Asignatura grado 2025
MODELOS EXPLICATIVOS EN CIENCIA POLÍTICA
Curso 2024/2025 Código Asignatura: 69014375
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Guía de la Asignatura Curso 2024/2025
- Primeros Pasos
- Presentación y contextualización
- Requisitos y/o recomendaciones para cursar esta asignatura
- Equipo docente
- Horario de atención al estudiante
- Competencias que adquiere el estudiante
- Resultados de aprendizaje
- Contenidos
- Metodología
- Sistema de evaluación
- Bibliografía básica
- Bibliografía complementaria
- Recursos de apoyo y webgrafía
MODELOS EXPLICATIVOS EN CIENCIA POLÍTICA
Código Asignatura: 69014375
La guía de la asignatura ha sido actualizada con los cambios que aquí se mencionan.
Nombre y apellidos | LUIS JOSE RAMIRO FERNANDEZ (Coordinador de Asignatura) |
Correo electrónico | lramiro@poli.uned.es |
Facultad | FAC.CIENCIAS POLÍTICAS Y SOCIOLOGÍA |
Departamento | CIENCIA POLÍTICA Y DE LA ADMINISTRACIÓN |
Nombre y apellidos | ANTONIO MANUEL JAIME CASTILLO |
Correo electrónico | amjaime@poli.uned.es |
Teléfono | 91398-7008 |
Facultad | FAC.CIENCIAS POLÍTICAS Y SOCIOLOGÍA |
Departamento | CIENCIA POLÍTICA Y DE LA ADMINISTRACIÓN |
NOMBRE DE LA ASIGNATURA | |
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NOMBRE DE LA ASIGNATURA | MODELOS EXPLICATIVOS EN CIENCIA POLÍTICA |
CÓDIGO | |
CÓDIGO | 69014375 |
CURSO ACADÉMICO | |
CURSO ACADÉMICO | 2024/2025 |
DEPARTAMENTO | |
DEPARTAMENTO | CIENCIA POLÍTICA Y DE LA ADMINISTRACIÓN |
TÍTULO EN QUE SE IMPARTE | |
TÍTULO EN QUE SE IMPARTE | |
GRADO EN CIENCIA POLÍTICA Y DE LA ADMINISTRACIÓN | |
CURSO | |
CURSO | CUARTO CURSO |
PERIODO | SEMESTRE 1 |
TIPO | OPTATIVAS |
Nº ECTS | |
Nº ECTS | 6 |
HORAS | |
HORAS | 150 |
IDIOMAS EN QUE SE IMPARTE | |
IDIOMAS EN QUE SE IMPARTE | CASTELLANO |
El objetivo principal de esta asignatura es aproximar a los estudiantes al análisis multivariante o multivariable. Es una asignatura que desarrolla el conocimiento en análisis cuantitativo de datos aplicado al análisis político y que parte de los conocimientos previos en análisis estadístico de datos.
La materia sobre la que se centrará la asignatura será básicamente el análisis de regresión simple y múltiple. El objetivo principal y los resultados fundamentales de la asignatura es que el alumnado sea capaz de realizar e interpretar análisis de regresión.
No existen requisitos formales para cursar esta asignatura.
Sin embargo, para su adecuada realización sí es absolutamente recomendable haber cursado y superado todas las materias de tipo metodológico (La práctica de la Ciencia Política, Ciencia Política aplicada con encuestas y experimentos) y todas las materias relacionadas con técnicas de investigación previas (especialmente las relacionadas con estadística como Estadística Social). Igualmente, es muy conveniente haber cursado (o cursar simultáneamente) la asignatura referida a actitudes, preferencias y opiniones políticas.
El alumnado podrá contactar con el profesor responsable de la asignatura (profesor Luis Ramiro) en cualquier momento por correo electrónico (lramiro@poli.uned.es), se podrán plantear dudas o comentarios en los foros de la página virtual de la asignatura, se mantendrán reuniones online entre el profesor y los alumnos, y estos podrán solicitar una reunión o tutoría si lo creen necesario.
Competencias generales que se ejercitarán especialmente en esta asignatura:
2.1.1 - Comunicación y expresión escrita
2.2.2 - Competencia en la búsqueda de la información relevante
2.2.3 - Competencia en la gestión y organización de la información
4.1 - Conocimiento y práctica de las reglas del trabajo académico
1.2.2 - Aplicación de los conocimientos a la práctica
1.2.3 - Resolución de problemas en entornos nuevos o poco conocidos
1.2.5 - Razonamiento crítico
Competencias específicas que se ejercitarán especialmente en esta asignatura:
CE23 - Recopilar, ordenar, analizar y comunicar información relevante para investigar en Ciencia Política y de la Administración y
Relaciones Internacionales
CE24 - Utilizar los principales métodos y técnicas de investigación en ciencias sociales y valorar la pertinencia de su uso en la
investigación politológica
CE25 - Diseñar y ejecutar una investigación en Ciencia Política y de la Administración
CE27 - Recopilar y manejar información relevante para las ciencias sociales producida en España y otros ámbitos geográficos
· Conocer las técnicas básicas de análisis estadístico.
· Ser capaz de valorar las posibilidades y limitaciones de las técnicas básicas de investigación estadística aplicadas a la Ciencia Política y de la Administración.
· Ser capaz de realizar análisis estadísticos con material de encuestas.
· Conocer las oportunidades y los límites que plantea el método científico, especialmente en el análisis de la realidad sociopolítica.
· Conocer las técnicas de investigación social más utilizadas y los límites de aplicación.
· Producir, comprender y utilizar estratégicamente información para la investigación sociopolítica.
· Conocer y relacionar las distintas fases o momentos constitutivos del proceso investigador.
· Reconocer y evaluar críticamente la metodología utilizada en estudios sociopolíticos de diverso tipo
· Reflexionar sobre el trabajo investigador y las circunstancias concretas en las que se desarrolla la labor investigadora.
Tema 1. Asociación y correlación.
Los contenidos se encuentran determinados por la naturaleza eminentemente práctica de la asignatura. Los contenidos teórico-prácticos estarán en consonancia con el uso (y aprendizaje) de un paquete de análisis estadístico de datos. Así, para cada tema se facilitará al alumnado una guía que incluirá información sustantiva sobre lo abordado en cada tema e instrucciones para su aplicación práctica. En varios temas se adjuntarán en la página virtual de la asignatura bases de datos para la realización de ejercicios práctico. En otras ocasiones se solicitará al alumnado que busque y/o elabore su propia base de datos.
No obstante, en ocasiones se solicitará también la lectura de materiales adicionales.
Tema 2. Análisis bivariado y explicación.
Los contenidos se encuentran determinados por la naturaleza eminentemente práctica de la asignatura. Los contenidos teórico-prácticos estarán en consonancia con el uso (y aprendizaje) de un paquete de análisis estadístico de datos. Así, para cada tema se facilitará al alumnado una guía que incluirá información sustantiva sobre lo abordado en cada tema e instrucciones para su aplicación práctica. En varios temas se adjuntarán en la página virtual de la asignatura bases de datos para la realización de ejercicios práctico. En otras ocasiones se solicitará al alumnado que busque y/o elabore su propia base de datos.
No obstante, en ocasiones se solicitará también la lectura de materiales adicionales.
Tema 3. La regresión bivariable.
Los contenidos se encuentran determinados por la naturaleza eminentemente práctica de la asignatura. Los contenidos teórico-prácticos estarán en consonancia con el uso (y aprendizaje) de un paquete de análisis estadístico de datos. Así, para cada tema se facilitará al alumnado una guía que incluirá información sustantiva sobre lo abordado en cada tema e instrucciones para su aplicación práctica. En varios temas se adjuntarán en la página virtual de la asignatura bases de datos para la realización de ejercicios práctico. En otras ocasiones se solicitará al alumnado que busque y/o elabore su propia base de datos.
No obstante, en ocasiones se solicitará también la lectura de materiales adicionales.
Tema 4. La regresión y la predicción.
Los contenidos se encuentran determinados por la naturaleza eminentemente práctica de la asignatura. Los contenidos teórico-prácticos estarán en consonancia con el uso (y aprendizaje) de un paquete de análisis estadístico de datos. Así, para cada tema se facilitará al alumnado una guía que incluirá información sustantiva sobre lo abordado en cada tema e instrucciones para su aplicación práctica. En varios temas se adjuntarán en la página virtual de la asignatura bases de datos para la realización de ejercicios práctico. En otras ocasiones se solicitará al alumnado que busque y/o elabore su propia base de datos.
No obstante, en ocasiones se solicitará también la lectura de materiales adicionales.
Tema 5. r y r2.
Los contenidos se encuentran determinados por la naturaleza eminentemente práctica de la asignatura. Los contenidos teórico-prácticos estarán en consonancia con el uso (y aprendizaje) de un paquete de análisis estadístico de datos. Así, para cada tema se facilitará al alumnado una guía que incluirá información sustantiva sobre lo abordado en cada tema e instrucciones para su aplicación práctica. En varios temas se adjuntarán en la página virtual de la asignatura bases de datos para la realización de ejercicios práctico. En otras ocasiones se solicitará al alumnado que busque y/o elabore su propia base de datos.
No obstante, en ocasiones se solicitará también la lectura de materiales adicionales.
Tema 6. Modelización y regresión múltiple.
Los contenidos se encuentran determinados por la naturaleza eminentemente práctica de la asignatura. Los contenidos teórico-prácticos estarán en consonancia con el uso (y aprendizaje) de un paquete de análisis estadístico de datos. Así, para cada tema se facilitará al alumnado una guía que incluirá información sustantiva sobre lo abordado en cada tema e instrucciones para su aplicación práctica. En varios temas se adjuntarán en la página virtual de la asignatura bases de datos para la realización de ejercicios práctico. En otras ocasiones se solicitará al alumnado que busque y/o elabore su propia base de datos.
No obstante, en ocasiones se solicitará también la lectura de materiales adicionales.
Tema 7. La importancia de distintas variables independientes. La interpretación del modelo.
Los contenidos se encuentran determinados por la naturaleza eminentemente práctica de la asignatura. Los contenidos teórico-prácticos estarán en consonancia con el uso (y aprendizaje) de un paquete de análisis estadístico de datos. Así, para cada tema se facilitará al alumnado una guía que incluirá información sustantiva sobre lo abordado en cada tema e instrucciones para su aplicación práctica. En varios temas se adjuntarán en la página virtual de la asignatura bases de datos para la realización de ejercicios práctico. En otras ocasiones se solicitará al alumnado que busque y/o elabore su propia base de datos.
No obstante, en ocasiones se solicitará también la lectura de materiales adicionales.
Tema 8. Los supuestos de la regresión.
Los contenidos se encuentran determinados por la naturaleza eminentemente práctica de la asignatura. Los contenidos teórico-prácticos estarán en consonancia con el uso (y aprendizaje) de un paquete de análisis estadístico de datos. Así, para cada tema se facilitará al alumnado una guía que incluirá información sustantiva sobre lo abordado en cada tema e instrucciones para su aplicación práctica. En varios temas se adjuntarán en la página virtual de la asignatura bases de datos para la realización de ejercicios práctico. En otras ocasiones se solicitará al alumnado que busque y/o elabore su propia base de datos.
No obstante, en ocasiones se solicitará también la lectura de materiales adicionales.
Tema 9. Outliers.
Los contenidos se encuentran determinados por la naturaleza eminentemente práctica de la asignatura. Los contenidos teórico-prácticos estarán en consonancia con el uso (y aprendizaje) de un paquete de análisis estadístico de datos. Así, para cada tema se facilitará al alumnado una guía que incluirá información sustantiva sobre lo abordado en cada tema e instrucciones para su aplicación práctica. En varios temas se adjuntarán en la página virtual de la asignatura bases de datos para la realización de ejercicios práctico. En otras ocasiones se solicitará al alumnado que busque y/o elabore su propia base de datos.
No obstante, en ocasiones se solicitará también la lectura de materiales adicionales.
Tema 10. Variables dummy como variables independientes.
Los contenidos se encuentran determinados por la naturaleza eminentemente práctica de la asignatura. Los contenidos teórico-prácticos estarán en consonancia con el uso (y aprendizaje) de un paquete de análisis estadístico de datos. Así, para cada tema se facilitará al alumnado una guía que incluirá información sustantiva sobre lo abordado en cada tema e instrucciones para su aplicación práctica. En varios temas se adjuntarán en la página virtual de la asignatura bases de datos para la realización de ejercicios práctico. En otras ocasiones se solicitará al alumnado que busque y/o elabore su propia base de datos.
No obstante, en ocasiones se solicitará también la lectura de materiales adicionales.
Tema 11. Regresión logística.
Los contenidos se encuentran determinados por la naturaleza eminentemente práctica de la asignatura. Los contenidos teórico-prácticos estarán en consonancia con el uso (y aprendizaje) de un paquete de análisis estadístico de datos. Así, para cada tema se facilitará al alumnado una guía que incluirá información sustantiva sobre lo abordado en cada tema e instrucciones para su aplicación práctica. En varios temas se adjuntarán en la página virtual de la asignatura bases de datos para la realización de ejercicios práctico. En otras ocasiones se solicitará al alumnado que busque y/o elabore su propia base de datos.
No obstante, en ocasiones se solicitará también la lectura de materiales adicionales.
Tema 12. Regresión logística multinomial.
Los contenidos se encuentran determinados por la naturaleza eminentemente práctica de la asignatura. Los contenidos teórico-prácticos estarán en consonancia con el uso (y aprendizaje) de un paquete de análisis estadístico de datos. Así, para cada tema se facilitará al alumnado una guía que incluirá información sustantiva sobre lo abordado en cada tema e instrucciones para su aplicación práctica. En varios temas se adjuntarán en la página virtual de la asignatura bases de datos para la realización de ejercicios práctico. En otras ocasiones se solicitará al alumnado que busque y/o elabore su propia base de datos.
No obstante, en ocasiones se solicitará también la lectura de materiales adicionales.
Esta asignatura parte de la formación que el alumnado habrá recibido en Estadística Social (primer curso, segundo semestre), asignatura formativa básica. Esta asignatura desarrolla esos conocimientos. Sin embargo, dado que esa materia se cursa en primer curso y ésta en cuarto curso, Modelos explicativos en Ciencia Política dedicará los primeros temas a engarzar adecuadamente ambas asignaturas, recordando al alumnado las bases de sus conocimientos en análisis cuantitativo de datos creadas entonces y proponiendo una adecuada transición entre ambas materias.
Además, una característica importante adicional es que por la materia abordada y por tratarse de una asignatura optativa de último curso se priorizará una aproximación práctica.
Para cada tema de la asignatura el equipo docente proporcionará al alumnado unos materiales que incluirán tanto explicaciones como ejercicios prácticos. En algunos de estos se proporcionará al alumnado bases de datos para la realización de los ejercicios y en otros se pedirá al alumnado que prepare sus propias bases de datos para la ejecución de los ejercicios.
La evaluación consistirá en la realización de tres PEC y de un examen.
TIPO DE PRUEBA PRESENCIAL |
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Tipo de examen | |
Tipo de examen | Examen de desarrollo |
Preguntas desarrollo | |
Preguntas desarrollo | 4 |
Duración | |
Duración | 90 (minutos) |
Material permitido en el examen | |
Material permitido en el examen | No se permite ningún material adicional, excepto una calculadora. |
Criterios de evaluación | |
Criterios de evaluación | Exposición adecuada de conocimientos, lenguajes preciso, estructura correcta de las respuestas, buena expresión. |
% del examen sobre la nota final | |
% del examen sobre la nota final | 60 |
Nota mínima del examen para aprobar sin PEC | |
Nota mínima del examen para aprobar sin PEC | 8,4 |
Nota máxima que aporta el examen a la calificación final sin PEC | |
Nota máxima que aporta el examen a la calificación final sin PEC | 6 |
Nota mínima en el examen para sumar la PEC | |
Nota mínima en el examen para sumar la PEC | 5 |
Comentarios y observaciones | |
Comentarios y observaciones |
PRUEBAS DE EVALUACIÓN CONTINUA (PEC) |
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¿Hay PEC? | |
¿Hay PEC? | Si |
Descripción | |
Descripción | El alumnado deberá hacer tres PECs sobre contenidos sucesivos del temario que aportan el 40% de la nota final. El alumnado deberá realizar las tres PECs para que su nota media contribuya a ese 40% de la nota final. Si se entregan una o dos PECs, o no se entrega ninguna de esas tres PECs la calificación en ese 40% de la nota final será 0. |
Criterios de evaluación | |
Criterios de evaluación | Buena ejecución de ejercicios prácticos. |
Ponderación de la PEC en la nota final | |
Ponderación de la PEC en la nota final | 20% |
Fecha aproximada de entrega | |
Fecha aproximada de entrega | En momentos sucesivos a lo largo del curso, se anunciará en la página virtual de la asignatura. |
Comentarios y observaciones | |
Comentarios y observaciones | El alumnado deberá realizar las tres PECs para que su nota media contribuya a ese 40% de la nota final. Si se entregan una, dos o no se entrega ninguna de esas tres PECs la calificación en ese 40% de la nota final será 0. |
OTRAS ACTIVIDADES EVALUABLES |
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¿Hay otra/s actividad/es evaluable/s? | |
¿Hay otra/s actividad/es evaluable/s? | No |
Descripción | |
Descripción | |
Criterios de evaluación | |
Criterios de evaluación | |
Ponderación en la nota final | |
Ponderación en la nota final | |
Fecha aproximada de entrega | |
Fecha aproximada de entrega | |
Comentarios y observaciones | |
Comentarios y observaciones |
¿Cómo se obtiene la nota final? |
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La nota final es resultado final de combinar la calificación del examen, que aporta o 'pesa' el 60% de la nota final, y de la calificación media de las PECs calculada a partir de las tres PEC entregadas, que aporta o pesa, el 40% de la nota final. El alumnado deberá realizar las tres PECs para que su nota media contribuya a ese 40% de la nota final. Si se entregan una, dos o no se entrega ninguna de esas tres PECs la calificación en ese 40% de la nota final será 0. |
Para cada tema se facilitará al alumnado una guía que incluirá información sustantiva sobre lo abordado en cada tema e instrucciones para su aplicación práctica.