PROGRAMA DE ESTUDIOS A. Antecedentes Generales. -

Nombre de la asignatura

: Taller de herramientas Estadísticas

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Carácter de la asignatura (obligatoria/ electiva)

: Obligatoria

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Pre – requisitos

: LCP 219 Estadística

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Co – requisitos

: No tiene

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Créditos

: 10

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Ubicación dentro del plan de estudio (semestre o año)

: Sexto Semestre

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Número de clases por semanas (incluyendo las prácticas) : 3 Horas académicas de clases por período académico

: 68

Horas académicas de prácticas por período académico

: 34

B. Intenciones del curso: La presente asignatura se centra en el estudio de conceptos estadísticos, con el objeto de presentar de manera progresiva al estudiante una serie de herramientas básicas que contribuyan de forma sólida a perfeccionar sus aptitudes para manipular, resumir y analizar datos o conjuntos de datos, aplicadas en las ciencias sociales, a través del uso de software estadísticos, así como para discriminar entre los distintos niveles de uso. Para ello, se hacen necesarios conocimientos estadísticos descriptivos e inferenciales para un análisis e interpretación adecuado de los datos, inferir resultados y elaborar conclusiones Competencias del Perfil de Egreso. Esta asignatura se ubica en el primer ciclo de estudios denominado Licenciatura, y tributa a las siguientes competencias genéricas de la UDD, visión analítica y comunicación. Y a la competencia específica de carrera, procesar datos y analizar resultados de investigaciones en el ámbito de la Ciencia Política y Políticas Públicas.

C. Objetivos Generales del Curso: Declarativos 1. Reconocer la estadística descriptiva y la metodología de pruebas de hipótesis para establecer modelos que simplifiquen las relaciones entre variables. 2. Identificar elementos del software STATA y SPSS, para realizar análisis estadístico. 3. Diferenciar distintas técnicas estadísticas mediante el uso de programas computacionales especializados para el análisis de datos Procedimentales 1. Aplicar las herramientas estadísticas en la resolución de problemas para apoyar la toma de decisiones metodológicas adecuadas a un problema de análisis de datos. 2. Aplicar herramientas estadísticas de software STATA y SPSS que permitan el análisis exploratorio de conjuntos de datos y resolver pruebas de hipótesis. 3. Interpretar los resultados de las técnicas estadísticas entregadas por los programas Excel, STATA y SPSS de manera pertinente. 4. Construir, editar y analizar bases de datos, resumiendo información (Tablas y Gráficos) y generando informes usando software computacional Actitudinales 1. Valorar la importancia de cuantificar, analizar e interpretar estadísticamente la información cuantitativa, para otorgarle validez a los resultados. D. Contenidos Unidad I. Variables, indicadores y bases de datos 1. Tipos de variables (cualitativas y cuantitativas) 2. Tipos de indicadores 3. Series de tiempo 4. Tipos de bases de datos 5. Fuentes de información Unidad II. Aplicaciones computacionales 1. Presentación y usos de Excel 2. Presentación y usos de SPSS 3. Importación y exportación de bases de datos 4. Creación y transformación de variables (formatos y tipos de variables) 5. Incorporación horizontal y vertical de variables y observaciones 6. Etiquetado y codificación de variables Unidad III. Estadística Descriptiva Unidimensional 1. Población y Muestra 2. Tipos de variables (cualitativas y cuantitativas) 3. Escalas de medición 4. Distribución de Frecuencias

5. 6. 7. 8.

Gráficos asociados a los distintos tipos de variables Medidas de Tendencia Central Medidas de Dispersión y Asimetría Aplicaciones SPSS y STATA

Unidad IV. Estadística Descriptiva Bidimensional 1. Distribuciones Bidimensionales de Frecuencias 2. Covarianza 3. Coeficiente de Correlación 4. Aplicaciones SPSS y STATA 5. Construcción de gráficos y tablas a. Gráficos de líneas, barra, dispersión y cajas b. Tablas de una y múltiples entradas Unidad V. Pruebas de Hipótesis 1. Contraste de hipótesis y niveles de significancia 2. Contrastes relativos a la media en una y dos poblaciones: caso de varianza conocida 3. Contrastes relativos a la media en una y dos poblaciones: caso de varianza desconocida 4. Contraste de hipótesis sobre proporciones en una y dos poblaciones 5. Valor -p 6. Aplicaciones SPSS y STATA Unidad VI. Regresión Lineal Simple 1. Método de Mínimos Cuadrados Ordinarios(MICO) 2. Supuestos MICO 3. Propiedades de los Estimadores de Mínimos Cuadrados Ordinarios 4. Inferencia Estadística: intervalos, pruebas de hipótesis y análisis de varianza 5. Interpretación de parámetros 6. Aplicaciones SPSS y STATA 7. Matriz de Covarianzas 8. Matriz de Correlaciones 9. Regresión no lineal 10. Regresión Logística 11. Inferencia estadística 12. interpretación de parámetros 13. Aplicaciones SPSS y STATA Unidad VII. Análisis multivariado 1. Análisis de conglomerados 2. Análisis de componentes principales 3. Análisis factorial

E. Metodología de Enseñanza: Las clases se realizarán mediante la utilización de diversos métodos alternados: Clase Expositiva: Se entiende por clases expositivas todas aquellas que siendo responsabilidad del profesor permiten entregar a los estudiantes contenidos preferentemente conceptuales, sin prejuicio de considerar los contenidos procedimentales y actitudinales. La clase expositiva también puede apoyarse de recursos audiovisuales como power point, prezi, entre otras. Clase Práctica o de Aplicación Se entiende por clases de aplicación todas aquellas que siendo responsabilidad del profesor permiten al estudiante una participación más activa en la construcción del conocimiento, desarrollando contenidos preferentemente procedimentales, sin prejuicio de considerar contenidos conceptuales. Entre ellas: lecturas guiadas; análisis de casos prácticos, trabajos grupales con exposición oral y escrita, proyectos, trabajos prácticos, informes, portafolio, debates, análisis de textos, uso de pizarra digital, tecleras, entre otras. Las metodologías antes expuestas requieren del desarrollo de un producto concreto que permite verificar el avance en el logro de las competencias declaradas en el programa de asignatura, a través de un desempeño específico. F. Evaluación: Evaluaciones Teóricas: 30% Se entiende por evaluaciones teóricas todas aquellas que siendo sumativas permitan verificar el logro de los aprendizajes preferentemente conceptuales, y así lograr las competencias a las cuales tributa el programa de estudio, sin prejuicio de considerar los aprendizajes procedimentales y actitudinales. Certamen I. 30% Evaluaciones Prácticas: 70% Se entiende por evaluaciones prácticas todas aquellas que siendo formativas o desarrolladas durante el proceso permitan verificar el desempeño del estudiante preferentemente a través de los aprendizajes procedimentales, y así lograr las competencias a las cuales tributa el programa de estudio, incluyendo en el mismo desempeño de los estudiantes, los aprendizajes conceptuales y actitudinales. Entre ellas: Talleres, proyectos, trabajos prácticos, informes, portafolio, debates, análisis de textos, entre otras. El producto final que permite verificar el logro de las competencias declaradas en el programa de asignatura debe tener una ponderación mayor dentro de las evaluaciones prácticas. Examen final El examen final de la asignatura tendrá una ponderación de un 40%.

G. Bibliografía: Bibliografía Obligatoria 1. Walpole, R.E.; Myers R.H. (1992) Probailidad Y Estadística. Mc Graw Hill. 2. Hanke, J.; Reitsch, A. (1997) Estadística Para Negocios. Mc Graw Hill, 2da. Edición. 3. Richard P. Runyon, Audrey Haber (1984). Estadística para la Ciencias Sociales. AddisonWesley Iberoamericana. 4. Hopkins, K.; Hopkins, BR. y Glass, GV. 1997. Estadísticas Básica para las Ciencias Sociales y del Comportamiento. Tercera Edición. Prentice Hall Hispanoamericana. México. Bibliografía Complementaria 1. Gene Glass, Julian Standley. Métodos Estadísticos aplicados a las Ciencias Sociales. Prentice Hall. 2. Sheldon M. Introducción a la Estadística. Segunda Edición. Editorial Reverté. 3. IBM. 2012. Manual del usuario del sistema básico de IBM SPSS Statistics 21. IBM Software Group.