Guía docente de Análisis de Tablas de Contingencia (22311A1)

Curso 2024/2025

Fecha de aprobación: 25/06/2024

Grado

Grado en Estadística

Rama

Ciencias

Módulo

Análisis Estadístico de Datos Discretos. Aplicaciones

Materia

Análisis Estadístico de Datos Discretos. Aplicaciones

Curso

Semestre

Créditos

Tipo

Optativa

Profesorado

Tutorías

Prerrequisitos y/o Recomendaciones

Se recomienda la realización previa de los módulos Estadística y Probabilidad.

Breve descripción de contenidos (Según memoria de verificación del Máster)

Análisis de independencia y asociación en tablas de contingencia.
Estadística computacional para datos categóricos.
Aplicaciones en distintos campos como la sociología, la epidemiología y las ciencias biomédicas.

Competencias

Competencias Generales

CG01. CG01. Poseer los conocimientos básicos de los distintos módulos que, partiendo de la base de la educación secundaria general, y apoyándose en libros de texto avanzados, se desarrollan en la propuesta de título de Grado en Estadística que se presenta.
CG02. CG02. Saber aplicar los conocimientos básicos de cada módulo a su trabajo o vocación de una forma profesional y poseer las competencias que suelen demostrarse por medio de la elaboración y defensa de argumentos y la resolución de problemas dentro de la Estadística y ámbitos en que esta se aplica directamente.
CG03. CG03. Saber reunir e interpretar datos relevantes para emitir juicios que incluyan una reflexión sobre temas relevantes de índole social, científica o ética.
CG04. CG04. Poder transmitir información, ideas, problemas y sus soluciones, de forma escrita u oral, a un público tanto especializado como no especializado.
CG05. CG05. Haber desarrollado aquellas habilidades de aprendizaje necesarias para emprender estudios posteriores con un alto grado de autonomía.
CG06. CG06. Saber utilizar herramientas de búsqueda de recursos bibliográficos.
CG07. CG07. Poder comunicarse en otra lengua de relevancia en el ámbito científico.
CG08. CG08. Poseer habilidades y aptitudes que favorezcan el espíritu emprendedor en el ámbito de aplicación y desarrollo de su formación académica.
CG09. CG09. Fomentar y garantizar el respeto a los Derechos Humanos, a los principios de accesibilidad universal, igualdad, y no discriminación; y los valores democráticos, de la cultura de la paz y de igualdad de género.

Competencias Específicas

CE01. CE01. Conocer los fundamentos básicos del razonamiento estadístico, en el diseño de estudios, en la recogida de información, en el análisis de datos y en la extracción de conclusiones.
CE02. CE02. Conocer, saber seleccionar y saber aplicar, técnicas de adquisición de datos para su tratamiento estadístico.
CE03. CE03. Conocer los fundamentos teóricos y saber aplicar modelos y técnicas estadísticas en estudios y problemas reales en diversos ámbitos científicos y sociales.
CE04. CE04. Saber seleccionar los modelos o técnicas estadísticas para su aplicación en estudios y problemas reales en diversos ámbitos científicos y sociales, así como conocer herramientas de validación de los mismos.
CE06. CE06. Comprender y utilizar básicamente el lenguaje matemático.
CE08. CE08. Conocer y saber utilizar aplicaciones informáticas de análisis estadístico, cálculo numérico y simbólico, bases de datos, visualización gráfica y optimización, que sean útiles para la aplicación y desarrollo de las técnicas estadísticas.
CE09. CE09. Conocer los conceptos básicos y habilidades propias de un ámbito científico o social en el que la Estadística o la Investigación operativa sean una herramienta fundamental.
CE10. CE10. Tomar conciencia de la necesidad de asumir las normas de ética profesional y las relativas a la protección de datos y del secreto estadístico, como premisas que deben guiar la actividad profesional como profesionales de la Estadística.

Resultados de aprendizaje (Objetivos)

Conocer y manejar las metodologías estadísticas que permiten establecer las relaciones de independencia y asociación entre dos o más variables categóricas.
Saber seleccionar, en base a un conjunto de datos reales, los modelos estadísticos más adecuados para explicar una variable categórica a partir de varias variables relacionadas con ella.
Aprender a manejar un software estadístico que permita al alumno aplicar a datos reales los modelos estadísticos estudiados.
Desarrollar habilidades para la defensa, publicación y presentación de los resultados de la aplicación con datos reales de las técnicas estadísticas estudiadas.

Programa de contenidos Teóricos y Prácticos

Teórico

Tema 1. Introducción al Análisis de Datos Categóricos

Análisis de tablas de contingencia bidimensionales I×J. Distribuciones de frecuencias observadas. Modelos muestrales asociados.

Tema 2. Independencia en Tablas de Contingencia Bidimensionales

Contrastes de independencia asintóticos en tablas I×J. Contraste de independencia jicuadrado. Contraste de independencia de razón de verosimilitudes. Contraste de homogeneidad ji-cuadrado.

Tema 3. Medidas de Asociación en Tablas de Contingencia Bidimensionales

Medidas de Asociación para Tablas I×J. Cocientes de ventajas. Inferencia sobre medidas de asociación.

Tema 4. Análisis de Tablas Multidimensionales

Distribución conjunta de frecuencias observadas, tablas parciales, distribuciones marginales y condicionadas.

Modelos muestrales usuales. Independencia en tablas tridimensionales. Asociación en tablas tridimensionales.

Práctico

Prácticas computacionales de los contenidos del programa de teoría usando R.

Bibliografía

Bibliografía fundamental

Agresti, A. (1996). An Introduction to Categorical Data Analysis. Wiley.
Aguilera del Pino, A.M. (2001). Tablas de Contingencia Bidimensionales. Colección Cuadernos de Estadística (15). La muralla- Hespérides.
Aguilera del Pino, A.M. (2005). Modelización de Tablas de Contingencia Multidimensionales. Colección Cuadernos de Estadística (33). La muralla- Hespérides.
Ruiz-Maya, L., Martín Pliego, F.J., Montero, J.M. y Uriz Tomé, P. (1995). Análisis Estadístico de Encuestas: Datos Cualitativos. Ed. AC.

Bibliografía complementaria

Abad Montes, F. y Vargas Jiménez, M. (2002). Análisis de Datos para las Ciencias Sociales con SPSS. Urbano.
Agresti, A. (1984). Analysis of Ordinal Categorical Data. Wiley.
Agresti, A. (1990). Categorical Data Analysis. Wiley.
Everitt, B.S. (1992). The Analysis of Contingency Tables. Chapman-Hall.
Kateri, M. (2014). Contingency Table Analysis. Methods and Implementation Using R. Ed. Birkhaüser
Thompson, L. (2007). S-PLUS (and R) Manual to Accompany Agresti’s (2002) Categorical Data Analysis (2ª edition) (https://home.comcast.net/~lthompson221/Splusdiscrete2.pdf).
Pérez, C. (2008). Técnicas Estadísticas con SPSS. Pearson Educación.
Power, D.A. y Xie, Y. (2000). Statistical Methods for Categorical Data Análisis. Academia Press.
Selvin, S. (1996). Statistical Analysis of Epidemiological Data. Oxford University Press.

Enlaces recomendados

Web del Dpto. de Estadística e I.O. de la Universidad de Granada: http://estadistica.ugr.es

Web de Análisis de Datos Categóricos: http://www.stat.ufl.edu/~aa/cda/cda.html

Instituto Nacional de Estadística: http://www.ine.es/

Centro de investigaciones sociológicas: http://www.cis.es/

Eurostat: http://epp.eurostat.ec.europa.eu

Metodología docente

MD01. MD1. Lección magistral/expositiva
MD02. MD2. Sesiones de discusión y debate
MD03. MD3. Resolución de problemas y estudio de casos prácticos
MD04. MD4. Prácticas en sala de informática
MD05. MD5. Seminarios
MD06. MD6. Ejercicios de simulación
MD07. MD7. Análisis de fuentes y documentos
MD08. MD8. Realización de trabajos en grupo
MD09. MD9. Realización de trabajos individuales

Evaluación (instrumentos de evaluación, criterios de evaluación y porcentaje sobre la calificación final)

Evaluación Ordinaria

De acuerdo a lo establecido en la guía docente de la titulación se llevará a cabo una evaluación continua en la que se valorarán:

Examen final (prueba escrita teórico-práctica realizada con ordenador sobre el temario que figura en esta guía docente): 50%
Trabajos prácticos y/o presentaciones orales individuales (45%)
Participación, actitud y esfuerzo personal (5%)

La calificación final será la suma ponderada de las valoraciones obtenidas como resultado del examen final y los trabajos, según los porcentajes antes especificados. El estudiante que no se presente al examen final tendrá la calificación de “No presentado”.

Evaluación Extraordinaria

Examen escrito teórico-práctico y prueba en ordenador sobre el temario que figura en esta guía docente . El porcentaje sobre la calificación final será del 100%.

El estudiante que no se presente a este examen tendrá la calificación de “No presentado”.

Evaluación única final

El estudiante podrá solicitar la Evaluación Única Final de acuerdo con la "Normativa de Evaluación y Calificación de los estudiantes (art. 8)”, que consiste en:

Examen escrito teórico-práctico y prueba en ordenador sobre el temario que figura en esta guía docente. El porcentaje sobre la calificación final será del 100%.