Última revisión realizada: 28/04/2021

Denominación de la asignatura: Análisis e Interpretación de Datos
Maestría a la que pertenece: Maestría en Análisis y Visualización de Datos Masivos – Big Data
Créditos ECTS: 9
Ciclo en mapa curricular ideal: Primer semestre

Presentación

La era de la información en que vivimos requiere que sepamos manejar datos. La ciencia que se encarga de «aprender» a partir de estos datos es la estadística. Para aprender o leer estos datos debemos saber producirlos, analizarlos y sacar conclusiones de ellos. Cuanto mayor sea nuestra comprensión del uso de las herramientas estadísticas, mayor será nuestra capacidad de analizar la realidad (o leer la «historia» que hay en los datos), lo que nos permitirá tomar decisiones lo más correctas posibles. A día de hoy, no podemos tomar una decisión con garantías basándonos tan solo en nuestra intuición, es preciso echar mano de la estadística y sus herramientas.

Más específicamente, en esta asignatura aprenderéis los conceptos introductorios de la estadística, así como a razonar estadísticamente. Aprenderéis, entre otras cosas, a graficar las representaciones de datos más habituales, a manejar con soltura las relaciones lineales entre dos variables, etc.

Se hará hincapié en la estadística inferencial, para ello se repasarán los principios de probabilidad en los que esta descansa. Las técnicas inferenciales son importantes, pues nos permitirán contrastar conjeturas que hacemos constantemente sobre cómo es una determinada población a través de los llamados contrastes de hipótesis.

Por último, cabe destacar el carácter aplicado, dinámico y actual en el que se enmarca la asignatura, ya que se estudiarán casos reales de aplicación e informes estadísticos recientes de diferentes campos. Además, el enfoque didáctico que se va a emplear, dentro de la seriedad que se le presupone, procurará generar interés y aprecio por la ciencia estadística en el alumno.

Tema 1. Introducción a la estadística

  • ¿Qué es la estadística?
  • Población, muestra y muestreo
  • Tipos de variables estadísticas
  • Diseños de experimentos
  • Razonamiento estadístico
  • Representando los datos: distribución de frecuencias
  • Tabulación de variables
  • Gráficas básicas
  • El arte de elegir el gráfico adecuado
  • Retos de la estadística en Big Data
  • Referencias bibliográficas

Tema 2. Estadística computacional

  • Principios básicos
  • Ámbitos de aplicación
  • Técnicas básicas de programación
  • Presentación del software R

Tema 3. Medidas que resumen la información

  • Medidas de tendencia central
  • Medidas de tendencia central robustas
  • Medidas de dispersión
  • Medidas de dispersión robustas
  • Medidas de posición y forma
  • Gráficos de caja
  • Datos atípicos y análisis exploratorio de datos
  • Referencias bibliográficas

Tema 4. Regresión y correlación

  • Introducción
  • Correlación
  • Regresión lineal
  • Gráfico de residuos
  • Regresión lineal multivariante
  • Regresión no lineal
  • LTS (Least Trimmed Squares)
  • Referencias bibliográficas

Tema 5. Probabilidad condicional y variables aleatorias

  • Introducción a la teoría de la probabilidad
  • Principios de la teoría de la probabilidad
  • Probabilidad condicional e independencia
  • Variable aleatoria
  • Modelos discretos
  • Modelos continuos
  • Referencias bibliográficas

Tema 6. Distribución en el muestreo

  • Distribución en el muestreo del conteo y la proporción muestral
  • Teorema Central del Límite y distribución de la media muestral
  • Aplicabilidad del Teorema Central del Límite en ámbitos Big Data
  • Estimación puntual vs estimación por intervalos
  • Propiedades de los estimadores
  • Referencias bibliográficas

Tema 7. Intervalos de confianza

  • Introducción a los intervalos de confianza
  • Intervalo de confianza para la media de una población normal: varianza conocida y desconocida
  • Calculando el tamaño de la muestra
  • Intervalo de confianza para la proporción
  • Intervalo de confianza para la varianza de una población normal
  • Intervalo de confianza para la diferencia de medias y proporciones
  • Intervalos de confianza robustos
  • Referencias bibliográficas

Tema 8. Contrastes de hipótesis

  • Introducción a los contrastes de hipótesis
  • Dos tipos de error en la significancia estadística
  • Pasos a seguir en un contraste de hipótesis
  • Contrastes de hipótesis para una media
  • Contrastes de hipótesis para la proporción
  • Contrastes de hipótesis sobre la varianza
  • Contrastes paramétricos para dos muestras
  • Contrastes de hipótesis robustos
  • Referencias bibliográficas

Tema 9. Regresión

  • El modelo de regresión simple
  • Contrastando la regresión
  • Contrastando la regresión con el programa
  • La regresión como suma de cuadrados
  • Aplicación de las TIC
  • Referencias bibliográficas

Tema 10. Análisis de componentes principales

  • Motivación
  • Definición
  • Aplicaciones
  • Ejemplo de aplicación en R
  • Referencias bibliográficas

Las actividades formativas de la asignatura se han elaborado con el objetivo de adaptar el proceso de aprendizaje a las diferentes capacidades, necesidades e intereses de los alumnos.

Las actividades formativas con el docente son las siguientes:

  • Diálogo e interacción virtual con profesor.
  • Participación activa durante la clase virtual.
  • Formulación de preguntas sobre los temas y problemas planteados en la sesión virtual.
  • Exposición de dudas y de preguntas mediante el uso de correo web.
  • Análisis y solución de problemas con exposición de ideas mediante el chat.

Las actividades formativas independientes son las siguientes:

  • Test parciales.
  • Participación en foros.
  • Análisis compartivo de idearios educativos.
  • Trabajo sobre el compromiso del profesor como agente ético.
Descargar programación

Estas actividades formativas prácticas se completan, por supuesto, con estas otras:

  • Estudio personal
  • Tutorías. Las tutorías se pueden articular a través de diversas herramientas y medios. Durante el desarrollo de la asignatura, el profesor programa tutorías en días concretos para la resolución de dudas de índole estrictamente académico a través de las denominadas “sesiones de consultas”. Como complemento de estas sesiones se dispone también del foro “Pregúntale al profesor de la asignatura” a través del cual se articulan algunas preguntas de alumnos y las correspondientes respuestas en el que se tratan aspectos generales de la asignatura. Por la propia naturaleza de los medios de comunicación empleados, no existen horarios a los que deba ajustarse el alumno.
  • Examen final online

Bibliografía básica

Recuerda que la bibliografía básica es imprescindible para el estudio de la asignatura. Cuando se indica que no está disponible en el aula virtual, tendrás que obtenerla por otros medios: librería UNIR, biblioteca...

Los textos necesarios para el estudio de la asignatura han sido elaborados por UNIR y están disponibles en formato digital para consulta, descarga e impresión en el aula virtual.

Además, en estos temas deberás estudiar la siguiente bibliografía:

Tema 1, tema 3, tema 4 y tema 5, tema 6, tema 7

Ríus, F. (1998). Bioestadística: Métodos y aplicaciones. Málaga: Universidad de Málaga. Publicaciones. Versión electrónica: https://www.bioestadistica.uma.es/baron/apuntes/clase/apuntes/pdf/

Tema 6

Triola, M. F. (2009). Estadística (10ª ed), p. 269-277, 280-286, 291-298. México: Pearson. ISBN: 978-970-26-1287-2.

Tema 7

Triola, M. F. (2009). Estadística (10ª ed), p. 320-331, 338345, 349-354. México: Pearson. ISBN: 978-970-26-1287-2.

Tema 8

Triola, M. F. (2009). Estadística (10ª ed), p. 389-398. México: Pearson. ISBN: 978-970-26-1287-2.

Tema 9

Newbold, P., Carlson, W. y Thorne, B. (2008). Estadística para administración y Economía (6ª Edición), p. 431-496. Madrid. Pearson Educación. ISBN: 9788415552208

Bibliografía complementaria

  • Amón, J. (1984). Estadística para Psicólogos. Vol 2: Probabilidad y Estadística Inferencial. Madrid: Pirámide.
  • Field, A. (2009). Discovering statistics using SPSS. California: SAGE.
  • Gutiérrez, E. y Vladimirovna, O. (2016). Estadística inferencial 1 para ingeniería y ciencias. México: Grupo Editorial Patria.
  • Kreyszig, E. (1983). Introducción a la Estadística Matemática. México: Limusa.
  • Martín, A. (2004). Bioestadística para las ciencias de la salud. Madrid: Norma-Capitel.
  • Moore, D.S. (2006). Introduction to the practice of statistics (5th ed.). New York: Freeman and Company.
  • Puente, C. (2018). Estadística descriptiva e inferencial. Madrid: Ediciones IDT.
  • Stigler, S.M. (1998). The history of statistics: The measurement of uncertainty before 1900 (7 ed.). London: Belknap Press of Harvard University Press.
  • Tomeo, V. & Uña, I. (1990). Diez lecciones de estadística descriptiva. Madrid: AC.

La calificación se compone de dos partes principales:

Examen: se realiza al final de la asignatura, es de carácter online y obligatorio. El examen se valora sobre 10 puntos.

Evaluación continua: se compone de las calificaciones obtenidas en las diferentes actividades formativas llevadas a cabo a lo largo de la asignatura.

La nota final se calcula teniendo en cuenta que la nota obtenida en el examen equivale al 30% y la nota obtenida en la evaluación continua equivale al 70%. La nota final debe sumar mínimo 7 puntos para aprobar la asignatura.

Sistema de evaluación %
Evaluación continua 70
Examen final online 30

Obviamente, al tratarse de formación online puedes organizar tu tiempo de estudio como desees, siempre y cuando vayas cumpliendo las fechas de entrega de actividades, trabajos y exámenes. Nosotros, para ayudarte, te proponemos los siguientes pasos:

  1. Desde el Campus virtual podrás acceder al aula virtual de cada asignatura en la que estés matriculado y, además, al aula virtual del Curso de introducción al campus virtual. Aquí podrás consultar la documentación disponible sobre cómo se utilizan las herramientas del aula virtual y sobre cómo se organiza una asignatura en la UNIR y también podrás organizar tu plan de trabajo con tu tutor personal.
  2. Observa la programación semanal. Allí te indicamos qué parte del temario debes trabajar cada semana.
  3. Ya sabes qué trabajo tienes que hacer durante la semana. Accede ahora a la sección Temas del aula virtual. Allí encontrarás el material teórico y práctico del tema correspondiente a esa semana.
  4. Comienza con la lectura de las Ideas clave del tema. Este resumen te ayudará a hacerte una idea del contenido más importante del tema y de cuáles son los aspectos fundamentales en los que te tendrás que fijar al estudiar el material básico. Consulta, además, las secciones del tema que contienen material complementario.
  5. Dedica tiempo al trabajo práctico (sección Actividades y Test). En la programación semanal te detallamos cuáles son las actividades correspondientes a cada semana y qué calificación máxima puedes obtener con cada una de ellas.
  6. Te recomendamos que participes en los eventos del curso (sesiones presenciales virtuales, foros de debate…). Para conocer la fecha concreta de celebración de los eventos debes consultar las herramientas de comunicación del aula vitual. Tu profesor y tu tutor personal te informarán de las novedades de la asignatura.

En el aula virtual del Curso de introducción al campus virtual encontrarás siempre disponible la documentación donde te explicamos cómo se estructuran los temas y qué podrás encontrar en cada una de sus secciones.

Recuerda que en el aula virtual del Curso de introducción al campus virtual puedes consultar el funcionamiento de las distintas herramientas del aula virtual: Correo, Foro, Sesiones presenciales virtuales, Envío de actividades, etc.

Ten en cuenta estos consejos...

  • Sea cual sea tu plan de estudio, accede periódicamente al aula Virtual, ya que de esta forma estarás al día de las novedades del curso y en contacto con tu profesor y con tu tutor personal.
  • Recuerda que no estás solo: consulta todas tus dudas con tu tutor personal utilizando el correo electrónico. Además, siempre puedes consultar tus dudas sobre el temario en los foros que encontrarás en cada asignatura (Pregúntale al profesor).
  • ¡Participa! Siempre que te sea posible accede a los foros de debate. El intercambio de opiniones, materiales e ideas nos enriquece a todos.
  • Y ¡recuerda!, estás estudiando con metodología on line: tu esfuerzo y constancia son imprescindibles para conseguir buenos resultados. ¡No dejes todo para el último día!