Estadística

Requisitos previos

Resultados de aprendizaje

En la actualidad , la estadística se aplica en casi todas las áreas del saber y de una forma muy importante en la ciencias sociales y naturales. Sirva como ejemplo su utilización en estudios epidemiológicos en (Medicina) , también en estudios toxicológicos (Farmacia) y en estudios genéticos y de impacto ambiental en Geología, así como en estudios demográficos en (Sociología) y en estudios de optimización como ocurre en Economía.

Se puede hacer , por tanto una distinción entre estadística teórica y aplicada ; la primera se ocupa de los aspectos formales y normativos , y la segunda constituye la aplicación a un campo concreto , como los ejemplos que acabamos de ver.

A. Competencias básicas y generales

-  G.3. Obtener y utilizar datos epidemiológicos y valorar tendencias y riesgos para fundar la toma de decisiones sobre salud.

- G.5. Conocer, valorar críticamente y saber utilizar las fuentes de información para obtener, organizar, interpretar y comunicar la información científica, sanitaria, sociosanitaria y social, preservando la confidencialidad de los datos.

- G.B1. Que los estudiantes hayan demostrado poseer y comprender conocimientos en un área de estudio que parte de la base de la educación secundaria general, y se suele encontrar a un nivel que, si bien se apoya en libros de texto avanzados, incluye también algunos aspectos que implican conocimientos procedentes de la vanguardia de su campo de estudio.

- G.B2. Que los estudiantes sepan aplicar sus conocimientos a su trabajo o vocación de una forma profesional y posean las competencias que suelen demostrarse por medio de la elaboración y defensa de argumentos y la resolución de problemas dentro de su área de estudio.

- CB3. Que los estudiantes tengan la capacidad de reunir e interpretar datos relevantes (normalmente dentro de su área de estudio) para emitir juicios que incluyan una reflexión sobre temas relevantes de índole social, científica o ética.

- CB4. Que los estudiantes puedan transmitir información, ideas, problemas y soluciones a un público tanto especializado como no especializado.

- CB5. Que los estudiantes hayan desarrollado aquellas habilidades de aprendizaje necesarias para emprender estudios posteriores con un alto grado de autonomía.

B. Competencias transversales

- CT1.  Ser capaz de realizar un autoaprendizaje, específicamente en la recogida y tratamiento de la información.

- CT2. Ser capaz de comunicarse escrita/oralmente, de forma estructurada, organizada y completa a varios públicos.

- CT3. Saber usar y aplicar las TIC en el ámbito académico y profesional.

- CT4. Saber aplicar los conocimientos y comprensión en la elaboración de un trabajo científico.

- CT5. Ser capaz de integrarse en equipos, tanto en función de directivos o coordinadores como en funciones específicas acotadas y en funciones de apoyo al propio equipo o a otros.

C. Competencias específicas

- E.35. Saber aplicar el tratamiento de datos e interpretar los resultados estadísticos. 

Objetivos específicos de la asignatura

-        Conocer la necesidad y utilidad de la Metodología Estadística en la Investigación en Fisioterapia.

-        Conocer el lenguaje estadístico básico.

-        Conocer algunos métodos estadísticos básicos para representar y analizar conjuntos de datos simples.

-        Conocer el manejo básico del paquete estadístico SPSS.

Contenidos

BLOQUE I: ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA

Tema 1.- Conceptos básicos y organización de datos

1.1   Introducción

1.2   La investigación de psicología

1.3   Conceptos y funciones de la estadística: descripción e inferencia

1.4   Variables: clasificación y notación

1.5   Medición y escalas de medidas

1.6   Distribución de frecuencias

1.7   Representaciones graficas

1.8   Propiedades de una distribución de frecuencias

1.9   Resumen

Tema 2.-Medidas de tendencia central y de posición

2.1 Introducción

2.2 Medidas de tendencias central

               2.2.1 La media aritmética

               2.2.2 La mediana

               2.2.3 La moda

               2.2.4 La elección de una medida de tendencia central

2.3   Medidas de posición

               2.3.1 Percentiles

               2.3.2 Cuartiles y deciles

2.4    Resumen

Tema 3.- Medidas de variabilidad/dispersión y asimetría

3.1 Introducción

3.2 Medidas de variabilidad/dispersión

                 3.2.1 Amplitud total o rango

                   3.2.2 Amplitud semi-intercuartil

                 3.2.3 Varianza y Desviación típica

                 3.2.4 Coeficiente de variación

3.3 Índice de asimetría de Pearson

3.4 Puntuaciones típicas

3.5 Resumen

Tema 4.  Análisis conjunto de dos variables

4.1 Introducción

4.2 Conceptos previos

4.3 Asociación entre dos variables cualitativas

4.4 Correlación entre dos variables cuantitativas

4.5 Regresión lineal.

4.6 Resumen.

BLOQUE II: ESTADÍSTICA INFERENCIAL

Tema 5.-Nociones básicas de probabilidad

5.1 Introducción

5.2 Conceptos básicos

5.3 Definición de probabilidad

5.4 Probabilidad condicionada

5.5 La regla del producto y el teorema de Bayes.

5.6 Resumen

Tema 6.- Distribuciones discretas de probabilidad

6.1 Introducción

6.2 Variable aleatoria: definición y tipos

6.3 Variables aleatorias discretas

                     6.3.1 Función de probabilidad

                     6.3.2 Función de distribución

                     6.3.3 Media y Varianza de una variable aleatoria

6.4 Distribuciones discretas de probabilidad

                   6.4.1 La distribución binomial

                   6.4.2 Otras distribuciones

6.5 Resumen

Tema 7.    Distribuciones continuas de probabilidad 

7.1 Introducción

7.2 La distribución normal

7.2.1 Características y propiedades

7.2.2 Utilización de la tablas.

7.2.3 Histograma y distribución normal

7.2.4 Aproximación de la binomial a la normal

7.3 Distribución Chi-cuadrado de Pearson

7.4 Distribución t de Student

7.5 Distribución F de Snedecor

7.6 Resumen

Tema 8.- Estimación

8.1 Introducción

8.2 Conceptos previos

8.2.1 Población y muestra

8.2.2 Muestreo

8.3 Inferencia estadística

8.4 Estimación de la media

8.4.1 distribución muestral de la media

8.4.2 La media como estimador

8.5 Estimación de la proporción

8.5.1 Distribución muestral de la proporción

8.5.2 La proporción como estimador

8.6 Intervalos de confianza

8.7 Tamaño muestral

8.8 Aplicaciones. Intervalo de confianza para la media. Intervalo de confianza para proporción.

8.9 Resumen

Tema 9.- Contraste de hipótesis

9.1 Contrastes e hipótesis en los diseños de una muestra

9.2 Análisis de datos para diseños de dos grupos (muestras independientes y relacionadas)

9.3 Diseño de más de dos grupos independientes

9.4 Diseño de más de dos grupos con muestras relacionadas

9.5 Resumen

Criterios de evaluación

Utilizaremos una evaluación continua, para que el alumno adquiera las competencias como consecuencia del desarrollo de la actividad docente planificada.

Esta evaluación continua con sus respectivas ponderaciones constará de:

1.  Dos exámenes teórico práctico (70%). El primer examen se evaluarán los contenidos del Bloque I, del tema 1 al 4 el cual tiene un peso del 30%. El segundo examen, que pondera un 40%, se evaluarán los contenidos del Bloque II, tema 5 al 9 del temario. En este segundo examen se podrá exigir contenidos importantes impartidos y ya examinado en el Bloque I ya que la estadística, como muchas otras ciencias, es acumulativa en cuanto a conceptos se refiere. Mediante este sistema se evaluarán las competencias CE.3 y CT.3.

2.    Informe de trabajo individual (15%), El alumno tendrán que bien desarrollar determinados ejercicios prácticos que se les pueda proponer o bien tareas concretas como los resultados obtenidos en los Kahoot, Socrative, Nearpod o cualquier otra actividad práctica que a lo largo del semestre sirva para aplicar los conceptos teóricos a la práctica. En este sistema también se incluirá las prácticas realizadas con algún paquete estadístico de tratamiento de datos. La nota de este sistema de evaluación resultará de la media aritmética de los ejercicios realizados.  Este sistema nos servirá para evaluar las competencias CE.3 y CT.3.

3.     Participación activa (15%), Se medirá a través de cuestionarios que se realizarán al finalizar cada tema o bloque de contenidos. Serán realizados en clase vía plataforma o en formato físico. La nota de la participación se calculará con la media aritmética de las notas obtenidas en los cuestionarios. Este sistema nos servirá para evaluar las competencias CG.6 y CT.3.

La nota final de la asignatura se calculará con el sumatorio de las notas ponderadas de los 3 sistemas de evaluación. El alumno superará la asignatura en evaluación continua si obtiene una nota mínima de 5 puntos sobre 10, teniendo en cuenta las ponderaciones de los descriptores de evaluación detallados anteriormente. Si el alumno obtuviera una nota inferior a 5, el alumno podrá ser evaluado en examen final sobre los contenidos impartidos en la oportunidad de examen fin de semestre y/o en la de final de curso. Para este examen final no se tendrán en cuenta los parámetros de evaluación continua de participación, trabajos o cuestionarios de clase.

Es requisito indispensable tener una asistencia obligatoria a las clases de un 75%. El no cumplimiento del porcentaje de asistencia mínimo obligatorio por parte del alumnado implica que el alumnado perderá el derecho a ser evaluado en cualquier oportunidad del presente curso (evaluación continua, examen fin de semestre y examen fin de curso) salvo si ha cumplido el 60% de asistencia, en cuyo caso tendrá la opción de ser evaluado en la última oportunidad de examen fin de curso. En relación a las justificaciones de faltas, se tendrá en cuenta lo indicado al respecto en la normativa de evaluación.

Metodología

Clases expositivas: horas lectivas presenciales que se destinan a la presentación y explicación de contenidos teóricos por parte del docente en el aula.

Clases prácticas: horas lectivas presenciales que se destinan a la presentación y explicación de contenidos prácticos por parte del docente en el aula. Asimismo se incluye en este apartado el manejo de algún paquete estadístico para el tratamiento de datos.

Tutorías: El docente estará en los despachos de profesores en las horas indicadas al alumnado y que también pueden encontrarse en la plataforma. Las tutorías son a petición del alumnado, pero también pueden ser solicitadas por parte del docente a un alumno o un grupo de alumnos para realizar un seguimiento de la evolución en la asignatura. El alumnado deberá solicitar la tutoría con anterioridad, especificando el motivo de la atención para de esta manera el docente prepare recursos siendo la atención tutorial sea más eficiente.

Evaluación: horas realizadas en el aula por escrito o vía plataforma que se dedican a exámenes y actividades de evaluación teóricas y/o prácticas. También se pueden destinar estas horas para realizar en casa, es decir, fuera del aula, algún test online o prueba de evaluación vía plataforma.

En base a esta metodología, se desglosan las actividades formativas siguientes:

ACTIVIDADES FORMATIVAS

• Clases expositivas: 48 horas
• Actividades para el manejo de la asignatura: 14 horas
• Evaluación: 4 horas
• Trabajo autónomo del alumnado: 90 horas

Actividades para el manejo de la asignatura: horas lectivas presenciales destinadas al trabajo de la asignatura en el aula, que contribuyan a la comprensión de los contenidos, y a la adquisición de las competencias. Estas actividades pueden ser vía plataforma o bien por escrito, pero siempre realizadas en tiempo de clase. También incluirán aquellas destinadas al manejo básico de algún paquete estadístico de tratamiento de datos.

Bibliografía

BIBLIOGRAFÍA OBLIGATORIA:

Martínez-González, M. Á., Sánchez-Villegas, A., Atucha, T. E., & Faulín, F. J. (2020). Bioestadística amigable. Elsevier. 

Navarro, D.J. & Foxcroft, D.R. (2022). Learning Statistics with Jamovi: a tutorial for psychology students and other beginners (https://www.learnstatswithjamovi.com/)

BIBLIOGRAFÍA COMPLEMENTARIA:

Suárez Falcón, J.C., Recio Saboya, P., San Luis Costas, M.C., y Pozo Cabanillas, P. (2017). Introducción al análisis de datos: Aplicaciones en psicología y ciencias de la salud. Madrid: Sanz y Torres.

Suárez Falcón, J.C., Recio Saboya, P., San Luis Costas, M.C., y Pozo Cabanillas, P. (2017). Formulario y tablas estadísticas de introducción al análisis de datos en psicología y ciencias de la salud. Madrid: Sanz y Torres.

Equipo docente

Objetivos y metas de desarrollo sostenible