Métodos de análisis de datos
GUÍA DOCENTE Curso 2016-17
Titulación: | Grado en Administración y Dirección de Empresas | 201G |
Asignatura: | Métodos de análisis de datos | 710 |
Materia: | Estadística |
Módulo: | Fundamentos de ciencias sociales y jurídicas |
Modalidad de enseñanza de la titulación: | Presencial |
Carácter: | Básica | Curso: | 2 | Duración: | Semestral |
Créditos ECTS: | 6,00 | Horas presenciales: | 60,00 | Horas estimadas de trabajo autónomo: | 90,00 |
Idiomas en que se imparte la asignatura: | Español |
Idiomas del material de lectura o audiovisual: | Español |
Departamentos responsables de la docencia
MATEMÁTICAS Y COMPUTACIÓN | R111 |
Dirección: | C/ Luis de Ulloa, s/n | Código postal: | 26004 |
Localidad: | Logroño | Provincia: | La Rioja |
Teléfono: | 941299452 | Fax: | 941299460 | Correo electrónico: | |
Profesorado previsto
Profesor: | Pascual Lería, Ana Isabel | Responsable de la asignatura |
Teléfono: | 941299684 | Correo electrónico: | aipasc@unirioja.es |
Despacho: | 3248 | Edificio: | CENTRO CIENTÍFICO TECNOLÓGICO | Tutorías: | Consultar |
Profesor: | Aranda Ayensa, Ángel |
Teléfono: | 941299674 | Correo electrónico: | angel.aranda@unirioja.es |
Despacho: | 3231 | Edificio: | CENTRO CIENTÍFICO TECNOLÓGICO | Tutorías: | Consultar |
Profesor: | Gutiérrez Jiménez, José Manuel |
Teléfono: | 941299458 | Correo electrónico: | jmguti@unirioja.es |
Despacho: | 3230 | Edificio: | CENTRO CIENTÍFICO TECNOLÓGICO | Tutorías: | Consultar |
Profesor: | Hernández Martín, Zenaida |
Teléfono: | 941299444 | Correo electrónico: | zenaida.hernandez@unirioja.es |
Despacho: | 3249 | Edificio: | CENTRO CIENTÍFICO TECNOLÓGICO | Tutorías: | Consultar |
Descripción de los contenidos
Los descriptores son:
1) Fuentes de información estadística económica y social.
2) Índices.
3) Tratamiento estadístico de datos cuantitativos y cualitativos.
4) Las variables aleatorias y sus distribuciones.
5) Contrastes de hipótesis.
Requisitos previos de conocimientos y competencias para poder cursar con éxito la asignatura
Recomendados para poder superar la asignatura.
Aunque no es imprescindible, se aconseja repasar los contenidos de probabilidad y estadística que se hayan cursado en las asignaturas de Matemáticas del Bachillerato o Formación Profesional.
Contexto
Esta asignatura se imparte en el segundo semestre del segundo curso del Grado.
En esta asignatura se ven contenidos elementales de Estadística enfocados al correcto análisis de datos sociales y económicos.
Los resultados del aprendizaje, en esta materia, sirven de base o herramienta para el desarrollo de otras asignaturas de la titulación. También pueden servir de apoyo para la realización del trabajo de fin de grado.
Competencias
Competencias generales
CGIT1 - Capacidad de análisis y síntesis
CGIT3 - Comunicación oral y escrita en la lengua nativa
CGIT4 - Conocimientos de informática relativos al ámbito de estudio
CGIP10 - Capacidad crítica y autocrítica
CGS12 - Capacidad de aplicar los conocimientos en la práctica
CGS13 - Capacidad de aprendizaje autónomo
Competencias específicas
CE3 - Identificar las fuentes de información relevante y su contenido
CE4 - Derivar de los datos económicos y sociales información relevante para la toma de decisiones
CE7 - Emitir informes de asesoramiento sobre situaciones concretas de empresas y mercados
Resultados del aprendizaje
Comprender el papel de la estadística como herramienta de análisis de las realidades empresariales, económicas y sociales, especialmente en el contexto de la toma de decisiones y el análisis de riesgos.
Conocer las fuentes de información estadística relevantes para la administración y dirección de las empresas a nivel regional, nacional e internacional.
Conocer las técnicas más utilizadas para la presentación y resumen de datos unidimensionales y bidimensionales, tanto cuantitativos como cualitativos.
Comprender el concepto de índice y los métodos básicos para su elaboración, en particular los de mayor relevancia empresarial.
Conocer los conceptos básicos de la probabilidad, las variables aleatorias y sus distribuciones.
Conocer la finalidad de la inferencia estadística, y comprender la lógica e interpretación de los intervalos de confianza y los contraste de hipótesis.
Temario
Tema 1.- Estadísticas económicas y sociales.
Tema 2.- Estadística descriptiva unidimensional.
Tema 3.- Números índices.
Tema 4.- Estadística descriptiva bidimensional. Correlación y regresión.
Tema 5.- Análisis estadístico de datos cualitativos bidimensionales.
Tema 6.- Probabilidad y variables aleatorias. Curva normal.
Tema 7.- Introducción a la inferencia estadística. Muestreo.
Bibliografía
Tipo: | Título |
Básica | Análisis de datos en psicología I : teoría y ejercicios / Juan Botella ... [et al.]-- Madrid : Pirámide, [2001]
Absys Biba |
Básica | Estadística para las ciencias del comportamiento / Robert R. Pagano ; [traducción, Oscar Alfredo Palmas Velasco ; revisión técnica, Florente López Velázquez]-- 5ª ed-- México D.F. ; Madrid : International Thomson, cop. 1999
Absys Biba |
Básica | Introducción a la estadística económica y empresarial : teoría y práctica / Fco. Javier Martín-Pliego López-- 3ª ed. rev. y act. / por Marta García Secades-- Madrid : Thomson-Paraninfo, [2004]
Absys Biba |
Básica | Lecciones de estadística descriptiva : curso teórico-práctico / Venancio Tomeo Perucha, Isaías Uña Juárez-- Madrid : Thomson, 2003
Absys Biba |
Básica | Métodos de análisis de datos [Recurso electrónico] : (apuntes) / Zenaida Hernádez Martín-- [Logroño] : Universidad de La Rioja, Servicio de Publicaciones, 2012
Absys Biba |
Recursos en Internet |
Statistica 9.0 en castellano (software comercial). Enlace a la versión de estudiante (se necesita CUASI) |
Página principal del desarrollador de Statistica |
R (software libre) |
Interfaz amigable para R: Interactúa_R (software libre) |
Metodología
Modalidades organizativas
Clases teóricas
Clases prácticas
Estudio y trabajo en grupo
Estudio y trabajo autónomo individual
Métodos de enseñanza
Método expositivo - Lección magistral
Resolución de ejercicios y problemas
Organización
Actividades presenciales | Tamaño de grupo | Horas |
Clases teóricas y resolución de problemas | Grande | 38,00 |
Clases prácticas de aula | Reducido | 8,00 |
Clases prácticas de laboratorio o aula informática | Informática | 12,00 |
Pruebas presenciales de evaluación | Grande | 2,00 |
Total de horas presenciales | 60,00 |
Trabajo autónomo del estudiante | Horas |
Estudio autónomo, individual o en grupo, y resolución de ejercicios | 58,00 |
Resolución individual de ejercicios en el aula virtual | 16,00 |
Preparación en grupo de trabajos, presentaciones (orales, debates,...) | 16,00 |
Total de horas de trabajo autónomo | 90,00 |
Evaluación
Sistemas de evaluación | Recuperable | No Recup. |
Sistemas de autoevaluación | | 20% |
Trabajos y proyectos | | 10% |
Pruebas escritas | 70% | |
Total | 100% |
Comentarios
- El apartado de "Sistemas de autoevaluación" corresponde a las pruebas de evaluación on-line de la parte de evaluación continua de la asignatura.
- Los "Trabajos", también forman parte de la evaluación continua.
- En el apartado de "Pruebas escritas" se han incluido tanto el examen de problemas (55% de la nota global) como el examen con ordenador (15% de la nota global), utilizando el software explicado en la asignatura.
- Para los estudiantes a tiempo parcial (reconocidos como tales por la Universidad), las actividades de evaluación no recuperable podrán ser sustituidas por otras, a especificar en cada caso. Esta posibilidad se habilitará siempre y cuando la causa que le impida la realización de la actividad de evaluación programada sea la que ha llevado al reconocimiento de la dedicación a tiempo parcial.
- Salvo la evaluación continua a través del aula virtual, los otros 3 sistemas de evaluación (trabajos, examen de problemas y examen con ordenador) son presenciales.
- El material didáctico (ejercicios prácticos, cuestiones, actividades ...etc) se encontrará disponible en el aula virtual para todos los alumnos matriculados en esta asignatura.
Criterios críticos para superar la asignatura
Para superar la asignatura es necesario haber obtenido una calificación mínima de 4 puntos (sobre 10), en el examen de problemas escrito.
31/01/17 09:44:28 - G 2016-17 - 201G - 710