Guía docente de Análisis de Datos en Criminología (MB8/56/1/5)

El carácter empírico de la Criminología obliga a implementar y profundizar en las técnicas de análisis de datos. Por ello, se presenta una asignatura que gran calado que con un alto nivel de especialización abordará los siguientes contenidos:

1. Conceptos Generales de Estadística: Problemas básicos de Inferencia Estadística.
2. Modelos Lineales y Lineales Generalizados en Criminología.
3. Ajuste con ordenador de Modelos Lineales y Lineales Generalizados en Criminología.
4. Construcción y validación de cuestionarios: Análisis Factorial.

Se recomienda haber cursado una asignatura básica de Estadística o Métodos de Investigación Social en cualquier Grado universitario.

El alumno sabrá/comprenderá:

• Conceptos generales de estadística aplicada a la criminología.
• Los fundamentos y la aplicación de modelos lineales y generalizados en criminología.
• Los fundamentos y la aplicación del análisis factorial en criminología.

El alumno será capaz de:

• Obtener análisis descriptivos, realizar contrastes de hipótesis simples y generar gráficos básicos.
• Ajustar modelos lineales y lineales generalizados con ordenador en criminología.
• Construir y validar cuestionarios, y realizar análisis estadísticos sobre los datos obtenidos.

Tema 1.– Conceptos generales de estadística: Estadística descriptiva: representaciones gráficas e interpretación de tablas. Detección de errores. Inferencia estadística: teoría de la estimación y del contraste de hipótesis. Comparación de medias y análisis de tablas de contingencia.

Tema 2.- Modelos lineales y generalizados en criminología: regresión lineal múltiple (hipótesis del modelo, estimación de parámetros, coeficiente de determinación) y regresión logística multivariante (hipótesis del modelo, estimación de parámetros, evaluación del ajuste).

Tema 3.– Construcción y validación de cuestionarios: análisis factorial y parámetros de validación. Validez concurrente y discriminante, fiabilidad y consistencia interna. Análisis factorial: concepto, procedimiento, determinación del número de factores, saturaciones e interpretación de resultados.

Práctica 1.- Análisis con software(*) estadístico sobre Estadística Descriptiva, Representaciones Graficas, Comparación de medias y Análisis de Tablas de Contingencia.

Práctica 2.- Análisis con software estadístico sobre Modelos Lineales y Lineales Generalizados en Criminología, Modelo de Regresión Lineal Múltiple, y Modelo de Regresión Logística Multivariante.

Práctica 3.- Análisis con software estadístico sobre Construcción y validación de cuestionarios y Análisis Factorial. 

(*) El software de referencia será JASP, disponible en https://jasp-stats.org/. Como apoyo complementario, se utilizarán herramientas de inteligencia artificial, como ChatGPT y otras, para facilitar la interpretación y la generación de código en R aplicada a los análisis estadísticos obtenidos.

• Abad, F.; Vargas, M. (2002). Análisis de datos para las Ciencias Sociales con SPSS. Ed. Urbano. Granada.
• Agresti, A. (2018). Statistical Methods for the Social Sciences (5th ed.). Pearson.
• Aitken, C., Roberts, P. & Jackson, G. (2009). Fundamentals of Probability and Statistical Evidence in Criminal Proceedings. Guidance for Judges, Lawyers, Forensic Scientists and Expert Witnesses. Disponible en: https://www.maths.ed.ac.uk/~cgga/Guide-1-WEB.pdf
• Goss-Sampson, M.A. (2019). Análisis Estadístico con JASP: una guía para estudiantes. Disponible en: http://static.jasp-stats.org/JASPGuideEspanol.pdf
• Peña, D.; Romo, J. (1997). Introducción a la estadística para las ciencias sociales. Ed. McGraw-Hill. Madrid.
• Sáez Castillo, A. (2010). Métodos Estadísticos con R y R Commander. Disponible en: https://cran.r-project.org/doc/contrib/Saez-Castillo-RRCmdrv21.pdf
• Williams, F.P. (2009). Statistical Concepts for Criminal Justice and Criminology. New Jersey: Pearson Prentice Hall.

• Fox, J.A., Levin, J. & Forde, D.R. (2009). Elementary Statistics in Criminal Justice Research (3rd ed.). Boston: Pearson.
• Vito, G., Blankenship, M.B. & Kunselman, J.C. (2008). Statistical Analysis in Criminal Justice and Criminology (2nd ed.). Illinois: Waveland Press.
• Blog R para todos (https://rparatodos.wordpress.com/2011/11/22/libros-de-r-gratuitos/). Acceso: 2025.
• Weisburd, D. & Piquero, A.R. (2008). Statistics in Criminal Justice: Analysis and Interpretation. New York: Springer.

Portales web oficiales de datos estadísticos para criminología y ciencias sociales

• Portal Estadístico de Criminalidad - Ministerio del Interior (España): https://estadisticasdecriminalidad.ses.mir.es/publico/portalestadistico/
• Base de datos de criminalidad - Eurostat (Unión Europea): https://ec.europa.eu/eurostat/web/crime/database
• Instituto Nacional de Estadística (INE) - España: http://www.ine.es/
• Instituto de Estadística y Cartografía de Andalucía: http://www.juntadeandalucia.es/institutodeestadisticaycartografia/

Software estadístico de referencia

• JASP – https://jasp-stats.org
• R – https://www.r-project.org/

IAs generativas

• ChatGPT (OpenAI) – https://chat.openai.com
• Claude (Anthropic) – https://claude.ai
• Gemini (Google) – https://gemini.google.com
• Perplexity AI – https://www.perplexity.ai

• MD01 Lección magistral/expositiva 
• MD02 Sesiones de discusión y debate 
• MD03 Resolución de problemas y estudio de casos prácticos 
• MD08 Realización de trabajos en grupo 

El artículo 17 de la Normativa de Evaluación y Calificación de los Estudiantes de la Universidad de Granada establece que la convocatoria ordinaria estará basada preferentemente en la evaluación continua del estudiante, excepto para quienes se les haya reconocido el derecho a la evaluación única final.

El artículo 19 de la Normativa de Evaluación y Calificación de los Estudiantes de la Universidad de Granada establece que los estudiantes que no hayan superado la asignatura en la convocatoria ordinaria dispondrán de una convocatoria extraordinaria. A ella podrán concurrir todos los estudiantes, con independencia de haber seguido o no un proceso de evaluación continua. De esta forma, el estudiante que no haya realizado la evaluación continua tendrá la posibilidad de obtener el 100% de la calificación mediante la realización de una prueba y/o trabajo.

El artículo 8 de la Normativa de Evaluación y Calificación de los Estudiantes de la Universidad de Granada establece que podrán acogerse a la evaluación única final, el estudiante que no pueda cumplir con el método de evaluación continua por causas justificadas.

Para acogerse a la evaluación única final, el estudiante, en las dos primeras semanas de impartición de la asignatura o en las dos semanas siguientes a su matriculación si ésta se ha producido con posterioridad al inicio de las clases, lo solicitará, a través del procedimiento electrónico, a la Coordinación del Máster, quien dará traslado al profesorado correspondiente, alegando y acreditando las razones que le asisten para no poder seguir el sistema de evaluación continua.

Información de interés para estudiantado con discapacidad y/o Necesidades Específicas de Apoyo Educativo (NEAE): Gestión de servicios y apoyos (https://ve.ugr.es/servicios/atencion-social/estudiantes-con-discapacidad).