Os coñecementos adquiridos nesta materia constitúen unha base necesaria para a introdución do estudante no campo da investigación social, xunto coas outras materias metodolóxicas que se inclúen na titulación.
Ao longo do curso, o alumno debe acadar un dominio suficiente dos seguintes obxectivos:
1.- Adquirir coñecementos suficientes sobre o procesamento e a análise estatística de datos. Recoñecer as diversas variables estatísticas e as medidas axeitadas para o seu procesamento e análise.
2.- Deberá adquirir habilidades no uso de recursos estatísticos para realizar unha lectura descritiva dos datos.
3.- Deberá adquirir a capacidade de extraer conclusións dos datos analizados, así como a formulación de hipóteses.
4.- Deberá adquirir coñecementos básicos no uso de programas informáticos para a análise de datos cuantitativos (IBMSPSS).
1.- Sesións expositivas
Estatística descritiva univariante
Tema 1:
Introdución á análise de datos : Que é. Para que serve? Descrición, relación e explicación. Escalas de medición. Tipos de variables.
Tema 2:
Análise descritiva de variables (I) : niveis de medición e limitacións na análise estatística. Táboas de frecuencias. Tendencia Central. Representacións gráficas.
Tema 3 :
Análise descritiva de variables (II) : Análise da dispersión a partir da mediana. Análise da dispersión a partir da media aritmética.
Tema 4 :
Análise descritiva de variables (III) : Forma da distribución: simetría e curtose.
Segunda parte: Estatística descritiva bivariante :
Tema 5:
Táboas de continxencia : Relación e asociación entre variables cualitativas. Táboas de continxencia. Porcentaxes. Medidas de asociación para variables cualitativas.
Tema 6:
Correlación e regresión lineal : relación e asociación entre variables cuantitativas. A relación lineal. Diagrama de dispersión. Covarianza. Correlación.
2.- Sesións interactivas
Unidade 1: Creación dun ficheiro de datos.
Unidade 2: Selección de submostras.
Unidade 3: Definición de valores perdidos.
Unidade 4: Recodificación de variables.
Unidade 5: Representacións gráficas.
Unidade 6: Táboas de frecuencias.
Unidade 7: Estatísticos de resumen.
Unidade 8: Táboas de frecuencias.
Unidade 9: Regresión e correlación.
O manual empregado para o desenvolvemento desta materia será o libro de Pardo Ruíz e San Martín (Vol. 1) incluído na bibliografía básica. Ademais da bibliografía citada a continuación, cada tema incluirá títulos de referencia para o seu desenvolvemento.
Bibliografía básica
- Pardo, A.; M.A. Ruiz; y R. San Martín: Análisis de datos en ciencias sociales y de la salud, volúmenes I y II. Madrid, Síntesis, 2009.
- Morales Vallejo, P.: Estadística Aplicada a las Ciencias Sociales. Universidad Pontificia de Comillas, Madrid, 2008.
Bibliografía adicional
- Freedman, D.; R. Pisani; R. Purves; y A. Adhikari: Estadística. Barcelona, Antoni Bosch, editor, 1993, 2ª edición.
- García Ferrando, M.; y M. Escobar. Socioestadística. Introducción a la estadística en sociología. Madrid, Alianza, 2017.
- Hopkins, K.D.; B.R. Hopkins; y G.V. Glass: Estadística básica para las ciencias sociales y del comportamiento. México, Prentice Hall, 1997.
- López Roldán, P.; y S. Fachelli: Metodología de la investigación social cuantitativa. Barcelona, Universitat Autònoma de Barcelona, 2015.
- Moore, D.S.: Estadística básica aplicada. Barcelona, Antoni Bosch, editor, 2005, 2ª edición.
- Morales Vallejo, P.: Estadística aplicada a las ciencias sociales. Madrid, Universidad Pontificia de Comillas, 2008.
- Pardo, A.; M.A. Ruiz; y R. San Martín: Análisis de datos en ciencias sociales y de la salud I. Madrid, Síntesis, 2009.
- Peña, D.: Fundamentos de Estadística. Madrid, Alianza, 2001.
- Pérez, C.: IBM SPSS Estadística Aplicada, conceptos y ejercicios resueltos. Ed. Garceta, 2013.
- Ritchey, F.J.: Estadística para las ciencias sociales. México, McGraw-Hill, 2008, 2ª edición.
- Spiegel, M.R.; y L.J. Stephens: Estadística. México, McGraw-Hill, 2009, 4ª edición.
- Triola, M.F.: Estadística. México, Pearson, 2009, 10ª edición.
- Verdoy, P.J.; Beltrán, M.J.; y M.J. Peris: Problemas de estadística aplicada a las ciencias sociales. Castellón, Universitat Jaume I, 2015.
- Velarde Camaqui, D. Estadística Aplicada en Ciencias Sociales con SPSS: Manual práctico (paso a paso) con apoyo visual para analizar tus datos estadísticos. Editorial: Independently published (16 julio 2022).
Wonnacott, T.H., y R.J. Introductory Statistics for the Business and economics, Wiley and sons, New York 1990.
- Wonnacott: Introducción a la Estadística, México, Limusa, 1997. 5ª edición.
As establecidas na Memoria do Grao de Ciencia Política e da Administración:
1.- Competencias xerais e básicas
CX1 - Coñecer o ámbito académico
CX3 - Emitir xuízos, preparar análises e xuízos
CB1 - O alumnado demostrou coñecementos e comprensión nunha área de estudo que se basea nos alicerces da educación secundaria xeral e que normalmente se atopa a un nivel que, aínda que está respaldado por libros de texto avanzados, tamén inclúe algúns aspectos que implican coñecementos da vangarda do seu campo de estudo.
CB2 - O alumnado debe ser capaz de aplicar os seus coñecementos ao seu traballo ou vocación dun xeito profesional e posuír as habilidades que se demostran normalmente mediante o desenvolvemento e a defensa de argumentos e a resolución de problemas dentro da súa área de estudo.
CB3 - Que o alumnado teña a capacidade de recompilar e interpretar datos relevantes (normalmente dentro da súa área de estudo) para emitir xuízos que inclúan unha reflexión sobre cuestións relevantes de natureza social, científica ou ética.
CB4 - O alumnado pode transmitir información, ideas, problemas e solucións a públicos tanto especializados como non especializados.
CB5 - Que o alumnado desenvolva as habilidades de aprendizaxe necesarias para emprender estudos posteriores cun alto grao de autonomía
2.- Competencias específicas
CE3 - Inicio á investigación
O curso impartirase a través de clases presenciais. Tanto as clases maxistrais como as interactivas terán un carácter práctico. As clases maxistrais impartiranse na aula 0.2 e as clases interactivas na aula de informática do segundo andar.
Os contidos básicos de cada tema presentaranse e desenvolveranse nas sesións expositivas . A continuación, realizarase unha serie de exercicios prácticos para que o alumnado se familiarice cos conceptos explicados. Ao final do semestre, na data oficial, haberá un exame presencial baseado nos coñecementos adquiridos durante as clases maxistrais.
Nas sesións interactivas desenvolveremos dous tipos de exercicios prácticos. En primeiro lugar, realizaranse exercicios para practicar os conceptos aprendidos nas clases maxistrais utilizando datos reais mediante o programa IBMSPSS. E, en segundo lugar, ao longo do semestre, realizaremos un traballo en grupo que se presentará en diferentes entregas, cun dobre propósito. Por unha banda, servirán para avaliar o uso destas clases interactivas e, por outra banda, permitiranos valorar o progreso dos coñecementos adquiridos. A asistencia, que é obrigatoria, rexistrarase mediante a sinatura en cada clase.
A avaliación final da materia será a suma ponderada das cualificacións obtidas no exame final e as obtidas nas clases interactivas. A cualificación obtida no exame suporá o 50 % da cualificación final, e as distintas cualificacións obtidas no CLI suporán o 50 % restante.
Esta última será o resultado da asistencia á clase (20%) e das cualificacións obtidas nas diferentes probas realizadas ao longo do semestre (30%), nas clases interactivas.
Segundo a Memoria do Grao de Ciencia Política e da Administración, o tempo total de estudo e traballo persoal, incluíndo as horas dedicadas á docencia presencial, é de 150 horas. En todo caso, corresponde a cada estudante determinar canto tempo necesita para preparar a materia e distribuílo do xeito máis adecuado e eficiente entre as distintas tarefas que iso require.
Tendo en conta a natureza da materia, é especialmente recomendable estudar e facer exercicios prácticos de xeito regular e continuado ao longo de todo o semestre, sen esperar ao momento da preparación do exame final.
Tanto o programa como todos os materiais didácticos que se utilizarán durante o curso estarán dispoñibles no Campus Virtual da USC, que se utilizará de maneira habitual na docencia da materia.
As comunicacións ao alumnado enviaranse a través do enderezo de correo electrónico proporcionado pola USC.
Ester Filgueira Lopez
Coordinador/a- Departamento
- Ciencia Política e Socioloxía
- Área
- Socioloxía
- Teléfono
- 881815161
- Correo electrónico
- esther.filgueira [at] usc.es
- Categoría
- Profesor/a: Titular de Universidade
Miguel Angel Cainzos Lopez
- Departamento
- Ciencia Política e Socioloxía
- Área
- Socioloxía
- Teléfono
- 881815160
- Correo electrónico
- miguel.cainzos [at] usc.es
- Categoría
- Profesor/a: Titular de Universidade
Ignacio Elpidio Dominguez Ruiz
- Departamento
- Ciencia Política e Socioloxía
- Área
- Socioloxía
- Correo electrónico
- ignacioelpidio.dominguez [at] usc.es
- Categoría
- Profesor/a: Axudante Doutor LOSU
| Mércores | |||
|---|---|---|---|
| 12:00-13:30 | Grupo /CLIL_03 | Castelán | Aula de Informática 2 |
| Xoves | |||
| 15:00-16:30 | Grupo /CLIL_06 | Castelán | Aula de Informática 1 |
| 26.05.2026 09:00-21:00 | Grupo /CLE_01 | Aula de Informática 1 |
| 26.05.2026 09:00-21:00 | Grupo /CLE_01 | Aula de Informática 2 |
| 27.05.2026 09:00-21:00 | Grupo /CLE_01 | Aula de Informática 1 |
| 27.05.2026 09:00-21:00 | Grupo /CLE_01 | Aula de Informática 2 |
| 01.07.2026 09:00-21:00 | Grupo /CLE_01 | Aula de Informática 1 |
| 01.07.2026 09:00-21:00 | Grupo /CLE_01 | Aula de Informática 2 |
| 02.07.2026 09:00-21:00 | Grupo /CLE_01 | Aula de Informática 1 |
| 02.07.2026 09:00-21:00 | Grupo /CLE_01 | Aula de Informática 2 |