Presentación

La estadística debe ser una materia que cualquier periodista ha de dominar, más si cabe si nos referimos al periodismo de investigación. Al hablar de estadística se tienen dos ramas bien diferenciadas: por un lado, la estadística descriptiva, que tiene un carácter informador de la realidad a la que nos enfrentamos, y, por otro, la estadística inferencial, que trata de establecer leyes generales a partir de los datos de los que se disponen.

La estadística descriptiva es muy importante a la hora de dar una información veraz sin que influyan en ella las percepciones personales o la subjetividad ya que, como su propio nombre indica, su función principal es la de describir.

La estadística inductiva o inferencial constituye uno de los pilares metodológicos del periodismo de datos. Aplicada a la interpretación de la realidad, la inducción o inferencia estadística permite al periodista conocer la forma en que fueron obtenidos los datos cuantitativos en su poder, los métodos, técnicas y procedimientos analíticos más comunes, así como el control de los errores en las muestras y en los estimadores.

En consecuencia, el periodista que domina la estadística inferencial es capaz de especificar, estimar, evaluar y presentar los resultados de sus análisis de datos de manera sencilla e intuitiva, así como de localizar relaciones de interdependencia entre fenómenos observados y medidos intensiva o extensivamente.

En esta asignatura vamos a hacer un recorrido por ambas ramas tratando con mayor detalle aquellos conceptos más relacionados con el periodismo. Así, comenzaremos explicando los conceptos básicos tanto de estadística como de probabilidad para, a continuación, centrarnos en la distribución de datos más conocida y utilizada, la distribución normal, y tratar después con el concepto de inferencia estadística.

En una segunda parte pasaremos a ver la estadística descriptiva, tanto de variables continuas como categóricas, seguido de los análisis exploratorio y predictivo, para finalizar con el estudio del análisis longitudinal y tratar brevemente las series temporales.

Competencias

Competencias básicas

• CB6. Poseer y comprender conocimientos que aporten una base u oportunidad de ser originales en el desarrollo y/o aplicación de ideas, a menudo en un contexto de investigación.
• CB7. Que los estudiantes sepan aplicar los conocimientos adquiridos y su capacidad de resolución de problemas en entornos nuevos o poco conocidos dentro de contextos más amplios (o multidisciplinares) relacionados con su área de estudio.
• CB8. Que los estudiantes sean capaces de integrar conocimientos y enfrentarse a la complejidad de formular juicios a partir de una información que, siendo incompleta o limitada, incluya reflexiones sobre las responsabilidades sociales y éticas vinculadas a la aplicación de sus conocimientos y juicios.
• CB9. Que los estudiantes sepan comunicar sus conclusiones y los conocimientos y razones últimas que las sustentan a públicos especializados y no especializados de un modo claro y sin ambigüedades.
• CB10. Que los estudiantes posean las habilidades de aprendizaje que les permitan continuar estudiando de un modo que habrá de ser en gran medida autodirigido o autónomo.

Competencias generales

• CG1. Aplicar los conocimientos adquiridos para resolver problemas en diferentes entornos dentro de contextos multidisciplinares relacionados con el periodismo de investigación basado en datos.
• CG3. Integrar los conocimientos adquiridos y utilizar la terminología adecuada en relación al periodismo de investigación basado en datos.
• CG4. Actualizar la información y los conocimientos de forma autónoma, para estar al día de las últimas tendencias en el periodismo de investigación basado en datos y su visualización.

Competencias específicas

• CE1. Seleccionar los datos más relevantes para la investigación en curso dentro de una amplia gama de fuentes de datos adaptadas al periodismo de investigación basado en datos y su visualización.
• CE2. Analizar y resumir los datos desde una perspectiva científica para su aplicación y uso en el  periodismo de investigación.
• CE3. Explorar y detectar anomalías en los datos obtenidos de diversas fuentes para su utilización en el periodismo de investigación.
• CE4. Familiarizarse con diversos estándares de datos y utilizar herramientas de conversión entre ellos en el contexto del periodismo de investigación basado en datos y su visualización.

Competencias transversales

• CT1. Analizar de forma reflexiva y crítica las cuestiones más relevantes de la sociedad actual para una toma de decisiones coherente.
• CT2. Identificar las nuevas tecnologías como herramientas didácticas para el intercambio comunicacional en el desarrollo de procesos de indagación y de aprendizaje grupal.
• CT3. Aplicar los conocimientos y capacidades aportados por los estudios a casos reales y en un entorno de grupos de trabajo en empresas u organizaciones.
• CT4. Adquirir la capacidad de trabajo independiente, impulsando la organización y favoreciendo el aprendizaje autónomo.

Contenidos

Tema 1. El acceso a la realidad a través de datos cuantitativos
Observación, variables y matrices de datos
Tipos de variables
Relaciones entre variables
Poblaciones y muestras
Interpretación y visualización de datos

Tema 2. Estadística descriptiva
Medidas de posición
Medidas de dispersión
Interpretación de los datos obtenidos
Gráficos y su interpretación

Tema 3. La distribución normal
El modelo de distribución normal
La estandarización mediante puntuaciones Z
La tabla de probabilidad normal
La regla del 68/95/99,7

Tema 4. La correlación entre variables
La correlación estadística
Coeficiente de correlación de Person
Coeficiente de correlación de Spearman
La bondad de ajuste de la distribución Chi-cuadrado
Tablas de contingencia

Tema 5. Análisis predictivo. Análisis de regresión lineal
Ajuste de recta, residuos y correlaciones
La regresión por mínimos cuadrados
Otros tipos de regresión
Tipos de residuos

Tema 6. El tratamiento de datos con Excel
El paquete EZAnalyze
Cálculo de estadísticas descriptivas con Excel
Cálculo de correlación y regresión con Excel
Gráficos con Excel

Tema 7. La inferencia estadística y el contraste de hipótesis
La inferencia estadística
Intervalos de confianza
El contraste de hipótesis
Tamaño poblacional y poder explicativo
Significación estadística vs. significación práctica

Tema 8. Comparación de grupos independientes
Grupos independientes
Comparación de las medias de dos grupos independientes
Comparación de las medias de más de dos grupos independientes

Tema 9. Comparación de grupos relacionados
Grupos relacionados
Comparación de las medias de dos grupos relacionados con pruebas paramétricas
Comparación de las medias de dos grupos relacionados con pruebas no paramétricas

Tema 10. Análisis de datos con PSPP
Estadísticos descriptivos con PSPP
Correlación y regresión con PSPP
Gráficos con PSPP
Comparación de grupos independientes con PSPP

Tema 11. Análisis factorial
Diseños factoriales
Puntuaciones factoriales
Tipos de diseños factoriales

Tema 12. Series temporales
Introducción a las series temporales.
Tendencia, estacionalidad y otras fluctuaciones.
El método de ajuste lineal

Metodología

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 de esta asignatura son las siguientes:

• Trabajos. Se trata de actividades de diferentes tipos: reflexión, análisis de casos, prácticas, etc.
• Participación en eventos. Son eventos programados todas las semanas del cuatrimestre: sesiones presenciales virtuales, foros de debate, test.

En la programación semanal puedes consultar cuáles son las actividades concretas que tienes que realizar en esta asignatura.

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 presencial

Las horas de dedicación a cada actividad se detallan en la siguiente tabla:

Bibliografía

Bibliografía básica

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.

Bibliografía complementaria

Díez M. D., Barr, C. D. y Cetinkaya-Rundel, M. (2012). OpenIntro Statistics. Recuperado de https://drive.google.com/file/d/0B-DHaDEbiOGkY1FCdEJFNGV1Ym8/view?pli=1
Se puede consultar este documento en el aula virtual.

Lind, D. (2012). Estadística aplicada a los negocios y a la economía. Madrid: McGraw-Hill

Pardo Merino, A. (2014). Análisis de datos en Ciencias Sociales y de la Salud II. Madrid: Garceta.

Pérez, C. (2014). Técnicas estadísticas predictivas con IBM SPSS. Madrid: Garceta.

VV.AA. (2012). Estadística descriptiva. Madrid: McGraw-Hill e Interamericana de España.

Evaluación y calificación

El sistema de calificación se basa en la siguiente escala numérica:

La calificación se compone de dos partes principales:

El examen se realiza al final del cuatrimestre y es de carácter PRESENCIAL y OBLIGATORIO. Supone el 60% de la calificación final (6 puntos sobre 10) y para que la nota obtenida en este examen se sume a la nota final, es obligatorio APROBARLO (es decir, obtener 3 puntos de los 6 totales del examen).

La evaluación continua supone el 40% de la calificación final (es decir, 4 puntos de los 10 máximos). Este 40% de la nota final se compone de las calificaciones obtenidas en las diferentes actividades formativas llevadas a cabo durante el cuatrimestre.

Ten en cuenta que la suma de las puntuaciones de las actividades de la evaluación continua es de 6 puntos. Así, puedes hacer las que prefieras hasta conseguir un máximo de 4 puntos (que es la calificación máxima que se puede obtener en la evaluación continua). En la programación semanal de la asignatura, se detalla la calificación máxima de cada actividad o evento concreto puntuables.

Profesorado

David Ortega Ibáñez

Formación académica: Licenciado en psicología. Diplomado en criminología
Experiencia: Director Recursos Humanos en empresas como Avidesa Luis Suñer SA., ENACO (Grupo IFA), Banco de la Exportación. En la actualidad Responsable de Personas en Catalunya Caixa.
Líneas de investigación: Dirección Recursos Humanos.

Profesorado

María Álvarez Hernández

Formación académica: Licenciada en Matemáticas por la Universidad de Salamanca. Doctora en Estadística e Investigación Operativa por la Universidad de Granada.

Experiencia: Experiencia como docente en el departamento de Estadística e I. O. en la Universidad de Granada de 2009 a 2012 (área de Bioestadística) y en la Universidad de Vigo desde 2013 en la actualidad.

Líneas de investigación: Trayectoria científica desarrollada en el ámbito de la estadística, concretamente en el estudio de inferencias con datos categóricos, tablas de contingencia y sus parámetros de asociación, ampliando aspectos aplicados a las ciencias de la salud y a las ciencias sociales.

Orientaciones para el estudio

Obviamente, al tratarse de formación on-line 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 de Lo que necesitas saber antes de empezar. 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 personal con tu profesor-tutor.
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. Lee siempre el primer apartado, ¿Cómo estudiar este tema?, porque allí te especificamos qué material tienes que estudiar. Consulta, además, las secciones del tema que contienen material complementario (Lo + recomendado y + Información).
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 profesor-tutor te informarán de las novedades de la asignatura.

Recuerda que en el aula virtual de Lo que necesitas saber antes de empezar puedes consultar el funcionamiento de las distintas herramientas del aula virtual: Correo, Foro, Sesiones presenciales virtuales, Envío de actividades, etc.