Guía docente de Estadística I: Fundamentos de Estadística Aplicada (M57/56/1/4)

La Estadística es una herramienta básica en la investigación tanto básica como clínica. Se proporcionan conocimientos sobre conceptos básicos de estadística descriptiva (Variables, organización de datos, representaciones gráficas , medidas de posición y dispersión e interpretación de las mismas), técnicas de muestreo, estadística inferencial (estimación, contraste de hipótesis, valor de p), test de comparación de medias, varianzas y proporciones, test de homogeneidad e independencia, asociación de variables cuantitativas, comparación de varias medias, comparaciones múltiples, regresión múltiple y regresión logística.

Se van haciendo simultáneamente ejemplos y ejercicios de los temas tratados con la ayuda de un paquete estadístico del que previamente se ha enseñado su manejo básico: Construcción de una base de datos, Módulo Datos (ordenar y seleccionar casos), Módulo Transformar (calcular, recodificar), Módulo Analizar (técnicas estadísticas (Descriptivas, Comparación de Medias (2 muestras independientes, muestras apareadas), Tablas de Contingencia, Regresión (Lineal simple y Logística), Correlación  , Métodos no paramétricos), y Módulo Gráficos.

Los contenidos de la asignatura son:

• Introducción al análisis informatizado de datos.
• Análisis de variables cualitativas.
• Comparación de dos o más muestras independientes de variables cuantitativas.
• Introducción al análisis de medidas repetidas.
• Regresión lineal.

Es recomendable haber cursado alguna asignatura introductoria a los métodos de Inferencia Estadística, en especial la asignatura obligatoria Estadística correspondiente al Grado en Ciencias de la Actividad Física y Deporte y que está impartida por profesores de la misma Unidad docente que esta asignatura del máster.

Cognitivos

• Familiarizar al estudiante con el uso de las estrategias propias del Método Estadístico (diseño, recogida de datos, análisis y producción de un informe de resultados)
• Propiciar la construcción de un conocimiento interdisciplinar y la comprensión de los métodos y técnicas estadísticas desde su contextualización en el marco de las Ciencias de la Actividad Física y el Deporte

Procedimentales

• Desarrollar la capacidad de diseñar protocolos para la correcta recogida e implementación informática de datos relacionados con la Actividad Física y el Deporte para su posterior análisis estadístico.
• Desarrollar la capacidad de análisis comparado y de resolución de problemas en las Ciencias de la Actividad Física y el Deporte haciendo uso de métodos inferenciales utilizando recursos informáticos específicos
• Desarrollar la capacidad de elaborar informes que contemplen la síntesis correcta de datos y resultados desde una perspectiva estadística

Actitudinales

• Estimular el interés hacia la metodología estadística como herramienta fundamental en la investigación empírica.
• Motivar el uso de las tecnologías informáticas y de los recursos bibliográficos y documentales

• Tema 1. Revisión de los aspectos fundamentales de la Estadística
• Tema 2. Introducción al análisis informatizado de datos: Creación de una base de datos, gestión de la base de datos (transformación de variables, recodificación, selección de casos). Métodos descriptivos y exploratorios.
• Tema 3. Introducción a la probabilidad y al muestreo estadístico.
• Tema 4. Introducción a la inferencia estadística.
• Tema 5. Introducción a los contrastes de hipótesis.
• Tema 6. Métodos de comparación más de dos muestras de variables cuantitativas. Métodos no paramétricos para comparar dos muestras.
• Tema 7. Estudio de la asociación entre variables cualitativas: análisis de tablas de contingencia, obtención e interpretación de medidas de asociación
• Tema 8. Asociación entre variables cuantitativas: regresión y correlación.

Práctica 1. Introducción a R. Creación de bases de datos. 

Práctica 2. Estadística descriptiva y gráficos con R.

Práctica 3. Estudio univariante. Métodos descriptivos y exploratorios.

Práctica 4. Comparación de 2 medias de variables cuantitativas y técnicas no paramétricos

Práctica 5. Test chi-cuadrado con R. 

Práctica 6. Métodos de regresión lineal.

Referencias de fundamentos y métodos de Estadística:

1. Martín Andrés, A. y Luna del Castillo, J.D. (2013). 4010 horas de Bioestadística. Ed Norma.
2. Martín Andrés, A. y Luna del Castillo, J.D. (1995). 5010 horas de Bioestadística. Ed Norma.
3. Martín Andrés, A. y Luna del Castillo, J.D. (2005). Bioestadística para las Ciencias de la Salud+. Ed Norma.
4. Peña, D. (2002) Regresión y Diseño de Experimentos. Alianza Editorial.
5. Crawley, M.J. (2012). The R Book, 2nd Edition. ISBN: 978-1-118-44896-0.

Referencias de Estadística aplicada 

1. R for Data Science: Import, Tidy, Transform, Visualize, and Model Data. Hadley Wickham and Garrett Grolemund. 2017. O'Reilly Media, Inc.
2. Introductory Biostatistics. Le, C.T. Hoboken: John Wiley & Sons.(2016)
3. The Epidemiologist R Handbook. Batra, Neale, et al. (2021),
4. ggplot: Elegant Graphics for Data Analysis. Hadley Wickham. . Springer, 2009. ISBN 978-0-98140-6.

De Actividad Física con aspectos estadísticos

1. Vincent, W.J. (1999) Statistics in Kinesiology. Champaign, Human Kinetics
2. O’Donoghue, P. (2012) Statistics for Sport and Exercise Studies. Routledge.
3. Thomas, J y Nelson, J. (1996) Research Methods in Physical Activity. Human Kinetics.
4. Morrow, J; Allen, W.J.; Disco, J.G. & Mood, D.P. (2005) Measurement and Evaluation in Human Performance. Human Kinetics.

Estadística en el deporte:

1. Albert, Bennett & Cochran (2005) Anthology of Statistics in Sports. ASA‐Siam Series On Statistics And AppliedProbability
2. Bennett (1998) Statistics in Sports. Arnold.
3. JIM, A. & KONING, R. H. (Eds) (2007) Statistical Thinking in Sports. CRC.

• SportSience: http://sportsci.org/
• BioestadisticaR: https://digibug.ugr.es/discover?scope=%2F&query=Bioestad%C3%ADsticaR&submit=
• Página de R: http://www.r‐project.org/
• Página de RStudio: https://posit.co/downloads/ 
• Entorno virtual de autoaprendizaje de la Estadística: http://wpd.ugr.es
• R for Data Science: https://r4ds.had.co.nz/
• Librería BioestadísticaR2 (https://digibug.ugr.es/handle/10481/84535)

+ Grupo de Bioestadística de la Universidad de Granada: http://www.ugr.es/local/bioest

• MD01 Clases magistrales 
• MD13 Resolución de problemas 

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.

• Asistencia: 20%
• Resolución de ejercicios: 20%
• Aportaciones del alumno en sesiones de discusión y actitud del alumno en las diferentes actividades desarrolladas: 10%
• Trabajos y/o pruebas finales: 50%

* Si no se realizan actividades de discusión dicho porcentaje se acumulará en Asistencia, pasando a ser del 30%.

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.

• Mediante una prueba final teórico-práctica de resolución de ejercicios propuestos: 100%.

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.

La evaluación en tal caso consistirá en:

• Mediante una prueba final teórico-práctica de resolución de ejercicios propuestos: 100%.

Es conveniente que el estudiante se instale en su ordenador personal y empiece a familiarizarse con el software libre "R", así como "RStudio". 

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).

Si. Se utiliza "R" (https://cran.rstudio.com/), así como "RStudio" (https://posit.co/download/rstudio-desktop/).