1. Justicación. 2. Objetivos General Especícos PLAN DE TRABAJO DE LA ASIGNATURA. Código: Versión: 02 Emisión: Página 1 de 6

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1 Código: Versión: 02 Emisión: Página 1 de 6 PERÍODO 2015-II ASIGNATURA Herramientas estadísticas para la investigación cuantitativa INTENSIDAD HORARIA SEMANAL: : 4 Independiente: 8 Total: 12 CÓDIGO: CRÉDITOS: 3 NOMBRE DEL DOCENTE: CORREO ELECTRÓNICO 1. Justicación En las ciencias sociales la estadística juega un papel fundamental como herramienta que ayuda a establecer y conrmar las diferentes hipótesis que surgen en el marco de la investigación social. se hace necesario brindar a los estudiantes no solamente de la jerga estadístico y los principios básicos de este campo sino también crear capacidades para manejar la información estadística, aspecto que es fundamental para entender los fenómenos sociales los cuales son complejos y de una naturaleza multidimensional. Por otro lado existe una alta demanda hoy en día por analizar la información socioeconómica proveniente de diferentes fuentes como encuestas, censos y registros administrativos, esta información permite establecer las relaciones complejas entre diferentes aspectos sociales. La asignatura busca brindar al estudiante las capacidades para procesar y analizar la información estadística y utilizarla para establecer y comprobar diferentes hipótesis en el campo de las ciencias sociales. 2. Objetivos 2.1. General Desarrollar en los estudiantes una sólida compresión de los conceptos fundamentales del análisis exploratorio de datos y crear las competencias para aplicar estos conceptos al de bases de datos reales Especícos 1. Conocer la metodología estadística que debe estar presente en cualquier estudio estadístico. 2. Utilizar adecuadamente los paquetes estadísticos para procesar y analizar información estadística proveniente de investigaciones sociales. 3. Utilizar e interpretar adecuadamente las estadísticas descriptivas univariadas, de centralidad, variabilidad, asimetría y curtosis y desarrollar su cálculo a través de un paquete estadístico. 4. Adquirir competencias en el uso de técnicas modernas de visualización de datos. 5. Conocer y aplicar los fundamentos básicos del análisis exploratorio de datos provenientes de investigaciones sociales.

2 Código: Versión: 02 Emisión: Página 2 de 6 3. Metodología las cátedras llevadas a cabo en esta asignatura tendrán como componente esencial el uso de software estadístico (, R, Stata, entre otros) con encuestas como la encuesta de calidad de vida, la encuesta multipropósito de Bogotá, entre muchas otras investigaciones con un fuerte componente social. Se desarrollaran cátedras donde se brindará al estudiante de los fundamentos teóricos esenciales que permitirán hacer un uso adecuado de la estadística; de igual forma se llevaran a cabo de computo con software estadístico con las encuestas ya mencionadas. Las horas es de la asignatura designadas para esta materia, es de cuatro (4) hora semanales es, y ocho (8) horas de trabajo, las cuales se desarrollarán de acuerdo con la programación del curso. Se requiere un número igual de horas de trabajo para lograr alcanzar de manera satisfactoria los objetivos del curso. 4. Evaluación La evaluación se establece de la siguiente manera: Primer corte 35 %, quices es(15 %), primer parcial (20 %) Segundo corte 35 %, quices es(15 %), segundo parcial (20 %) Tercer corte 30 %, Investigación (10 %), tercer parcial (20 %) 5. Contenido programático El desarrollo semanal propuesto para el curso es el siguiente: de 1 2 ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA Introducción a la metodología estadística Estadística descriptiva a través del uso de software estadístico práctico práctico Myat (2007)

3 Código: Versión: 02 Emisión: Página 3 de 6 de La tabla estadística: individuos, variables, clasicación de variables y escalas, tipos tablas (long and wide format) Creación de etiquetas de valor y de variable, recodicación de variable, elaboración de cuadros básicos (tablas de frecuencias absolutas y relativas), uso de grácos básicos práctico Creación de nuevas variables, transformación de variables, elaboración de perles la, perles columna práctico PROCESAMIENTO MASIVO DE INFORMACIÓN práctico 6 7 Resumen de información: elaboración de agregaciones, cuadros de salida básicos, utilización de grácos usuales (histograma, boxplots, barplots) Uso de información estadística de diferentes tablas: combinación de tablas estadísticas: inner join, left join, right join, outer join, append y elaboración de consultas básicas. R y s prácticos en R y. práctico textos sugeridos. Taller

4 Código: Versión: 02 Emisión: Página 4 de 6 de 8 Exportación e importación de archivos en diferentes formatos y elaboración de análisis exploratorio de datos. R y práctico 9 INFERENCIA ESTADÌSTICA APLICADA A LAS CIENCIAS SOCIALES Nociones básicas de probabilidad: distribuciones discetas, la distribución normal. R y práctico 10 R y Fundamentos de muestreo: algoritmos de selección básicos y uso de los factores de expansión. práctico 11 R y Intervalos de conanza: de media, de proporciones, diferencia de medias, diferencia de proporciones práctico 12 R y Pruebas de hipótesis: test de medias, proporciones, diferencias de medias, diferencias de proporciones y ANOVA. práctico 13 R y Métodos no paramétricos práctico Siegel(1994)

5 Código: Versión: 02 Emisión: Página 5 de 6 de 14 Medidas de asociación entre dos variables categóricas: prueba chicuadrado, medidas de asociación R y práctico Siegel(1994), (2014),, (2007) 15 MODELAMIENTO ESTADISTICO DE FENOMENOS SOCIALES Introducción a los modelos estadísticos básicos: el modelo de regresión lineal R y práctico (2014), y Demaris, A. (2004) 16 Introducción a la regresión logística: elaboración de la regresión, interpretación de las estimaciones. guiadas práctico ) 6. Bibliografía 6.1. Bibliografía básica, A. (2007) An Introduction to Categorical Data Analysis, 2nd ed., Wiley., A. (2014) Statistical Methods for the Social Sciences, 4th ed., Pearson. Demaris, A. (2004) Regression with Social Data, Wiley. F. Estadística para las ciencias sociales, McGrawHill. R Development Core Team (2013). R: A language and environment for statistical computing. R Foundation for Statistical Computing, Vienna, Austria. ISBN , URL http: //

6 Código: Versión: 02 Emisión: Página 6 de 6 Siegel, S. (1994) Estadística no paramétrica aplicada a las ciencias de la conducta. Trillas, 4 edición. ISBN-10: