Guía Docente 2017/2018

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Universidad Católica San Antonio de Murcia – Tlf: (+34) 968 278 160 [email protected] – www.ucam.edu

Guía Docente 2017/2018

Fundamentos de Estadística para

Ciencias Sociales

Fundamental Statistics for Social Sciences

Grado en Relaciones Laborales y Recursos Humanos

Modalidad enseñanza semipresencial

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Fundamentos de Estadística para Ciencias Sociales

Dpto. de ADE - Fundamentos de Estadística para Ciencias Sociales - Tlf: (+34) 968 278 656

Índice

Fundamentos de Estadística para Ciencias Sociales ...4

Breve descripción de la asignatura ...4

Requisitos Previos ...4

Objetivos ...5

Competencias y resultados de aprendizaje ...5

Metodología ...7

Temario ...7

Relación con otras materias ...9

Sistema de evaluación ...9

Bibliografía y fuentes de referencia ...9

Web relacionadas ... 10

Recomendaciones para el estudio ... 10

Material didáctico ... 10

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Fundamentos de Estadística para Ciencias Sociales

Módulo: No procede

Materia: Estadística

Carácter: Formación Básica Nº de créditos: 6 ECTS

Unidad Temporal: Segundo curso-Tercer semestre

Profesor/a de la asignatura: Mª Concepción Pérez Cárceles Email: [email protected]

Horario de atención a los alumnos/as: Lunes, 11.00-12.00

Profesor/a coordinador de módulo, materia o curso: Mª Concepción Pérez Cárceles

Breve descripción de la asignatura

La asignatura “Fundamentos de Estadística para Ciencias Sociales” presenta, en una primera parte, contenidos de estadística descriptiva cuyo conocimiento permite presentar la información relacionada con el ámbito socio-laboral de forma objetiva para facilitar el proceso de toma de decisiones. En la segunda parte, profundiza en la inferencia estadística e introduce a la econometría. El perfil de la asignatura es multidisciplinar puesto que no existe investigación, proceso o trabajo encaminado a obtener información cuantitativa en general en el que no tenga una aplicación inmediata.

Brief Description

The first part of the course on the “Fundamental Statistics for Social Sciences” presents contents of descriptive statistics, knowledge of which makes it possible to present financial information for the business in an objective manner in order to facilitate the decision-making process for business decisions. The second part looks in depth at statistical inference and initiates in econometrics. The profile of the course is multidisciplinary given that there is no investigation, process or work aimed at obtaining quantitative information in general in which it does not have an immediate application.

Requisitos Previos

Con el fin de maximizar los resultados del aprendizaje de esta materia, el alumno debería contar con los conocimientos previos adquiridos en los cursos de bachillerato sobre álgebra lineal, sucesiones de números reales y cálculo en una variable.

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Objetivos

1. Familiarizar al alumno con los conocimientos del análisis estadístico descriptivo. 2. Familiarizar al alumno con los conocimientos de inferencia estadística.

3. Dotar al alumno de la capacidad metodológica estadística para que pueda ser capaz de construir información objetiva y no especulativa a partir de datos reales.

Competencias y resultados de aprendizaje

Competencias básicas

(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

Competencias transversales

(T1) Capacidad de análisis y síntesis.

(T2) Capacidad de organización y planificación.

(T3) Capacidad de gestión de la información para tomar decisiones y resolver problemas. (T5) Razonamiento crítico.

(T6) Aprendizaje autónomo.

(UCAM1) Ser capaz de expresarse correctamente en castellano en su ámbito disciplinar. (UCAM5) Ser capaz de utilizar como usuario las herramientas básicas en TIC.

(UCAM6) Capacidad para trabajar en equipo, relacionándose con otras personas del mismo o distinto ámbito profesional.

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Competencias específicas

(E1) Que los estudiantes adquieran los conocimientos y dominen la problemática de la administración y dirección de empresas.

(E14) Que los alumnos adquieran los conocimientos para gestionar, elaborar y seleccionar información, estadísticas y documentación relacionadas con el ámbito socio-laboral.

(E21) Que los alumnos adquieran los conocimientos para seleccionar e interpretar datos e indicadores estadísticos de la situación socioeconómica del mercado laboral dentro del contexto económico.

(E26) Que los alumnos adquieran los conocimientos para aplicar distintas técnicas de evaluación y auditoría socio-laboral.

Resultados de aprendizaje

RA1: El alumno ha de ser capaz de asimilar el lenguaje y los conceptos fundamentales de Estadística.

RA2: El alumno ha de ser capaz de conocer las herramientas básicas de la estadística descriptiva e inferencial.

RA3: El alumno ha de ser capaz de manejar información estadística, extrayendo información relevante de un conjunto de datos y presentando las conclusiones de forma conveniente.

RA4: El alumno ha de ser capaz de utilizar software específico de estadística, aplicando las técnicas más adecuadas e interpretando los resultados obtenidos.

RA5: El alumno ha de ser capaz de analizar la evolución temporal de series de datos económicos relativos al mercado de trabajo.

RA6: El alumno ha de ser capaz de analizar cuantitativamente datos socioeconómicos en el ámbito laboral.

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Metodología

Metodología Horas Horas de trabajo presencial Horas de trabajo no presencial Lección magistral (19.6%) 29.3 45 horas (30 %) Exposición de supuestos prácticos (2.4%) 3.6 Evaluación (2%) 3.10 Tutorización (6%) 9 Estudio personal (31.5%) 47.3 105 horas (70 %) Preparación de seminarios (10.5%) 15.7 Participación en mecanismos de tutorización (7%) 10.5 Realización de trabajos (14%) 21 Búsquedas bibliográficas (7%) 10.5 TOTAL 150 45 105

Temario

Tema 1. Distribuciones de frecuencias.

1.1 Distribuciones de frecuencias unidimensionales. 1.2 Medidas de posición.

1.3 Distribuciones de frecuencias bidimensionales. 1.4 Medidas de dispersión.

1.5 Casos prácticos. Tema 2. Números índices.

2.1 Definición.

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2.3 Índices de precios. 2.4 Índices de cantidades.

2.5 Propiedades de los números índices. 2.6 Operaciones con números índices. 2.7 Deflactación de series económicas. 2.8 Casos prácticos.

Tema 3. Análisis de series temporales.

3.1 Definición y componentes de la serie temporal. 3.2 Análisis de las series temporales.

3.3 Determinación de la tendencia.

3.4 Determinación de las variaciones estacionales. 3.5 Casos prácticos.

Tema 4. Teoría de muestras y estimación. 4.1 Inferencia estadística.

4.2 Muestra y población.

4.3 Estadísticos y sus distribuciones Tema 5. Modelos de regresión.

5.1 Modelo de regresión lineal clásico. 5.2 Modelo de regresión múltiple.

Programa de la enseñanza práctica Seminario 1. Distribuciones de frecuencias.

Seminario 2. Números índices.

Seminario 3. Análisis de series temporales. Seminario 4. Trabajo de investigación.

Análisis de una o varias series económicas a elegir por el alumno mediante el cálculo de estadísticos descriptivos, números índices y series temporales para obtener conclusiones sobre su evolución en los últimos años.

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Relación con otras materias

Dado el perfil multidisciplinar de la asignatura, supone una herramienta de apoyo básica para la obtención de conclusiones en investigaciones o trabajos de cualquier asignatura.

Sistema de evaluación

Convocatoria de Febrero/Junio:

- Parte teórica: Dos pruebas parciales ponderando su calificación entre 40-60%. La nota de corte (calificación mínima para superar la prueba) será de un 5.

- Parte práctica: Realización de trabajos prácticos y teóricos propuestos tanto individualmente como en grupo ponderando su calificación en 20-30% y participación en actividades formativas ponderando su calificación en un 20-40%. La nota de corte (calificación mínima para superar la prueba) será de un 5.

Convocatoria de Septiembre:

- Parte teórica: Dos pruebas parciales ponderando su calificación entre 40-60%. La nota de corte (calificación mínima para superar la prueba) será de un 5.

- Parte práctica: Realización de trabajos prácticos y teóricos propuestos tanto individualmente como en grupo ponderando su calificación en 20-30% y participación en actividades formativas ponderando su calificación en un 20-40%. La nota de corte (calificación mínima para superar la prueba) será de un 5.

Convocatoria de Febrero/junio

El alumno superará la asignatura en la convocatoria de febrero/junio cuando la media aritmética, según los porcentajes de las tres puntuaciones (los dos exámenes escritos y la participación) sea igual o superior a 5, siempre que ninguna de las tres sea inferior a 5.

Si el alumno tiene menos de un 5 en alguna de las tres puntuaciones ((los dos exámenes escritos y la participación) deberá recuperar esa nota/s en septiembre, manteniéndose fijas, para la convocatoria de septiembre, sólo las notas iguales o superiores a 5.

Convocatoria de Septiembre

El alumno superará la asignatura en la convocatoria de septiembre cuando la media aritmética, según los porcentajes fijados de las tres puntuaciones (los dos exámenes escritos y la participación) sea igual o superior a 5, siempre que ninguna de las tres sea inferior a 5.

Si no supera la asignatura deberá recuperarla en su totalidad en sucesivas convocatorias.

Bibliografía y fuentes de referencia

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• Aranda, J. & Gómez, J. (1999). Introducción a la Estadística Económica y Empresarial. Murcia: Editorial Diego Marín.

• Casas, J.M. & Santos, J. (1996). Introducción a la Estadística para Economía y Administración de Empresas. Madrid: Editorial Centro de Estudios Ramón Areces, S.A.

• Casas, J. M. (1996). Inferencia Estadística. Madrid: Editorial Centro de Estudios Ramón Areces, S.A.

• Casas, J.M., García-Pérez, C., Rivera, L.F. & Zamora, A.I. (1998). Problemas de Estadística Descriptiva, Probabilidad e Inferencia. Madrid: Editorial Pirámide.

Bibliografía complementaria

• Gómez, J. (2000). Introducción a la Estadística: cuestiones tipo test. Murcia: Editorial Diego Marín.

• Palacios, F.; Callejón, J.; Herrerías, R.; Pérez, E.; Chica, J.; Cano, R.A. & Herrerías, J.M. (2004). Ejercicios resueltos de inferencia estadística y del modelo lineal simple. Madrid: Delta, Publicaciones Universitarias. Primera edición.

• Gujarati, D. (2006). Principios de Econometría. Madrid: Mac Graw Hill.

Web relacionadas

• http://www.worldbank.org/ Banco Mundial

• http://www.carm.es/econet/ Centro Regional de Estadística de Murcia

• http://www.ine.es/ Instituto Nacional de Estadística

Recomendaciones para el estudio

Se recomienda al alumno que se enfrente en solitario a la relación de problemas prácticos de cada tema tras haber presenciado las indicaciones teóricas correspondientes.

Material didáctico

Será necesario el trabajo personal con PC que tenga instalados programas de ofimática (procesador de texto, hoja de cálculo, presentaciones, etc.) y software estadístico. Se recomienda, también, a los alumnos la utilización de dispositivos de almacenamiento (por ejemplo, lápiz de memoria, CD o DVD) para agilizar el intercambio de información de presentaciones en Power Point, ejercicios, casos prácticos, etc., durante las clases presenciales. Se precisa también de conexión a internet. Será indispensable la calculadora científica.

Tutorías

Breve descripción Tutoría académica:

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Las tutorías tienen el fin de consolidar los conocimientos, habilidades y destrezas impartidos en las clases de la asignatura, a la vez que ayudarán en la resolución de cuestiones y dudas planteadas por los alumnos. Las horas dedicadas a tutorías se dedicarán también a la realización, seguimiento, autoevaluación y coevaluación de actividades prácticas que faciliten la comprensión de la metodología y sistemas de evaluación de la misma.

Tutoría personal:

La Universidad, además, dispone de un Cuerpo Especial de Tutores que realiza tutoría personal con los estudiantes matriculados en el grado. El tutor/a personal acompaña a los estudiantes durante toda la etapa universitaria. Se puede consultar el siguiente enlace: