ECTS credits ECTS credits: 6
ECTS Hours Rules/Memories Student's work ECTS: 99 Hours of tutorials: 3 Expository Class: 24 Interactive Classroom: 24 Total: 150
Use languages Spanish, Galician
Type: Ordinary Degree Subject RD 1393/2007 - 822/2021
Departments: Political Science and Sociology
Areas: Sociology
Center Faculty of Political and Social Sciences
Call: Second Semester
Teaching: With teaching
Enrolment: Enrollable | 1st year (Yes)
Proporcionar al estudiante conocimientos básicos de estadística descriptiva (univariada y bivariada). Los conocimientos adquiridos en esta materia son una base necesaria para la iniciación del estudiante en el campo de la investigación social, junto con las demás materias de carácter metodológico presentes en la titulación.
A lo largo del curso, el alumno deberá conseguir un dominio suficiente de los siguientes objetivos:
1.- Conseguir un conocimiento suficiente del tratamiento y análisis de estadístico de datos. Reconocer las diversas variables estadísticas y las medidas apropiadas para su procesamiento y análisis.
2.- Deberá adquirir competencias en el empleo de los recursos estadísticos para hacer una lectura descriptiva de los datos.
3.- Deberá adquirir la capacidad de tirar conclusiones de los datos analizados, así como el planteamiento de hipótesis.
4.- Deberá adquirir unos conocimientos básicos en el manejo de los programas informáticos para el análisis de datos cuantitativos (IBMSPSS).
Sesiones expositivas
Primera Parte: Estadística descriptiva Univariada
Tema 1:
Introducción al análisis de datos: Qué es. Para qué sirve. Descripción, Relación y Explicación. Escalas de Medida. Tipos de Variables.
Tema 2:
Análisis Descriptivo de Variables (I): Niveles de medición y limitaciones en el análisis estadístico. Tablas de frecuencia. Tendencia Central. Representaciones Gráficas.
Tema 3:
Análisis Descriptivo de Variables (II): Análisis de la dispersión a partir de la mediana. Análisis de la dispersión a partir de la media aritmética.
Tema 4:
Análisis Descriptivo de Variables (III): Forma de la distribución: Simetría y Curtosis.
Segunda parte: Estadística descriptiva Bivariada:
Tema 5:
Tablas de Contingencia: Relación y asociación entre variables cualitativas. Tablas de contingencia. Porcentajes. Medidas de asociación para variables cualitativas.
Tema 6:
Correlación y Regresión Lineal: Relación y asociación entre variables cuantitativas. La relación lineal. Diagrama de dispersión. Covarianza. Correlación.
3.2.- Sesiones interactivas
Unidad 1: Creación de un fichero de datos.
Unidad 2: Selección de submuestras.
Unidad 3: Definición de valores perdidos.
Unidad 4: Recodificación de variables.
Unidad 5: Representaciones gráficas.
Unidad 6: Tablas de frecuencias.
Unidad 7: Estadísticos de resumen.
Unidad 8: Tablas de frecuencias.
Unidad 9: Regresión y correlación.
El manual utilizado para el desarrollo de esta asignatura será el libro de Pardo Ruíz y San Martín (Vol. 1) incluido en la bibliografía básica. Además de la bibliografía citada a continuación, en cada tema se incluirán títulos de referencia para el desarrollo de este.
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 complementaria
- 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.
1.- Competencias generales y básicas
CG1 - Conocer el ámbito académico
CG3 - Emitir juicios, elaboración de análisis y juicios
CB1 - Que los estudiantes hayan demostrado poseer y comprender conocimientos en un área de estudio que parte de la base de la educación secundaria general, y se suele encontrar a un nivel que, si bien se apoya en libros de texto avanzados, incluye también algunos aspectos que implican conocimientos procedentes de la vanguardia de su campo de estudio.
CB2 - Que los estudiantes sepan aplicar sus conocimientos a su trabajo o vocación de una forma profesional y posean las competencias que suelen demostrarse por medio de la elaboración y defensa de argumentos y la resolución de problemas dentro de su área de estudio.
CB3 - Que los estudiantes tengan la capacidad de reunir e interpretar datos relevantes (normalmente dentro de su área de estudio) para emitir juicios que incluyan una reflexión sobre temas relevantes de índole social, científica o ética
CB4 - Que los estudiantes puedan transmitir información, ideas, problemas y soluciones a un público tanto especializado como no especializado.
CB5 - Que los estudiantes hayan desarrollado aquellas habilidades de aprendizaje necesarias para emprender estudios posteriores con un alto grado de autonomía
2.- Competencias específicas
CE3 - Inicio a la investigación
El curso se desarrollará a través de clases presenciales. Tanto las clases expositivas como las clases interactivas tendrán un carácter práctico. Las clases expositivas se desarrollarán en el aula 0.2 y las clases interactivas se desarrollarán en el Aula de Informática del segundo piso.
En las sesiones expositivas se presentarán y desarrollarán los contenidos básicos de cada tema. A continuación, se realizarán una serie de ejercicios prácticos dedicados a la familiarización de los estudiantes con los conceptos explicados. Al final del cuatrimestre, en la fecha oficial, habrá un examen presencial sobre los conocimientos adquiridos en las sesiones expositivas.
En las sesiones interactivas desarrollaremos dos tipos de ejercicios prácticos. En primer lugar, se realizarán ejercicios cuya finalidad es practicar con datos reales mediante el programa IBMSPSS, los conceptos adquiridos en las sesiones expositivas. Y, en segundo lugar, a lo largo del cuatrimestre, realizaremos un trabajo de grupo que será plasmado en distintas entregas, cuya finalidad será doble. Por una parte, servirán para evaluar el aprovechamiento de dichas clases interactivas, y, por otra parte, permitirán evaluar la evolución de los conocimientos adquiridos. La asistencia, que tendrá carácter obligatorio, será contabilizada mediante hoja de firmas en cada una de las clases.
La evaluación final de la asignatura será el resultado de la suma ponderada de las calificaciones obtenidas en el examen final y la obtenida en las clases interactivas. La nota obtenida en el examen supondrá el 50% de la nota final y las distintas calificaciones obtenidas en el CLI, supondrán el 50% restante.
Estas últimas serán el resultado de la asistencia a clase (20%) y las calificaciones obtenidas en las distintas pruebas entregadas a lo largo del cuatrimestre (30%), en las clases interactivas.
Según la Memoria del Grado de Ciencia Política y de la Administración, el tiempo total de estudio y trabajo personal, incluyendo las horas dedicadas a la docencia presencial, es de 150 horas. En todo caso, corresponde a cada estudiante determinar cuánto tiempo necesita para preparar la materia y distribuirlo de la manera más adecuada y eficiente entre las distintas tareas que ello requiere.
Teniendo en cuenta la naturaleza de la materia, es especialmente recomendable estudiar y hacer ejercicios prácticos de manera regular y continuada a lo largo de todo el semestre, sin esperar al momento de la preparación del examen final.
Tanto el programa como todos los materiales didácticos que se utilizarán durante el curso estarán disponibles en el Campus Virtual de la USC, que se utilizará de manera habitual en la docencia de la materia.
Las comunicaciones a los alumnos serán a través de la dirección de correo electrónico que facilita la USC.
Ester Filgueira Lopez
Coordinador/a- Department
- Political Science and Sociology
- Area
- Sociology
- Phone
- 881815161
- esther.filgueira [at] usc.es
- Category
- Professor: University Lecturer
Miguel Angel Cainzos Lopez
- Department
- Political Science and Sociology
- Area
- Sociology
- Phone
- 881815160
- miguel.cainzos [at] usc.es
- Category
- Professor: University Lecturer
Ignacio Elpidio Dominguez Ruiz
- Department
- Political Science and Sociology
- Area
- Sociology
- ignacioelpidio.dominguez [at] usc.es
- Category
- Professor: Intern Assistant LOSU
| Wednesday | |||
|---|---|---|---|
| 12:00-13:30 | Grupo /CLIL_03 | Spanish | Computer Room 2 |
| Thursday | |||
| 15:00-16:30 | Grupo /CLIL_06 | Spanish | Computer Room 1 |
| 05.26.2026 09:00-21:00 | Grupo /CLE_01 | Computer Room 1 |
| 05.26.2026 09:00-21:00 | Grupo /CLE_01 | Computer Room 2 |
| 05.27.2026 09:00-21:00 | Grupo /CLE_01 | Computer Room 1 |
| 05.27.2026 09:00-21:00 | Grupo /CLE_01 | Computer Room 2 |
| 07.01.2026 09:00-21:00 | Grupo /CLE_01 | Computer Room 1 |
| 07.01.2026 09:00-21:00 | Grupo /CLE_01 | Computer Room 2 |
| 07.02.2026 09:00-21:00 | Grupo /CLE_01 | Computer Room 1 |
| 07.02.2026 09:00-21:00 | Grupo /CLE_01 | Computer Room 2 |