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La guía de la asignatura ha sido actualizada con los cambios que aquí se mencionan.
La asignatura de Métodos Informátcos es una asignatura de contenidos trasversales optativa de 6 créditos que, aunque por cuestiones administrativas aparezca como anual, se desarrollará en un solo semestre, concretamente durante el 1º semestre del curso.
Uno de los aspectos relevantes en el ámbito de la investigación científica y en el desempeño profesional en múltiples disciplinas vinculadas a las áreas de Ciencias Sociales y de la Salud, es el registro y análisis de información que permita un proceso racional de toma de decisiones. La incorporación del ordenador ha permitido agilizar notablemente todo lo relacionado con el procesamiento de la información, y son muchos los productos que el mercado informático pone a disposición de los usuarios para realizar esta tarea de procesamiento y análisis de datos.
El software gratuito y de código abierto R es un lenguaje de programación diseñado para el análisis estadístico con gran potencialidad y sometido a una actualización permanente gracias a su extensa comunidad de usuarios y programadores que contribuyen a desarrollar nuevas funciones, paquetes y actualizaciones accesibles a todo el público. Otra herramienta informática que permite análisis complejos y automáticos, y que tiene una amplia utilización en casi todas las áreas en las que es necesario procesar datos es el Statistical Package for Socials Sciences (SPSS) adquirido por IBM. Por último, algunos programas, por su simplicidad de manejo, son óptimos para el análisis de datos y su representación gráfica, como es el caso del programa Excel, que incorpora la suite Office de Microsoft, o la suite OpenOffice de distribución gratuita. No obstante, estos programas tienen serias limitaciones cuando es preciso procesar gran cantidad de datos, hay que realizar análisis estadísticos complejos, o hay que llevar a cabo procesos automáticos de análisis de datos.
Esta asignatura está pensada para facilitar una aproximación al lenguaje R, muy relevante en investigación, que utiliza una consola de comandos en lugar de una interfaz gráfica por lo que es algo diferente al resto de programas. También pretende ser una introducción al manejo de las funciones del software IBM-SPSS, dado que las específicas de análisis estadístico se estudian en otras asignaturas de este máster. Además, pretende el acercamiento al manejo de las funciones estadísticas que incorporan las hojas de cálculo (Excel) y las de edición básica.
Por tanto, uno de los objetivos de la asignatura es ofrecer al estudiante el conocimiento de las herramientas informáticas con las que va a tener que desarrollar los análisis de datos durante el máster y en el futuro, en su vida profesional.
Se requieren unos conocimientos básicos de matemáticas y los propios de estadística, tanto descriptiva como inferencial, que se adquieren en las titulaciones de Psicología, Educación, Sociología, etc.
Es necesario ser usuario asiduo del ordenador y realizar con soltura actividades como grabar archivos en el disco duro del ordenador, poder adjuntarlos a un mensaje de correo electrónico o a través de la plataforma, manejar documentos de distintos formatos (ej. doc, xls, pdf, etc.). Además, es necesario manejar la descarga y actualización de software (ej. Adobe Reader, Adobe Flash Player, etc.), la compresión y descompresión de documentos (mediante WinZIP, winRAR, etc.), los medios de comunicación virtual (correo electrónico, foros, etc.), así como poder realizar búsquedas en la web (por ejemplo, a través de Google).
Es necesario inglés a nivel medio-alto para poder leer de forma fluida algunos documentos complementarios.
Es recomendable entender los lenguajes de programación, ya que se trabajará con archivos .sps que incluyen la sintaxis del programa,es decir, el lenguaje de comandos específicos que emplea el SPSS para trabajar internamente. Además, también haremos un primer acercamiento al R, que es un lenguaje de programación enfocado al análisis estadístico.
Esta asignatura cuenta con un curso virtual que dispondrá, entre otras funcionalidades, de foros de debate para que los estudiantes puedan formular sus dudas y consultas que serán contestadas por los profesores de la asignatura los días lectivos y en horario de oficina.
Todas las consultas sobre el contenido de la asignatura serán planteadas mediante los foros de la misma.
En caso de necesitar contactar con el Equipo Docente para plantear cuestiones de carácter más personal, que no tengan cabida en los foros, etc., puede hacerlo a través del teléfono o del correo electrónico de cualquiera de los miembros del Equipo Docente.
COMPETENCIAS GENERALES
CGT4 - Preparar los datos para el análisis (desenvolverse en la relación entre bases de datos y análisis estadístico).
CGT5 - Definir, medir y describir variables (personalidad, aptitudes, actitudes, etc.).
CGT7 - Analizar datos identificando diferencias y relaciones. Esto implica conocer las diferentes herramientas de análisis así como su utilidad y aplicabilidad en cada contexto
COMPETENCIAS ESPECÍFICAS
CE8 - Saber redactar un informe científico en el ámbito de la línea de investigación.
CE9 - Saber exponer y defender los resultados obtenidos en la investigación.
CE11 - Adquirir habilidades para el inicio y desarrollo de la tesis doctoral.
El objetivo principal adquirir conocimientos esenciales para la gestión de archivos de datos disintos formatos. Concretamente, emplearemos el software gratuito R, el programa SPSS de IBM y el Excel de Microsoft.
El curso será eminentemente práctico y se trabajará con diversas fuentes de datos. Una vez abordados los fundamentos básicos del análisis de cada uno de estos programas, se desarrollarán actividades prácticas de manera individual, lo que permitirá a los alumnos aprender a manejar las funciones básicas de análisis que se pueden encontrar en cada uno de estos programas.
SPSS: Manipulación de datos y programación con el lenguaje de comandos (sintaxis)
Hojas de cálculo y análisis estadísticos con Excel
Este curso está planteado con la metodología de enseñanza a distancia, por lo que se basa en el trabajo autónomo del estudiante para lo que cuenta con el apoyo del Equipo Docente a través de la plataforma virtual que se emplee. Además, deberá consultar los textos recomendados en la bibliografía básica y los documentos que el equipo docente irá señalando.
Al ser un curso eminentemente práctico, se trabajará fundamentalmente con datos que, o bien proporcionará el Equipo Docente, o bien se buscarán a través de internet en los portales específicos donde se publican datos de investigaciones o de estudios.
TIPO DE PRIMERA PRUEBA PRESENCIAL
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| Tipo de examen |
| Tipo de examen |
No hay prueba presencial |
TIPO DE SEGUNDA PRUEBA PRESENCIAL
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| Tipo de examen |
| Tipo de examen |
No hay prueba presencial |
| CARACTERÍSTICAS DE LA PRUEBA PRESENCIAL Y/O LOS TRABAJOS |
CARACTERÍSTICAS DE LA PRUEBA PRESENCIAL Y/O LOS TRABAJOS
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| Requiere Presencialidad |
| Requiere Presencialidad |
No |
| Descripción |
| Descripción |
En alumno podrá elegir entre dos formas de evaluación:
PRIMERA:
Basada en la realización de tareas prácticas (3, una por cada bloque de contenidos) MÁS una prueba de evaluación final (cuyo formato será idéntico al de las tareas prácticas y para cuya realización el alumno dispondrá únicamente de 2 ó 3 días).
SEGUNDA:
Consistente en la realización de un examen final en septiembre (no habrá examen en junio, sino exclusivamente en septiembre). Este examen se realizará on-line, por lo que es requisito indispensable disponer de webcam, micrófono y conexión a internet de banda ancha. El formato del examen on-line será similar al de la prueba de evaluación final de la modalidad primera, pero para su realización el alumno dispondrá únicamente de 3 ó 4 horas.
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| Criterios de evaluación |
| Criterios de evaluación |
PARA LA PRIMERA FORMA DE EVALUACIÓN:
Estas tareas prácticas ponderan un 50% en la calificación total y es preciso que en esta parte de la asignatura el estudiante alcance, al menos, una calificación de 4 en cada una de ellas. Por tanto, la realización de las tareas prácticas y obtener una calificación de, al menos, un 4 en cada una de ellas es condición necesaria para poder calificar su prueba de evaluación final.
La prueba de evaluación final pondera el 50% de la calificación total, y también es preciso que, al menos, se alcance una calificación de 4 para poder hacer la media con la calificación obtenida en las tareas prácticas. Esta prueba de evaluación final se realizará únicamente en la convocatoria ordinaria, al igual que sucede con el resto de tareas que conforman la forma I de evaluación (evaluación continua).
Para superar la asignatura mediante esta PRIMERA forma de evaluación es necesario que la calificación alcanzada al hacer la media entre las tareas prácticas y la prueba de evaluación final sea de, al menos, un 5.
PARA LA SEGUNDA FORMA DE EVALUACIÓN:
Para superar la asignatura mediante esta SEGUNDA forma de evaluación es necesario que la calificación alcanzada en el examen final on-line de septiembre sea de, al menos, un 5.
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| Ponderación de la prueba presencial y/o los trabajos en la nota final |
| Ponderación de la prueba presencial y/o los trabajos 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 |
En la PRIMERA forma de evaluación, cada tarea tendrá que ser entregada en la fecha límite que el equipo docente determine, no pudiéndose entregar ningún trabajo después de dicha fecha límite.
Todo aquel estudiante que no entregue las tareas o que no alcance la calificación mínima necesaria en ellas no se podrá calificar su prueba de evaluación final por lo que, a partir de ese momento, pasará a la SEGUNDA alternativa de evaluación propuesta, es decir, deberá realizar el examen final on-line en la convocatoria extraordinaria de septiembre.
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| PRUEBAS DE EVALUACIÓN CONTINUA (PEC) |
PRUEBAS DE EVALUACIÓN CONTINUA (PEC)
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| ¿Hay PEC? |
| ¿Hay PEC? |
Si,PEC no presencial |
| Descripción |
| Descripción |
La evaluación a través de PEC, ADEMÁS de una tarea final, es la que corresponde con la PRIMERA forma de evaluación entre las que el alumno puede elegir.
Toda la información al respecto ha sido comentada en los apartados sobre las CARACTERÍSTICAS DE LA PRUEBA PRESENCIAL Y/O LOS TRABAJOS.
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| Criterios de evaluación |
| Criterios de evaluación |
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| Ponderación de la PEC en la nota final |
| Ponderación de la PEC 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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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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PARA LA PRIMERA FORMA DE EVALUACIÓN:
Estas tareas ponderan un 50% en la calificación total y es preciso que en esta parte de la asignatura el estudiante alcance, al menos, una calificación de 4 en cada una de ellas. Por tanto, la realización de las tareas prácticas y obtener una calificación de, al menos, un 4 en cada una de ellas es condición necesaria para poder calificar su prueba de evaluación final.
La prueba de evaluación final pondera el 50% de la calificación total, y también es preciso que, al menos, se alcance una calificación de 4 para poder hacer la media con la calificación obtenida en las tareas prácticas. Esta prueba de evaluación final se realizará únicamente en la convocatoria ordinaria, al igual que sucede con el resto de tareas que conforman la forma I de evaluación (evaluación continua).
Para superar la asignatura mediante esta PRIMERA forma de evaluación es necesario que la calificación alcanzada al hacer la media entre las tareas prácticas y la prueba de evaluación final sea de, al menos, un 5.
PARA LA SEGUNDA FORMA DE EVALUACIÓN:
Para superar la asignatura mediante esta SEGUNDA forma de evaluación es necesario que la calificación alcanzada en el examen final on-line de septiembre sea de, al menos, un 5.
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Como textos básicos para el estudio se recomiendan los siguientes:
Para R
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Chacón, J.C. (2021). Fundamentos de R. Editorial Universidad Complutense de Madrid (ISBN: 978-84-09-32811-6).
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Peró Cebollero, M., Leiva Ureña, D., Guàrdia Olmos, J. y Solanas Pérez, A. (2012). Estadística aplicada a las ciencias sociales mediante R y R-Commander. Garceta (ISBN: 9788415452140).
-
Ximenez, C. y Revuelta, J. (2022). Análisis de datos en lenguaje R. Ediciones Autónoma (ISBN libro en papel: 978-84-8344-829-8 y ISBN libro eBook: 978-84-8344-830-4). El libro está disponible de forma gratiíta en: httpss://libros.uam.es/uam/catalog/book/1163
Para SPSS
Para Excel
Ninguno de estos libros es obligatorio ni tampoco imprescindible para superar la asignatura, únicamente son ejemplos de libros que consideramos interesantes, pero hay muchos otros que también lo son y que pueden resultar igualmente útiles al alumno.
Hay mucho material sobre R, ya que se trata de un software libre, por lo que los recursos son muy numerosos, pudiendo consultar el alumno cualquiera de estas fuentes.
El estudiante dispondrá en la plataforma de un manual de SPSS elaborado por el Equipo docente y de otro documento con todos los comandos de sintaxis que facilita el propio programa SPSS Statistics (este último está en inglés).
Respecto a Excel, aunque se recomiende el manual de Pérez, C. (2011) puede consultar versiones anteriores del mismo (por ejemplo, del 2002 - ISBN: 9788420535364) o cualquier otro manual que aborde los análisis estadísticos a través de este programa.
Otros libros de consulta para la parte que versa sobre el contenido de R son los siguientes :
- Field, A., Miles, J. & Field, Z. (2012). Discovering statistics using R. Sage Publications.
- Zuur, A. F., Ieno, E. N. & Meesters, E. H. W. G. (2009). The beginner's guide to R. Springer.
Sobre el programa SPSS Statistics :
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Field, A. (2017). Discovering statistics using SPSS (5th ed). Sage Publications.
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Guisande, C., Vaamonde, A. y Barreiro, A. (2011). Tratamiento de datos con R y SPSS. Ediciones Díaz de Santos, S.A.
Para la parte sobre Excel:
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Carlberg, C. G. (2011). Análisis estadístico con Excel. Anaya.
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Quintela del Rio, A (2015). Estadística fácil con hoja de cálculo. Createspace Independent Pub.
Como apoyo para la preparación de la asignatura el alumno dispondrá fundamentalmente del curso virtual, en el que se pondrá a su disposición diversos materiales didácticos. También dispondrá de foros de debate desde los cuales los alumnos pueden comunicarse con los compañeros y con el equipo docente.
En la web hay sitios con tutoriales sobre R, SPSS y Excel. No obstante, dado el alcance de este curso, con la bibliografía recomendada es suficiente. Para los más curiosos un sitio recomendable es el de la Universidad de California (UCLA) donde hay pequeños ejemplos de sintaxis de R, SPSS, SAS, STATA, etc., que pueden ser útiles a los estudiantes:
https://www.ats.ucla.edu/stat/spss/modules/dates.htm
En el siguiente vínculo a la página de la Asociación Española de Metodología de las Ciencias del Comportamiento (AEMCCO) podéis encontrar diversos software estadísticos y revisiones de software:
https://www.aemcco.org/index.php/software
