Guía docente de Análisis Estadístico en los Nuevos Medios (MB2/56/1/9)

• Datos estadísticos: conceptos fundamentales en poblaciones y muestras.
• Representación gráfica de la información estadística: errores y manipulaciones.
• Informes descriptivos de distribuciones estadísticas: interpretación de los parámetros.
• Conceptos generales de probabilidad y dependencia estadística.
• Probabilidad e intuición: falsos amigos.
• Introducción a la inferencia: ¿qué se puede afirmar científicamente?

Se recomienda afrontar la asignatura sin temores ni prejuicios. No es necesario ningún conocimiento matemático previo concreto, si bien es de ayuda haber cursado en su trayectoria académica alguna asignatura de contenido estadístico.

• Comprender y realizar tabulaciones y gráficas estadísticas, aumentando así los conocimientos avanzados propios de un alumno en Ciencias Sociales.
• Comprender y realizar informes descriptivos de resumen de información cuantitativa, de tal modo que los estudiantes mejoren su capacidad de comunicar sus conclusiones a públicos especializados y no especializados de un modo claro y sin ambigüedades.

• Tema 1.  Datos estadísticos: conceptos fundamentales en poblaciones y muestras.
  • 1.1. Información periodística e información estadística: diferencias y síntesis en el periodismo de datos.
  • 1.2. Dato, variables, muestra y población; su importancia en la comprensión analítica de la información estadística.
  • 1.3. Representación gráfica de la información estadística: errores y manipulaciones.
• Tema 2. Informes descriptivos de distribuciones estadísticas: interpretación de los parámetros.
  • 2.1. Resumen de la información estadística: ideas generales.
  • 2.2. Los parámetros clásicos de la descripción estadística: centralización y dispersión.
  • 2.3. Claves en la interpretación de datos y estudios estadísticos.
• Tema 3. Conceptos generales de probabilidad y dependencia estadística.
  • 3.1. Variabilidad, incertidumbre y aleatoriedad: la probabilidad como medida de la aleatoriedad.
  • 3.2. Asociación entre dos variables cualitativas.
  • 3.3. Correlación entre dos variables cuantitativas.
  • 3.4. Concepto de regresión. El caso lineal.
• Tema 4. Introducción a la inferencia: ¿qué se puede afirmar científicamente?
  • 4.1. Bases conceptuales de la inferencia estadística.
  • 4.2. Métodos clásicos de inferencia: intervalos y tests.
  • 4.3. El test de asociación entre variables cualitativas.

Práctica 1. Análisis descriptivo de datos I.
Práctica 2. Análisis descriptivo de datos II.
Práctica 3. Asociación y correlación.
Práctica 4. Métodos clásicos de inferencia: intervalos y tests

• Haber, A. y Runyon, R.P. (1986): Estadística general. Ed.Addison Wesley Iberoamericana, Wilmington, Delaware, USA.
• De la Horra, J. (2003) Estadística Aplicada, Díaz de Santos, Madrid.
• Jauset, J.A. (2007): Estadística para periodistas, publicitarios y comunicadores. Editorial UOC, Barcelona
• Livingston, C. y Voakes P. (2005): Working with Numbers and Statistics. A Handbook for Journalist, Mahwah, New Jersey, USA.
• Martín Andrés, A. y Luna, J.D. (1994): Bioestadística para las ciencias de la salud. Ed.Norma, Madrid.
• Meyer P (2002): Precision Journalism: A Reporter’s Introduction to Social Science Methods. 4th edition. Rowman & Littlefield Publisher, Lanham, USA.
• Peña, D. y Romo, J. (2009): Introducción a la Estadística para las Ciencias Sociales, Editorial McGraw-Hill, Madrid.
• Pérez López, C.(2010): Estadística aplicada a través de Excel. Prentice Hall. Madrid
• Portilla, I. (2004): Estadística descriptiva para comunicadores. Editorial EUNSA, Pamplona.
• Ross, S. (2008): Introducción a la Estadística, Editorial Reverte, Barcelona.
• http://blogs.acu.edu/reporting/files/2012/11/Working_with_Numbers_and_Statistics.pdf

• Ayala Gallego G (2015). Estadística básica. Ed. Universidad de Valencia.  https://www.uv.es/~ayala/docencia/nmr/nmr13.pdf
• Egghe,L. y R. Rousseau (1990). Introduction to Informetrics. Quantitative Methods in Library, Documentation and Information Science. Elsevier, Amsterdam.
• Gonick, L. y Smith, W. (2010). La Estadística en Comic. Editorial Zendrera Zariquiey, Barcelona.
• Jauset. J.A. (2000) La investigación de audiencias en televisión. Fundamentos estadísticos, Editorial Paidós, Barcelona.
• Martín Pliego, F.J. (2004) Introducción a la Estadística Económica y Empresarial, Thomson Editores, Madrid.
• Wimmer. R. y Dominick, J. (2001) Introducción a la investigación en médios masivos de comunicación, International Thomson Editores.

• https://www.datawrapper.de/ Web para edición de gráficos (I)
• https://www.generadordegraficos.com/  Web libre para edición de gráficos (II)
• https://www.chartgo.com/index_es.jsp Web libre para edición de gráficos (III)
• https://www.ine.es/  Acceso a la web del INE
• http://www.cis.es/cis/opencms/ES/index.html  Acceso a estudios del CIS
• https://datastudio.withgoogle.com/   Herramienta de visualización de datos interactiva gratuita de Google

• MD01 Lección magistral/expositiva 
• MD03 Resolución de problemas y estudio de casos prácticos 
• MD04 Prácticas de laboratorio o clínicas 
• MD07 Análisis de fuentes y documentos 
• MD08 Realización de trabajos de producción y realización audiovisual en grupo 
• MD14 Seguimiento y tutorización de ejercicios y foros online (plataforma Prado2) 

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.

• Pruebas escritas, ejercicios y problemas, resueltos en clase o individualmente a lo largo del curso (40%): exámenes de desarrollo, exámenes de tipo test, resolución de problemas, casos o supuestos, pruebas de respuesta breve, informes y diarios de clase, trabajos periódicos escritos.
• Presentaciones orales (20%): exposición oral de trabajos en clase, individuales o en grupo, sobre contenidos de la asignatura (seminario) y sobre ejecución de tareas prácticas correspondientes a competencias concretas.
• Valoración final de informes, trabajos, proyectos, etc. (individual o en grupo) (30%).
• Participación y actitud en las sesiones de clase (10%).

Para superar la asignatura es necesario al menos el 50% de la valoración del ítem 1, así como al menos el 50% de la valoración conjunta de los ítems 2 y 3.

Descripción. Los estudiantes que no superan la asignatura en la convocatoria ordinaria, podrán decidir conservar o no, todas o algunas de las 4 componentes descritas en la metodología de evaluación de la convocatoria ordinaria. Para aquellas componentes en las cuales el estudiante escoja elevar su calificación, se repetirá el proceso de evaluación en la fecha designada a tal efecto. En caso de renunciar al 10% de “Participación y actitud en las sesiones de clase”, dicho porcentaje se incluirá en la prueba escrita.

Criterios de evaluación: Se valorará la originalidad, presentación, ortografía y contenido del informe, así como la adecuación al formato acordado entre profesor y estudiante. De forma idéntica se hará con la prueba escrita.

Descripción. Los estudiantes deberán contactar con el profesor para establecer fechas concretas del proceso de evaluación. La evaluación consiste en las siguientes componentes:

• Pruebas escritas, ejercicios y problemas. (40%).
• Redacción, presentación y defensa de un informe estadístico sobre datos reales de interés para el estudiante. (60%).
  • Redacción de informe estadístico con datos reales. (30%).
  • Presentación oral del informe y defensa/debate con preguntas acerca del contenido del informe. (30%).

Se valorará la originalidad, presentación, ortografía y contenido del informe, así como la adecuación al formato acordado entre profesor y estudiante.
 

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).