UNIVERSIDAD DE CIENCIAS EMPRESARIALES Y SOCIALES

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1 UNIVERSIDAD DE CIENCIAS EMPRESARIALES Y SOCIALES FACULTAD DE CIENCIAS DE LA COMUNICACIÓN Carrera: Licenciatura en Publicidad Asignatura: Estadística Social Curso: 2 año Año lectivo: 2018 Carga horaria semanal: 4 horas Duración: Cuatrimestral Docentes a cargo (Centro): Prof. Titular: Lic. Nicolás Dagosta Prof. Adjunta: Lic. Marcela Liever 1

2 1. FINALIDAD DE LA ASIGNATURA La asignatura tiene por finalidad brindar al alumno el conocimiento de los métodos y las técnicas de análisis estadístico de datos cuantitativos y cualitativos. Este curso se abordará combinando la teoría con la práctica, haciendo foco en la aplicación de los conceptos adquiridos. Es una asignatura de integración progresiva en la que se utilizan a lo largo del curso los conceptos y técnicas aprendidos previamente. Se evitarán desarrollos matemáticos pues nuestro interés en esta asignatura es aplicar conceptos desarrollados por otras disciplinas específicas. Se considera fundamental la comprensión de conceptos, el por qué de la utilización de determinados instrumentos estadísticos, así como el desarrollo del alumno en la interpretación de los datos y las medidas estadísticas más elementales. De esta forma se introducirá al alumno en el análisis estadístico de datos económicos, sociales y de mercado que forman parte de la realidad cotidiana del profesional en su rol de analista de la realidad social o comercial y como investigador. 2. OBJETIVOS 2.1. Objetivos generales Lograr que los estudiantes desarrollen las siguientes aptitudes: Apreciar la importancia que tiene la información estadística en la sociedad actual en general y en el ámbito de las ciencias sociales en particular. Comprender el enfoque del análisis estadístico de datos primarios o secundarios, de fuentes internas o externas del sistema de información social y empresarial para producir síntesis significativas (reportes y gráficos estadísticos) que ayuden al proceso de toma de decisiones sociales, comerciales, políticas, mediáticas, etc. Manejar los principales términos y símbolos del lenguaje estadístico. Articular los métodos y técnicas de la Estadística Descriptiva (univariada y bivariada) e Inferencial con la lógica de los pasos del diseño de investigación, y específicamente con las etapas de procesamiento y análisis de los datos. 2

3 2.2. Objetivos específicos Ordenar, resumir, analizar e interpretar datos provenientes de una investigación o de fuentes externas. Leer y entender informes estadísticos. Construir cuadros y gráficos y entender el propósito de la presentación de la información. Manejar las herramientas propias de la Estadística Descriptiva e interpretar los resultados obtenidos. Adquirir el manejo del cálculo de probabilidades y la aplicación práctica en el cálculo de porcentajes. Entender el fundamento de las distribuciones de probabilidad como modelos teóricos de problemas reales. Interprete el concepto de test de hipótesis en la realización de la prueba respectiva y el desarrollo lógico de sus etapas. Comprender el concepto de relación entre variables como alternativa para pronosticar el comportamiento de una variable. 3. CONTENIDOS 3.1. Contenidos mínimos Álgebra: conceptos fundamentales. Etapas del método estadístico de investigación. Conceptos de muestreo. Estadística descriptiva: Medidas de posición y variación. Gráficos: utilización de técnicas visuales para la presentación de la información. Probabilidad: definiciones y cálculos - Variable aleatoria discreta: distribución Binomial - Variable aleatoria continua: distribución Normal. Análisis bivariado cualitativo: medida de asociación entre variables-distribución Chi Cuadrado. Análisis bivariado cuantitativo: análisis de regresión y correlación Contenidos por unidades temáticas Unidad Temática N 1: Etapas en el proceso de investigación social. Investigación estadística. Estructura del dato. La estadística como síntesis de la información, búsqueda de regularidades y reducción del nivel de incertidumbre. Estadística descriptiva y estadística inferencial. La investigación social y la estadística: alcances y límites. El uso de computadora: paquetes estadísticos. El dato estadístico. Estructura tripartita del dato: unidad de análisis, variables y valores. Niveles de inclusión de las unidades de análisis. La matriz de datos. Origen de la información: censos y muestras. Población. La medición en ciencias sociales. Concepto y niveles de medición. Variables y propiedades. Propiedades discretas y continuas. Matriz de datos estadísticos. Tiempo aproximado: 1 clase 3

4 Bibliografía obligatoria Unidad N 1: - Gutiérrez Banegas, Ana (2012). Probabilidad y Estadística Enfoque por Competencias. Mc Graw Hill Education. Cap. 1 - Mora Catalá, R. (2011). Introducción a la Socioestadística. OpenCourseWare, Universidad de Alicante. Alicante, España (Cap. 1). - Simonetti, E. y Niño, M. F. (2006). Introducción al análisis cuantitativo en las ciencias sociales. Universidad Internacional de Andalucía. Posgrado en desarrollo económico para América Latina. Cap. 1 Bibliografía de ampliación Unidad N 1: - Baranger, D. (2006). Construcción y análisis de datos. Introducción al uso de técnicas cuantitativas en la investigación social. Posadas, Misiones. Cap. 1 - Moore, D. (1995). Estadística Aplicada Básica. Barcelona. Antoni Bosch. pp Piovani, J.I. (2005). Los orígenes de la estadística: de investigación sociopolítica empírica a conjunto de técnicas para el análisis de datos. Reflexiones. Revista de Ciencias Sociales de la Universidad de Palermo. Buenos Aires, Argentina. - Marradi, A. Archenti, N. y Piovani, J. (2007) Metodología de las Ciencias Sociales. Buenos Aires: Emecé. pp Unidad Temática N 2: Tablas de distribución de frecuencias: simples y acumuladas, absolutas y relativas. Proporciones, razones, tasas brutas y específicas: utilización e interpretación. Números índice. Tiempo aproximado: 1 clases Bibliografía obligatoria Unidad N 2: - Simonetti, E. y Niño, M. F. (2006). Introducción al análisis cuantitativo en las ciencias sociales. Universidad Internacional de Andalucía. Posgrado en desarrollo económico para América Latina Caps Hernández Sampieri, R. y otros. (2010). Metodología de la Investigación. Quinta Edición. México, Mc Graw Hill. pp Bibliografía de ampliación Unidad N 2: - García Ferrando, M. (1992) Socioestadística. Madrid, Alianza Editorial. Cap. 2. 4

5 Unidad Temática N 3: Representaciones gráficas: Estructura y elementos. Tipos: sectores, barras, líneas, circular e histogramas. Análisis exploratorio de los datos. Gráficos temporales. Tiempo aproximado: 1 clases Bibliografía obligatoria Unidad N 3: - Mendoza, Saul (2009). Guía para la presentación de gráficos estadísticos. Instituto Nacional de Estadística e Informática. Cap 2 y 3. - Gutiérrez Banegas, Ana (2012). Probabilidad y Estadística Enfoque por Competencias. Mc Graw Hill Education. Cap. 2 - Moore, D. (1995). Estadística Aplicada Básica. Barcelona. Antoni Bosch. pp Unidad Temática N 4: Medidas de tendencia central: media aritmética, mediana y modo. Conceptos, propiedades, utilización, interpretación. Ventajas y desventajas. Medidas de posición: percentiles, deciles y cuartiles. Conceptos, propiedades, utilización e interpretación. Medidas estadísticas de dispersión o variabilidad: amplitud, desviación intercuartil, desviación estándar o típica, varianza, coeficiente de variación de Pearson. Conceptos, propiedades, utilización, complementariedad con las medidas de tendencia central, interpretación. Ventajas y desventajas. Medidas de forma: asimetría y curtosis. Diagramas de caja. Tiempo aproximado: 2 clases Bibliografía obligatoria Unidad N 4: - Moore, D. (1995). Estadística Aplicada Básica. Barcelona. Antoni Bosch. pp Simonetti, E. y Niño, M. F. (2006). Introducción al análisis cuantitativo en las ciencias sociales. Universidad Internacional de Andalucía. Posgrado en desarrollo económico para América Latina. Cap. 3. Bibliografía de ampliación Unidad N 4: - Levin, Jack y Levin, William (2004): Fundamentos de estadística en la investigación social, México: Alfaomega Grupo Editor, 2ª ed. Capítulo 4: Medidas de tendencia central, pp y Capítulo 5: Medidas de dispersión o variabilidad, pp Pagano, Robert R. (2006). Estadística para las ciencias del comportamiento. 7ª ed. México: Thomson. Capítulo 4: Medidas de tendencias central y variabilidad, pp García Ferrando, M. (1992) Socioestadística. Madrid, Alianza Editorial. Cap. 3. 5

6 Unidad Temática N 5: La teoría de la probabilidad y sus principios: Distribuciones probabilísticas: normal, t de Student y ji cuadrado. La curva normal, características y propiedades. Áreas bajo la curva normal. Estandarización de variables: transformación de puntajes originales en puntajes z. Aplicaciones. Empleo de tablas. Tiempo aproximado: 2 clases Bibliografía obligatoria Unidad N 5: - Moore, D. (1995). Estadística Aplicada Básica. Barcelona. Antoni Bosch. pp Bibliografía de ampliación Unidad N 5: - Levin, Jack y Levin, William (2004): Fundamentos de estadística en la investigación social, 2ª ed. México: Alfaomega Grupo Editor. Capítulo 6: Curva Normal, pp Apéndice: Tabla B: Porcentaje del área bajo la Curva Normal entre Media y z, p Pagano, Robert R. (2006). Estadística para las ciencias del comportamiento. 7ª ed. México: Thomson. Capítulo 5: La curva normal y los puntajes estándar, pp Capítulo 9: Distribución binomial, pp Hernández Sampieri, R. y otros. (2010). Metodología de la Investigación. Quinta Edición. México, Mc Graw Hill. pp Unidad Temática N 6: Análisis bivariado. Variables no numéricas. Tablas de contingencia. Frecuencias condicionales y marginales. Conceptos de independencia y asociación. El análisis porcentual. La diferencia porcentual como medida de la asociación. Sus usos, limitaciones y significado. Tiempo aproximado: 2 clases Bibliografía obligatoria Unidad N 6: - Baranger, D. (2006). Construcción y análisis de datos. Introducción al uso de técnicas cuantitativas en la investigación social. Posadas, Misiones. Cap. 4. Bibliografía de ampliación Unidad N 6: - Levin, Jack y Levin, William (2004): Fundamentos de estadística en la investigación social, 2ª ed. México: Alfaomega Grupo Editor. Capítulo 10: Chi cuadrada y otras pruebas no paramétricas, pp y Tabla E: Valores de Chi cuadrado a los niveles de confianza de 0.05 y 0.01, p

7 - Rodríguez Jaume, María José; Catalá, Rafael Mora (2001). Estadística Informática. Casos y ejemplos con el SPSS. Alicante: Publicaciones Universidad de Alicante. Capítulo 1: Análisis de Tablas de Contingencia, pp. 7-22, Unidad Temática N 7: Análisis bivariado. Variables numéricas. Correlación y regresión lineal: Conceptos generales. Diagrama de dispersión. Observaciones atípicas e influyentes. Fuerza, dirección y naturaleza de la relación. Coeficiente de correlación de Pearson; utilización e interpretación. Rectas de regresión. Ecuaciones predictivas. Coeficiente de determinación. Tiempo aproximado: 3 clases Bibliografía obligatoria Unidad N 7: - Gutiérrez Banegas, Ana (2012). Probabilidad y Estadística Enfoque por Competencias. Mc Graw Hill Education. Cap. 9 - Moore, D. (1995). Estadística Aplicada Básica. Barcelona. Antoni Bosch. pp Bibliografía de ampliación Unidad N 7: - Pagano, Robert R. (2006). Estadística para las ciencias del comportamiento. 7ª ed. México: Thomson. Capítulo 6: Correlación, pp García Ferrando, M. (1992) Socioestadística. Madrid, Alianza Editorial. Cap. 9. Unidad Temática N 8: Big data: concepto. Proceso de extracción de conocimiento de grandes bases de datos. Fuentes productoras de información. Inteligencia artificial. Vinculación con el campo de la comunicación y la publicidad. Tiempo aproximado: 1 clase Bibliografía obligatoria Unidad N 8: - Barranco Fragoso, Ricardo (2016). Qué es Big Data? México: IBM Software Group. - Krall, César (2013). Minería de datos. Qué es y para qué sirve? Conferencia pública impartida por José C. Riquelme, profesor de la Universidad de Sevilla, en el marco de las Jornadas Imaginática: La informática del futuro, que tuvieron lugar en la Escuela Técnica Superior de Informática de la Universidad de Sevilla (España)Disponible en: 7

8 Bibliografía de ampliación Unidad N 8: - Ramírez Quintana, María José; Hernández Orallo, José (2003). Extracción Automática de Conocimiento en Bases de Datos e Ingeniería del Software. España: IMB - Vallejos, Sofía (2006). Minería de Datos. Corrientes, Argentina: Universidad Nacional del Nordeste. 4. MODALIDAD DE TRABAJO: La materia tendrá una carga horaria de 4 horas semanales. Las clases serán teórico-prácticas. Constarán de actividades centradas en el docente, como exposiciones dialogadas y actividades centradas en el alumno. Durante las clases se realizarán exposiciones conceptuales por parte del docente de acuerdo a la unidad a abordar en cada unidad temática, teniendo en cuenta el cronograma. Está previsto el trabajo con método de casos, con trabajos prácticos basados en artículos especializados inherentes a la temática de la asignatura así como con investigaciones, donde los estudiantes podrán aplicar los conceptos teóricos de esta materia en particular, así como articularlos con conocimientos adquiridos durante la carrera; asimismo los estudiantes realizarán trabajos prácticos donde aplicarán los contenidos teóricos de la materia; dichos prácticos surgirán de consignas especificadas por el docente a partir de artículos inherentes al tema, videos o material de investigaciones publicitarias. Se utilizarán recursos bibliográficos mencionados en este programa, y recursos didácticos como videos, conferencias, guías de pautas e informes de investigación. Se estimulará en las clases la participación de los estudiantes, el debate y el pensamiento crítico; los prácticos se implementarán a través del trabajo en pequeños subgrupos para luego hacer una puesta en común con todo el curso sobre la labor realizada. 5. PAUTAS GENERALES DE ACREDITACIÓN Y EVALUACIÓN Para la aprobación de la asignatura cada alumno requerirá: Asistir al 75% de las clases. Aprobar dos exámenes parciales (con 4 puntos). Los estudiantes tendrán opción a un solo recuperatorio. Aprobar el examen final. 8

9 Características de los instrumentos de evaluación: Tanto los exámenes parciales como el recuperatorio, serán escritos, teórico-prácticos y tendrán una duración de 1 hora 30 minutos. Serán presenciales, se desarrollarán en el horario habitual de clases. Criterios de evaluación: - Claridad conceptual y aplicación de conceptos para describir los elementos teóricos y conocer su utilización. - Articulación de las ideas, ya que permitirá vincular aspectos relativos a distintas situaciones dentro de la práctica profesional con las herramientas teóricas aprendidas, y de esta manera lograr autonomía para tomar decisiones en base a reportes e informes estadísticos. - Fundamentación teórica para la aplicación de modelos estadísticos y su interpretación. - Cálculos correctos para la parte práctica de la evaluación. Se tendrá en cuenta tanto el resultado como el proceso de cálculo en la evaluación. 9