ESTADÍSTICA APLICADA A LA INFORMACIÓN Y DOCUMENTACIÓN

ESTADÍSTICA APLICADA A LA INFORMACIÓN Y DOCUMENTACIÓN

GRADO EN INFORMACIÓN Y DOCUMENTACIÓN

1. Datos de la asignatura

(Fecha última modificación: 21-07-17 21:57)
Código
108312
Plan
ECTS
6.00
Carácter
BÁSICA
Curso
2
Periodicidad
Segundo Semestre
Área
ESTADÍSTICA E INVESTIGACIÓN OPERATIVA
Departamento
Estadística
Plataforma Virtual

Campus Virtual de la Universidad de Salamanca

Datos del profesorado

Profesor
Jesús Martín Rodríguez
Grupo/s
1
Departamento
Estadística
Área
Estadística e Investigación Operativa
Centro
Fac. Biología
Despacho
Facultad de Medicina. Departamento de Estadística.
Horario de tutorías

Previa cita

URL Web
biplot.usal.es
E-mail
jmartin@usal.es
Teléfono
923294400 Ext 1852
Profesor
Antonio Blázquez Zaballos
Grupo/s
1
Departamento
Estadística
Área
Estadística e Investigación Operativa
Centro
Fac. Medicina
Despacho
3.13
Horario de tutorías

Previa cita

URL Web
http://biplot.usal.es
E-mail
abz@usal.es
Teléfono
Ext. 6986

2. Sentido de la materia en el plan de estudios

Bloque formativo al que pertenece la materia.

Fundamentos y metodologías de investigación. Estudios métricos de información.

 

Papel de la asignatura.

Herramienta imprescindible en distintos campos de formación para el Grado en Información y la Documentación: evaluación de recursos, procesos y servicios de las unidades de formación; el desarrollo de estudios de la comunidad de usuarios; o el análisis cuantitativo de la producción científica en un determinado ámbito.

 

 

Perfil profesional.

El titulado en Información y Documentación debe estar capacitado para trabajar como gestor de la información/documentación y en el servicio al usuario en cualquier tipo de unidad o servicio de información, y como gestor de contenidos.

En términos generales, dentro de las competencias del futuro titulado, se recoge las habilidades en la obtención, tratamiento e interpretación de datos sobre el entorno de las unidades y servicios de información, y el estudio, la gestión y la evaluación de los procesos de producción, transferencia y uso de la información y de la actividad científica.

3. Recomendaciones previas

No se requiere una formación avanzada en materias concretas. Se consideran suficientes los conocimientos adquiridos en el bachillerato, en concreto los adquiridos en las diferentes asignaturas de Matemáticas cursadas en el Bachillerato y enseñanzas previas.

4. Objetivo de la asignatura

Generales:

  • Adquirir los recursos y habilidades necesarios en la obtención, tratamiento e interpretación de datos sobre el entorno de las unidades y servicios de información, y el estudio, la gestión y la evaluación de los procesos de producción, transferencia y uso de la información y de la actividad científica.

Específicos:

  • Adquirir la capacidad de ordenación y resumen de un conjunto de datos.
  • Describir un conjunto de datos a través de varias medidas numéricas.
  • Utilizar e interpretar el modelo de regresión lineal para evaluar las relaciones entre características numéricas.
  • Comprender el concepto de probabilidad como traslación del concepto de frecuencia relativa en la muestra.
  • Distinguir las distintas distribuciones teóricas probabilísticas.
  • Utilizar correctamente las tablas para localizar probabilidades y sus correspondientes valores asociados.
  • Comprender el concepto de confianza diferenciándolo del de probabilidad.
  • Calcular intervalos de confianza para una media y una proporción en función de las características muestrales.
  • Diferenciar entre distintos muestreos aleatorios y aquellos que no lo son.
  • Definir los conceptos básicos en la formulación de un contraste de hipótesis.
  • Diferenciar entre los diferentes errores asociados a un contraste de hipótesis y sus relaciones.
  • Comprender el concepto de nivel de significación y potencia en un contraste.
  • Utilizar adecuadamente los contrastes de hipótesis en función del objetivo perseguido en cada experiencia concreta.
  • Emplear adecuadamente el p-valor para resolver un contraste de hipótesis.
  • Diferenciar la utilización y conceptos relevantes entre contrastes paramétricos y no paramétricos.
  • Utilizar correctamente el análisis de la varianza para comparaciones de más de dos poblaciones normales.
  • Emplear correctamente las comparaciones por parejas en la comparación de más de dos poblaciones.
  • Comprender los contrastes de asociación para estudiar las relaciones entre características cualitativas.
  • Conocer el papel que juega la investigación por encuesta en la planificación de redes y sistemas de información, en la gestión de las unidades, en la evaluación de centros, servicios y programas, así como en la identificación de necesidades de información y categorización de usuarios

5. Contenidos

Teoría.

BLOQUE 1: ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA.

Tema 1: Variables y escalas de medida. Tabulación. Representaciones gráficas.

Tema 2: Descripción de una muestra: tendencia central, posición y dispersión. Gráficos asociados.

Tema 3: Análisis de regresión y correlación. Distribuciones bidimensionales. Covarianza y coeficiente de correlación lineal. Regresión lineal mínimo cuadrática. Gráfico de residuos.

BLOQUE 2: CÁLCULO DE PROBABILIDADES.

Tema 4: Nociones básicas de probabilidad.

Tema 5: Distribuciones discretas de probabilidad: Binomial, Poisson e Hipergeométrica.

Tema 6: Distribuciones continuas de probabilidad: Normal, t de Student, Chi-cuadrado y F de Snedecor. Utilización de tablas.

BLOQUE 3: MUESTREO.

Tema 7: Muestreos probabilísticos.

Tema 8: Muestreos no probabilísticos.

BLOQUE 4: INFERENCIA ESTADÍSTICA.

Tema 9: Estimación puntual. Estimación por intervalos.

Tema 10: Contrastes de hipótesis para una y dos poblaciones normales.

Tema 11: Contrastes no paramétricos para tendencia central.

Tema 12: Análisis de la varianza.

BLOQUE 5: ANÁLISIS DE TABLAS DE CONTINGENCIA.

Tema 13: Tablas de contingencia. Contrates de asociación. Medidas de asociación.

Tema 14: Búsqueda de las causas de la significación en tablas de contingencia.

6. Competencias a adquirir

Específicas.

Identificación de los puntos fuertes y débiles de una organización, de un producto o de un servicio utilizando procedimientos estadísticos.

Utilización de indicadores para proponer soluciones que conduzcan a mejorar la calidad.

Capacidad para interpretar y evaluar resultados científicos obtenidos mediante procedimientos estadísticos.

Transversales.

Instrumentales:

  • Capacidad de análisis y síntesis.
  • Resolución de problemas.
  • Conocimientos de informática en el ámbito de estudio.
  • Toma de decisiones.

Personales:

  • Razonamiento crítico.

Sistémicas:

  • Adaptación a nuevas situaciones.

7. Metodologías

La asignatura consta de dos horas de clases magistrales por semana en las que el profesor explicará los conceptos y contenidos de la asignatura y resolverá problemas aplicando estos conceptos.

Con una periodicidad quincenal se resolverán casos prácticos, a partir de los conceptos teóricos revisados en las clases magistrales, mediante el uso de paquetes informáticos para el análisis estadístico de conjunto de datos.

Regularmente se proporcionarán una guía con problemas de aplicación práctica, con la finalidad de que el alumno consiga la destreza necesaria en el cálculo y uso de aquellos conceptos de uso más frecuente.

El profesor atenderá bajo demanda de los estudiantes requerimientos académicos relacionados con la asignatura. Esto podrá realizarse bien de forma presencial o utilizando el correo electrónico cuando lo demandado por el alumno así lo permita.

 

8. Previsión de Técnicas (Estrategias) Docentes

9. Recursos

Libros de consulta para el alumno.

EGGHE, L. y ROUSSEAU, R. (1990). Introduction to infometrics: quantitative methods in library, documentation and information science. ELSEVIER. Amsterdam.

HAFNER, A. W. (1998). Descriptive statistical techniques for librarians. AMERICAN LIBRARY ASSOCIANTION. Chicago.

MOYA, F.; LÓPEZ GIJÓN, J. Y GARCÍA CARO, C (1996). Técnicas cuantitativas aplicadas a la Biblioteconomía y la Documentación. SÍNTESIS. Madrid.

POWELL, R.R. (1997). Basic Research Methods for Librarians. ASIST. Greenwich. (4ª ed. 2004).

SIMPSON, I. S. (1990). How to interpret statistical data: a guide for librarians and information scientists. LIBRARY ASSOCIATION. Londres.

VAUGHAN, L. (2003). Statistical Methods for the Information Professional. ASIST. Hedford.

Otras referencias bibliográficas, electrónicas o cualquier otro tipo de recurso.

FERREIRO ALÁEZ, L. (1993). Bibliometría: análisis bivariante. EYPASA. Madrid.

LLOPIS PEREZ, J. (1996). La estadística: una orquesta hecha instrumento. ARIEL CIENCIA. Barcelona.

RUIZ-MAYA, L. (2000). Métodos estadísticos de investigación en las Ciencias Sociales: técnicas no paramétricas. AC, Madrid.

SMITH, M. (1996). Collecting and using public library statistics. NEAL-SCHUMAN PUBLISHERS. New York.

Material preparado por los profesores colgado en la plataforma

10. Evaluación

Consideraciones generales.

Se realizarán dos pruebas escrita obligatoria al finalizar la asignatura.

La primera prueba estará compuesta de dos partes.

La primera parte consistirá en una revisión de los conceptos más relevantes mediante la formulación de un cuestionario donde se incluirán desde preguntas cortas (cuya respuesta se podrá resolver en menos de 100 palabras), hasta preguntas opción múltiple. La segunda parte completará esta prueba con la resolución de varios problemas que impliquen la utilización de los estos conceptos más relevantes.

Se incluye una segunda prueba que conlleva la resolución de casos prácticos mediante la herramienta informática utilizada en el periodo lectivo.

Criterios de evaluación.

La primera prueba escrita de revisión de conceptos y resolución de problemas a partir de ellos tendrá un peso del 70% sobre la valoración final.

La segunda prueba sobre resolución de casos prácticos utilizando un paquete informático para el análisis estadístico de datos tendrá un peso del 30% sobre la valoración final.

Es necesario superar ambas pruebas para obtener un resultado equivalente al Aprobado o superior.

Instrumentos de evaluación.

Cuestionarios, ítems para identificar como verdaderos o falsos, ítems con varias opciones y problemas de aplicación práctica.

Cuestionario orientado para resolver un caso práctico desde el punto de vista del análisis estadístico de datos mediante un paquete informático.

Recomendaciones para la evaluación.

Resolver de forma habitual los problemas proporcionados a lo largo del semestre, con la finalidad de conseguir una segura comprensión de los conceptos revisados en la asignatura.

Utilizar la bibliografía para profundizar en la compresión y adquirir varios puntos de vista sobre la materia.

Utilizar las tutorías de forma activa para resolver todas aquellas lagunas que se puedan generar a lo largo del semestre.

Recomendaciones para la recuperación.

Si la materia no es superada por el alumno en la convocatoria oficial, se podrá presentar a la convocatoria extraordinaria fijada para ello. Tiene que considerar que los criterios de evaluación serán los indicados antes y por tanto es imprescindible superar la parte práctica de la asignatura de resolución de casos prácticos usando una herramienta informática para el análisis de datos.

11. Organización docente semanal