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Gestión y Análisis Estadístico de Datos I

Centro
Facultad de Ciencias Sociales y de la Comunicación
Titulación
Grado en Ciencia Política y Gestión Pública
Curso académico
2019/20
Curso
2
Nº Créditos
6
Idiomas
Castellano
Euskera

DocenciaAlternar navegación

Distribución de horas por tipo de enseñanza
Tipo de docenciaHoras de docencia presencialHoras de actividad no presencial del alumno/a
Magistral3248
P. de Aula1421
P. Ordenador1421

Guía docenteAlternar navegación

ObjetivosAlternar navegación

A) COMPETENCIAS GENÉRICAS



A1. Adquirir conocimiento y comprender el significado y pertinencia de conceptos, teorías y enfoques metodológicos para observar los fenómenos del entorno político (Tranversal).



A2. Analizar de manera sintética la información referente a problemas políticos y necesidades de la sociedad, desarrollando una actitud crítica y utilizando el rigor intelectual y moral en el quehacer profesional (Transversal).



A3. Comprender la estructura, organización y funcionamiento de las Administraciones Públicas en sus distintos niveles, para establecer procesos de planificación y gestión administrativa (Genérica).



A4. Comprender la estructura y el funcionamiento de instituciones y sistemas políticos desde una perspectiva comparada, para identificar sus componentes, su marco legal de actuación, interpretar su interrelación, extraer conclusiones sobre su funcionamiento y proponer alternativas (Genérica).



A5. Comprender la política internacional a través de la identificación de sus actores, su estructura institucional, organizativa y política, y su interacción con otros ámbitos, para analizar los procesos de regionalización y de integración regional en el mundo e identificar nuevos escenarios en la toma de decisiones (Genérica).



A6. Conocer los enfoques sobre la gobernanza y los procesos de adopción de objetivos públicos y decisiones políticas,para planificar, implantar, evaluar y analizar políticas públicas (Genérica).



A7. Conocer los procesos electorales, desde la formación y expresión de las preferencias políticas hasta la lógica representativa de los sistemas democráticos, para diseñar campañas de comunicación política, definir escenarios postelectorales e interpretar sus resultados (Genérica).



A8. Elaborar indicadores operando con datos cuantitativos y cualitativos, para identificar, analizar y evaluar distintas dimensiones de los fenómenos políticos y del funcionamiento institucional y administrativo (Transversal).



A9. Identificar los actores políticos en un contexto determinado, sus capacidades y su comportamiento, para analizar sus efectos en el sistema político y prever escenarios (Genérica).





B) RESULTADOS DE APRENDIZAJE (COMPETENCIAS ESPECÍFICAS)



B1. Gestionar información cuantitativa primaria (o secundaria) en bases de datos susceptibles de análisis estadístico: creación y manejo de bases de datos (con SPSS)



B2. Calcular muestras y ponderar datos estadísticos.



B3. Comprender los fundamentos estadísticos del razonamiento inferencial.



B4. Realizar análisis estadísticos descriptivos y comparativos elementales.



B5. Interpretar análisis estadísticos elementales en el contexto de investigación.

TemarioAlternar navegación

TEMARIO TEÓRICO



Tema 1.- Definición, herramientas y bases de datos.

Tema 2.- Las Variables: Definición y representación gráfica.

Tema 3.- Variables No Métricas (Nominales).

Tema 4.- Variables Métricas.

Tema 5.- Estadística Muestral (Inferencial).





TEMARIO PRÁCTICO

Siete (7) semanas de Prácticas de Aula: Tema 1, 2 y 5 (una práctica por tema); Tema 3 y 4 (cuatro prácticas en total).

Seis (6) semanas de Prácticas en Sala de Ordenadores: Tema 1, 2 y 5 (una práctica); Tema 3 y 4 (tres prácticas en total).

MetodologíaAlternar navegación

Las actividades formativas (modalidades docentes) y la metodología del curso combina un número de horas de dedicación en trabajo presencial (en las aulas) con el necesario tiempo de trabajo autónomo del estudiante, que computa para la realización de las prácticas y la preparación de la evaluación final de la asignatura.



El reparto de la carga de trabajo de la asignatura es el siguiente: 60 horas de trabajo presencial (4 horas de clases semanales, tanto teóricas como prácticas), a las que hay que sumar unas 90 horas de trabajo autónomo (lecturas de materiales y preparación de ejercicios prácticos).



Las clases magistrales son el 54% del curso (32/60 horas), las prácticas de aula, el 23% (14/60 horas, y las prácticas de laboratorio, otro 23% (14/60 horas), tal como establece la normativa. Hay que indicar que las clases magistrales implicarán un cierto dinamismo, con participación del estudiantado, para que las prácticas de aula y de laboratorio sean ágiles, intensas y permitan un aprovechamiento máximo.

Sistemas de evaluaciónAlternar navegación

La Evaluación Ordinaria será una evaluación mixta, compuesta de las siguientes pruebas: un examen escrito final (60%) y prácticas de evaluación continua a lo largo del curso a partir de los contenidos de las actividades en la Sala de Ordenadores y el conocimiento/manejo del SPSS, tal como están organizadas en el curso para tal fin (40%).



La evaluación de las personas que no asistan regularmente a clase o de aquellas personas no puedan seguir la dinámica normal de evaluación del curso por razones excepcionales, tal como recoge la normativa vigente de la Universidad, podrán tener un tipo de Evaluación Ordinaria adaptada. Para ello, tendrán que avisar al profesor antes de la finalización de la tercera semana lectiva de las quince de que se compone el curso. En este caso, estas personas podrán ser evaluadas mediante el siguiente procedimiento: un examen final escrito (60%) y un segundo examen práctico en la Sala de Ordenadores que incluirá ejercicios homologables a aquellas personas que hubieran venido a clase (40%).



La evaluación final consistirá en aprobar ambas pruebas, tanto el examen final como la prueba práctica, de modo que cada alumno debería obtener al menos 3 puntos en el examen final y 2 puntos en las prácticas.

Materiales de uso obligatorioAlternar navegación

Material entregado por el profesor al principio del curso.

BibliografíaAlternar navegación

Bibliografía básica

ÁLVAREZ SAINZ, María (1998): Introducción a la práctica de la Estadística. Problemas reales resueltos con SPSS, Bilbao, Universidad de Deusto.

DÍAZ DE RADA, Vidal (1999): Técnicas de análisis de datos para investigadores sociales. Aplicaciones con SPSS para Windows, Madrid, RA-MA.

FERRAN ARANAZ, Magdalena (1996), SPSS para Windows. Programación y Análisis Estadístico, Madrid, McGraw-Hill.

FILGUEIRA LOPEZ, Esther (2001): Análisis de datos con SPSSWIN. Madrid, Alianza

JUARISTI, Patxi (2013): Aldabai Bakarreko Estatistika Deskribatzailea eta Inferentziala Gizarte Zientzietan: Teoria eta Adibideak. EHU-ko Ikasmaterialen Sare Argitalpena. http://testubiltegia.ehu.es/Datuen-kudeaketa

SANCHEZ CARRION, Juan Javier (1989): “Técnicas de análisis de datos nominales”, Revista Española de Investigaciones Sociológicas, vol. 45, pp. 133-155.

SANCHEZ CARRION, Juan Javier (1989): Análisis de tablas de contingencia. El uso de los porcentajes en ciencias sociales. Madrid, Centro de Investigaciones Sociológicas-Siglo XXI. Monografías, 105.

SANCHEZ CARRION, Juan Javier (1999): Manual de análisis estadístico de los datos. Madrid, Alianza.

Bibliografía de profundización

ALVAREZ CACERES, Rafael (1995): Estadística multivariante y no paramétrica con SPSS. Aplicación a las ciencias de la salud. Madrid: Ediciones Díaz Santos.
CEA D'ANCONA, M. Angeles (2002): Análisis multivariable: Teoría y práctica en la investigación social. Madrid, Síntesis.
PARDO, Antonio y RUIZ, Miguel Angel (2005): Análisis de Datos con SPSS 13 Base, Madrid, McGraw-Hill.

Revistas

1. European Journal of Political Research
2. Inguruak. Revista Vasca de Sociología y Ciencia Política
3. International Political Science Review.
4. Revista de Estudios Políticos
5. Revista Española de Ciencia Política
6. Revista Internacional de Sociología

Tribunal de convocatorias 5ª, 6ª y excepcionalAlternar navegación

  • BARCENA HYNOJAL, IÑAKI BIZENTE
  • ORMAZABAL GASTON, ANDERE
  • ZUBIAGA GARATE, MARIO

GruposAlternar navegación

01 Teórico (Castellano - Mañana)Mostrar/ocultar subpáginas

Calendario
SemanasLunesMartesMiércolesJuevesViernes
16-16

10:00-12:00

10:00-12:00

17-30

11:00-12:00

11:00-12:00

Profesorado

01 P. de Aula-1 (Castellano - Mañana)Mostrar/ocultar subpáginas

Calendario
SemanasLunesMartesMiércolesJuevesViernes
17-30

12:00-13:00

Profesorado

01 P. de Aula-2 (Castellano - Mañana)Mostrar/ocultar subpáginas

Calendario
SemanasLunesMartesMiércolesJuevesViernes
17-30

14:00-15:00

Profesorado

01 P. Ordenador-1 (Castellano - Mañana)Mostrar/ocultar subpáginas

Calendario
SemanasLunesMartesMiércolesJuevesViernes
17-30

09:00-11:00

Profesorado

01 P. Ordenador-2 (Castellano - Mañana)Mostrar/ocultar subpáginas

Calendario
SemanasLunesMartesMiércolesJuevesViernes
17-30

09:00-11:00

Profesorado

01 P. Ordenador-3 (Castellano - Mañana)Mostrar/ocultar subpáginas

Calendario
SemanasLunesMartesMiércolesJuevesViernes
17-30

09:00-11:00

Profesorado

01 P. Ordenador-4 (Castellano - Mañana)Mostrar/ocultar subpáginas

Calendario
SemanasLunesMartesMiércolesJuevesViernes
17-30

09:00-11:00

Profesorado

31 Teórico (Euskera - Mañana)Mostrar/ocultar subpáginas

Calendario
SemanasLunesMartesMiércolesJuevesViernes
16-16

10:00-12:00

09:00-11:00

17-30

11:00-12:00

10:00-11:00

Profesorado

31 P. de Aula-1 (Euskera - Mañana)Mostrar/ocultar subpáginas

Calendario
SemanasLunesMartesMiércolesJuevesViernes
17-30

09:00-10:00

Profesorado

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Calendario
SemanasLunesMartesMiércolesJuevesViernes
17-30

13:00-14:00

Profesorado

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Calendario
SemanasLunesMartesMiércolesJuevesViernes
17-30

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SemanasLunesMartesMiércolesJuevesViernes
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Profesorado

31 P. Ordenador-3 (Euskera - Mañana)Mostrar/ocultar subpáginas

Calendario
SemanasLunesMartesMiércolesJuevesViernes
17-30

13:00-15:00

Profesorado