NO EXISTEN CAMBIOS
La guía de la asignatura ha sido actualizada con los cambios que aquí se mencionan.
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 asignatura se relaciona con aquellos otros cursos y materias de la titulación que cubren el comportamiento político y electoral de forma y fortalece la preparación en estos temas del estudiantado interesado en itinerarios con un fuerte componente de análisis político empírico con datos cuantitativos.
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.
La asignatura pretende combinar los fundamentos teóricos básicos sobre estadística incluyendo también los aspectos analíticos y prácticos para que el alumnado pueda analizar de forma autónoma datos de naturaleza política y de ciencias sociales.
Este curso persigue la implicación del alumnado a través de actividades diversas planificadas por el equipo docente y la realización de pruebas de evaluación continua (PEC) como garantía del aprendizaje y formación intelectual personalizada.
A lo largo del curso, el estudiante mantendrá una serie de sesiones con el equipo docente, entre las que se incluyen una sesión virtual de presentación de la asignatura, sesiones de preparación de las PEC y un seguimiento directo a través del foro de consultas y el resto de canales de comunicación.
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.
Para la comunicación con el equipo docente se utilizará siempre la dirección de correo electrónico asignada como estudiante UNED. Se ruega que se formule la cuestión con claridad y concisión y se emplee un lenguaje apropiado y respetuoso. El contacto con el equipo docente se realizará preferiblemente por correo electrónico, a través del curso virtual o por teléfono, pero se recomienda encarecidamente concertar una cita previa a través del correo electrónico.
Carles Pamies (coordinador de la asignatura).
Departamento de Ciencia Política y de la Administración.
Horario de atención al estudiante: jueves de 14:00 a 20:00.
Tel.: 91 398 70 85. Correo electrónico: carlespamies@poli.uned.es
Despacho: 4.19.
En el enlace que aparece a continuación se muestran los centros asociados y extensiones en las que se imparten tutorías de la asignatura. Estas pueden ser:
Consultar horarios de tutorización de la asignatura 69014375
Horarios de
MODELOS EXPLICATIVOS EN CIENCIA POLÍTICA
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Ver sección de Resultados de Aprendizaje
· 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.
En este tema se introduce el análisis de correlación como herramienta para explorar
si dos variables están relacionadas o asociadas, es decir, si existe asociación estadística entre ellas.
Tema 2. Análisis bivariado y explicación.
En este tema se introduce el análisis de asociación con tablas de contingencia utilizando el estadístico chi-cuadrado con Jamovi.
Tema 3. La regresión bivariable.
En este tema se introduce la regresión simple con una variable dependiente y una única independiente como elemento central en muchas de las investigaciones en Ciencias Políticas y Sociales.
Tema 4. La regresión y la predicción.
En este tema aprenderemos a calcular el valor que toma la variable dependiente para determinados valores de la variable independiente, y así poder hacer predicciones.
Tema 5. r y r2.
En este tema continuaremos con la regresión lineal simple y aprenderemos cómo realizarla con Jamovi para poder interpretar y analizar fenómenos políticos.
Tema 6. Modelización y regresión múltiple.
Este tema sirve como introducción a la regresión múltiple como continuación de la extensión del modelo de regresión lineal simple. Aprenderemos sus bases teóricas y su cálculo.
Tema 7. La importancia de distintas variables independientes. La interpretación del modelo.
En este tema aprenderemos a especificar modelos de regresión y a diseñar modelos que expliquen los fenómenos de estudio de forma robusta y parsimónica.
Tema 8. Los supuestos de la regresión.
En este tema estudiaremos los cuatro principales supuestos de los modelos de regresión y por qué es importante tenerlos en cuenta a la hora de generar nuestro modelos.
Tema 9. Outliers.
En este tema aprenderemos a detectar y tratar casos influyentes que pueden condicionar nuestros análisis.
Tema 10. Variables dummy como variables independientes.
En este tema veremos los efectos de interacción entre variables y la regresión con variables ficticias, así como el diseño y análisis de modelos con este tipo de variables.
Tema 11. Regresión logística.
En este tema aprenderemos a las bases teóricas, el diseño y el análisis de modelos con variables dependientes que toman solamente dos valores.
Tema 12. Regresión logística multinomial.
En este tema aprenderemos a las bases teóricas, el diseño y el análisis de modelos donde se comparan los resultados en la variable dependiente de una categoría de referencia respecto a otras para variablescomo la preferencia partidista.
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 esta en cuarto curso, la asignatura de 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 dos PEC y de un examen.
Entre las recomendaciones para el estudio y para mejorar el trabajo intelectual que se le exige al estudiante a distancia se destaca la planificación del estudio desde el comienzo del curso, de modo que se puedan ir resolviendo dudas y relacionando los temas posteriores con los anteriores. De este modo, será más sencillo disponer de tiempo para repasar y preparar las pruebas de evaluación. Afianzarse en un método de estudio propio que incluya la comprensión de los temas y la capacidad de ponerlos en práctica. Se aconseja para ello una lectura exploratoria seguida del trabajo práctico.
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 |
El examen consistirá en la respuesta de hasta cuatro (4) preguntas propuestas sobre los contenidos teóricos y prácticos de la asignatura. El espacio de respuesta estará tasado y limitado para cada una de las preguntas formuladas. Se evaluará especialmente: Claridad expositiva y lenguaje preciso Respuesta y estructura adecuada a la pregunta Conocimiento del tema Buena expresión Grado de elaboración personal de la respuesta |
| % del examen sobre la nota final |
| % del examen sobre la nota final |
80 |
| Nota mínima del examen para aprobar sin PEC |
| Nota mínima del examen para aprobar sin PEC |
5 |
| Nota máxima que aporta el examen a la calificación final sin PEC |
| Nota máxima que aporta el examen a la calificación final sin PEC |
8 |
| 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 |
Para la preparación del examen, el equipo docente pone a disposición del alumno la bibliografía básica por tema que se facilitará en la plataforma virtual de la asignatura. La no realización de la PEC no permite al alumnado obtener la máxima calificación global de la asignatura. |
PRUEBAS DE EVALUACIÓN CONTINUA (PEC)
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| ¿Hay PEC? |
| ¿Hay PEC? |
Si |
| Descripción |
| Descripción |
El alumnado deberá hacer dos PEC sobre contenidos sucesivos del temario que aportan el 20% de la nota final. El alumnado deberá realizar las dos PEC para que su nota media contribuya a ese 20% de la nota final. Si se entrega una o ninguna de esas dos PEC la calificación en ese 20% de la nota final será 0. |
| Criterios de evaluación |
| Criterios de evaluación |
La PEC busca que el alumnado trabaje y se familiarice con el contenido teórico y práctico del curso. En concreto, la actividad contendrá una prueba de las habilidades del alumnado en el análisis de datos de encuestas con bases comparadas. Se valorará la buena ejecución de los 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 |
La fecha de realización concreta de las PEC dependerá del calendario académico. La fecha definitiva se dará a conocer con antelación suficiente en el curso virtual de la asignatura. |
OTRAS ACTIVIDADES EVALUABLES
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| ¿Hay otra/s actividad/es evaluable/s? |
| ¿Hay otra/s actividad/es evaluable/s? |
No |
| Descripción |
| Descripción |
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| Criterios de evaluación |
| Criterios de evaluación |
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| Ponderación en la nota final |
| Ponderación en la nota final |
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| Fecha aproximada de entrega |
| Fecha aproximada de entrega |
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| Comentarios y observaciones |
| Comentarios y observaciones |
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¿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 20% de la nota final, y de la calificación media de las PEC calculada a partir de las dos PEC entregadas, que aporta o pesa, el 20% de la nota final. El alumnado deberá realizar las dos PEC para que su nota media contribuya a ese 20% de la nota final. Si se entrega una o ninguna de esas dos PEC la calificación en ese 20% 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.
Las obras complementarias incluyen:
Badiella, L.; Blasco, A.; Boixadera, E.; Valero, O.; Vázquez, A. (2021). Manual de Introducción a Jamovi: una interfaz gráfica para usuarios de R. Servei d’Estadística Aplicada de la UAB.
Lafuente, M. (2025). Análisis de Datos con Jamovi Guía Práctica para la Investigación Científica. Servicio de Publicaciones. Universidad de Zaragoza
Navarro, Danielle J.; Foxcroft, David R.; Gervilla, E.; Leguizamo, F. (2022). Aprendiendo estadística con jamovi: un tutorial para estudiantes de psicología y las ciencias de la salud y el comportamiento. (Version 0.75). Disponible en: https://davidfoxcroft.github.io/lsj-book-es/
En la plataforma Agora se incluirán recursos web y de apoyo para complementar temas seleccionados por el equipo docente.
