Fundamentos y metodologías de investigación. Estudios métricos de información.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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

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.

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.

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.

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.

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.