Universitat Internacional de Catalunya
Análisis Descriptivo de Datos
Otras lenguas de impartición: inglés, castellano
En caso de que el alumno esté matriculado en la línea en inglés se impartirá la docencia de esta asignatura en este idioma.
Profesorado
Horas de tutoría concertadas por mail.
Presentación
Cuando se planifica una determinada acción económica, puede ser insuficiente que su diseño sea correcto e incluso bueno. Asimismo, también deben considerarse las circunstancias que envuelven esta acción, sus antecedentes y sus características, e incluso las cuestiones que condicionaran el comportamiento de las personas que pueden interferir en las acciones. Y es aquí donde interviene la estadística. El tratar datos relacionados con determinados hechos que son de nuestro interés nos servirá para tener un mayor conocimiento de la realidad y nos acercará a una mejor solución de los problemas. La estadística se convierte en una necesidad para la investigación económica y empresarial, en una doble vertiente: recogida de datos y como método. En este primer año se presenta un interés primordial por la estadística descriptiva y por presentar los conceptos introductorios probabilísticos.
Requisitos previos
Se recomienda haber cursado la materia de Matemáticas.
Objetivos
Suministrar las herramientas necesarias para sintetizar la información que se recoja.
Incluir elementos introductorios al análisis de la causalidad entre diversas variables.
Introducir los conceptos probabilísticos como base de la estadística inferencial que se imparte en el curso de Estadística 2.
Competencias/Resultados de aprendizaje de la titulación
- 19 - Analizar las variables cuantificables del entorno económico e incorporarlas en la toma de decisiones.
- 28 - Utilizar en otra lengua y con habilidad la terminología y las estructuras relacionadas con el ámbito económico-empresarial.
- 31 - Desarrollar la capacidad para identificar e interpretar datos numéricos.
- 32 - Adquirir habilidades en la resolución de problemas a partir de información cuantitativa y cualitativa.
- 35 - Ser capaz de analizar series temporales.
- 36 - Ser capaz de interpretar datos cuantitativos y cualitativos, y de usar herramientas matemáticas y estadísticas aplicables a los procesos empresariales.
- 40 - Ser capaz de seleccionar el método estadístico adecuado atendiendo al objeto de análisis.
- 41 - Ser capaz de sintetizar descriptivamente la información.
- 42 - Ser capaz de analizar fenómenos económicos de forma empírica.
- 43 - Adquirir habilidad en el manejo de software estadístico.
- 50 - Aquirir la capacidad de relacionar conceptos y realizar ejercicios de análisis y de síntesis.
- 51 - Desarrollar habilidades en la toma de decisiones.
- 52 - Ser capaz de desarrollar aptitudes en las relaciones interpersonales y de trabajo en equipo.
- 53 - Adquirir habilidades para el aprendizaje autónomo.
- 54 - Ser capaz de expresar ideas y argumentos de manera ordenada y coherente tanto oralmente como de forma escrita.
- 56 - Ser capaz de hacer argumentaciones que favorezcan el razonamiento crítico y autocrítico.
- 64 - Capacidad de planificación y organización del trabajo.
- 65 - Adquirir la capacidad de aplicar los conocimientos en la práctica.
- 66 - Capacidad de recuperación y tratamiento de la información.
- 67 - Adquirir capacidad para expresarse en otras lenguas.
Resultados de aprendizaje de la asignatura
Conocer la terminología, la notación y los métodos de las diferentes materias del módulo cuantitativo.
Identificar y comprender los conceptos fundamentales de las materias del módulo cuantitativo.
Ser capaz de analizar y sintetizar la información obtenida de las clases presenciales y del material complementario aportado por el profesor.
Seleccionar el método matemático o estadístico para resolver un determinado problema económico.
Contenidos
Tema 1. Introducción al concepto de estadística
1.1. La estadística en la economía y el mundo empresarial.
1.2. Conceptos de población y muestra.
1.3. Tipos de datos económicos y clasificación de variables.
1.4. Obtención de información estadística.
Tema 2. Análisis descriptivo de variables unidimensionales
2.1. Distribución de frecuencias.
2.1.1. Tabulación de los datos.
2.1.2. Frecuencias absolutas, relativas y acumuladas.
2.1.3. Frecuencias agrupadas en intervalos.
2.1.4. Representación gráfica.
2.2. Medidas de posición.
2.2.1. Medidas de posición central: media aritmética, mediana y moda.
2.2.2. Medidas de posición no central: cuartiles y percentiles.
2.3. Medidas de dispersión.
2.3.1. Medidas de dispersión absolutas: recorrido, recorrido intercuartílico, varianza y desviación estándar.
2.3.2. Medidas de dispersión relativas: coeficiente de variación de Pearson.
2.4. Medidas de forma: asimetría y apuntamiento.
2.5. Medidas de concentración: índice de Gini y curva de Lorenz.
Tema 3. Análisis descriptivo de variables bidimensionales
3.1. Distribución bivariante de frecuencias.
3.1.1. Tablas de correlación.
3.1.2. Distribuciones marginales.
3.1.3. Distribuciones condicionadas.
3.1.4. Representación gráfica.
3.1.5. Independencia estadística.
3.2. Medidas de asociación: covarianza y coeficiente de correlación.
3.3. Variables cualitativas: tablas de contingencia y medidas de asociación.
Metodología y actividades formativas
Modalidad totalmente presencial en el aula
Las explicaciones teóricas se realizarán en el aula con el apoyo de proyecciones de diapositivas de PowerPoint, acompañadas de explicaciones adicionales a la pizarra. Se combinará la teoría con la resolución de problemas relacionados. Los problemas se resolverán conjuntamente entre el profesor y los estudiantes para un mejor aprendizaje. Una parte muy importante y esencial del curso es programar con el lenguaje R
Sistemas y criterios de evaluación
Modalidad totalmente presencial en el aula
Se utilizarán dos métodos de evaluación: 1. Actividades de clase y participación (20%) 2. Examen final (80%) Si se realiza un examen parcial entonces los porcentajes serán 30/70. La nota del examen final deberá ser superior a 4/10. Si algún alumno no supera la asignatura en el primer intento y debe repetirla en el mes de julio, la nota final será la de la segunda convocatoria.
Bibliografía y recursos
Keller, G. Statistics for Management and Economics. South Western Cengage Learning.
Lind, D.A., Marchal, W.G. & S.A. Wathen. Statistical Techniques in Business and Economics. McGraw-Hill International Edition.
Schiller, John J. & Srinivasan, R. Alu. Schaum's Outline of Probability and Statistics. Ringgold, Inc.
Wonnacott T. & Wonnacott R.J. Introductory Statistics. John Wiley & Sons.