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Academic Year: 2023/24

274 - Degree in Social Work

26130 - Analysis of Social Data


Teaching Plan Information

Academic year:
2023/24
Subject:
26130 - Analysis of Social Data
Faculty / School:
108 - Facultad de Ciencias Sociales y del Trabajo
Degree:
274 - Degree in Social Work
ECTS:
5.0
Year:
4 and 3
Semester:
Second semester
Subject type:
Optional
Module:
---

1. General information

 

This subject offers an introduction to statistical analysis of bivariate data and statistical inference, fundamental tools to train critical professionals. The students, after having taken the course "Statistics applied to Social Research ", know the basic techniques of descriptive statistics. It is, therefore, a continuation of the learning of statistical techniques. Likewise, the development of skills for the use of statistical software, essential nowadays to perform a statistical analysis of data, is considered fundamental.

These approaches and goals are aligned with the Sustainable Development Goals (SDGs) of the United Nations 2030 Agenda, as the use of real data helps to illustrate the status of certain SDGs, in particular SDG 5 (Gender Equality) and SDG 10 (Reducing Inequalities).

 

2. Learning results

 

  • Is able to analyze and systematize the information provided by social research.

  • Is able to interpret data on social needs and problems (knows and critically understands the main aspects of social imbalances and inequalities).

  • Is able to assess and assess the collection of information and the reliability and importance of the information.

  • Is able to assess and quantify the way in which social imbalances and inequalities (associated with poverty, unemployment, poor health,...) .

  • Is capable of applying mechanisms for identification, analysis and measurement of social problems and needs.

  • Is able to analyze and assess the impact of inequality and discrimination.

  • Is able to identify social needs arising from health problems.

  • Is capable of evaluating human situations and collecting, ordering, processing and analyzing information, taking into account research data.

  • Is able to participate in the analysis of social policies.

  • It is able to synthesize information.

  • Is able to participate in the elaboration of research reports applied to social work and academic and professional workusing different techniques, including those derived from information and communication technologies.

 

3. Syllabus

 

Review topic: descriptive study of a variable.

Introduction to Inferential Statistics

Introduction to Statistical Inference: elements of a statistical study, probability distributions, statistics and parameters.

Parameter estimation: confidence intervals.

Hypothesis testing: introduction and one-variable contrasts.



Study of the relationship between variables

Two-dimensional statistics: statistical independence and double entry tables.

Study of the relationship between two qualitative variables: independence tests.

Study of the relationship between a quantitative variable and a qualitative variable: contrasts of means.

Study of the relationship between two quantitative variables: regression techniques.

 

4. Academic activities

 

Master classes: 20 hours.

Practical classes: 30 hours.

Personal study: 70 hours.

Assessment activities: 5 hours

 

5. Assessment system

 

The continuous assessment will consist of two written tests throughout the term (65% of the weight in the assessment) that will be developed, in part, using statistical software. In addition, the evaluation requires the presentation and exposition in class of a paper, which may be divided into several parts, in groups of up to three students (35% of the weight in the assessment). This work will be carried out with data from a file provided by the professor and with computer support, using for it a statistical software for data processing that the student considers that he/she knows enough to carry out the proposed work.

The single assessment will consist of a 65% written test and 35% of the presentation of the work previously mentioned , or you can also decide for the assessment of 100% of the written test. The written test will be developed in conditions analogous to those of the continuous assessment.

Both in continuous assessment and in single evaluation, in order to pass the course it will be necessary to obtain at least 3 points out of 10 in each of the written tests, in addition to an overall grade equal or higher than 5 points out of 10.

 


Curso Académico: 2023/24

274 - Graduado en Trabajo Social

26130 - Análisis de datos sociales


Información del Plan Docente

Ańo académico:
2023/24
Asignatura:
26130 - Análisis de datos sociales
Centro académico:
108 - Facultad de Ciencias Sociales y del Trabajo
Titulación:
274 - Graduado en Trabajo Social
Créditos:
5.0
Curso:
4 y 3
Periodo de impartición:
Segundo semestre
Clase de asignatura:
Optativa
Materia:
---

1. Información básica de la asignatura

Esta asignatura ofrece una introducción al análisis estadístico de datos bivariante y a la inferencia estadística, herramientas fundamentales para formar profesionales críticos. El alumnado, tras haber cursado la asignatura de "Estadística aplicada a la Investigación Social", conoce las técnicas básicas de estadística descriptiva. Se trata, por ello, de una continuación en el aprendizaje de técnicas estadísticas. Así mismo, se considera fundamental el desarrollo de habilidades para el uso de software estadístico, imprescindible en la actualidad para realizar un análisis estadístico de datos.

Estos planteamientos y objetivos están alineados con los Objetivos de Desarrollo Sostenible (ODS) de la Agenda 2030 de Naciones Unidas, pues el uso de datos reales contribuye a ilustrar la situación de determinados ODS, el particular el ODS 5 (Igualdad de Género) y el ODS 10 (Reducción de las desigualdades).

2. Resultados de aprendizaje

  • Es capaz de analizar y sistematizar la información que proporciona la investigación social.
  • Es capaz de interpretar datos sobre necesidades y problemas sociales (conoce y comprende de forma crítica los principales aspectos de los desequilibrios y desigualdades sociales).
  • Es capaz de evaluar y valorar la recogida de información y la fiabilidad e importancia de la misma.
  • Es capaz de evaluar y cuantificar el modo en el que se producen desequilibrios y desigualdades sociales (asociados con la pobreza, el desempleo, la mala salud,…).
  • Es capaz de aplicar mecanismos de identificación, análisis y medida de los problemas sociales y necesidades.
  • Es capaz de analizar y evaluar el impacto de la desigualdad y la discriminación.
  • Es capaz de identificar las necesidades sociales derivadas de los problemas de salud.
  • Es capaz de evaluar situaciones humanas y recoger, ordenar, tratar y analizar la información, teniendo en cuenta los datos de la investigación.
  • Es capaz de participar en el análisis de las políticas sociales.
  • Es capaz de sintetizar información.
  • Es capaz de participar en la elaboración de los informes de investigación aplicada al trabajo social y trabajos académicos y profesionales utilizando distintas técnicas, incluidas las derivadas de las tecnologías de la información y la comunicación.

3. Programa de la asignatura

Tema de repaso: estudio descriptivo de una variable.

Introducción a la Estadística inferencial

Tema 1.- Introducción a la Inferencia Estadística: elementos de un estudio estadístico, distribuciones de probabilidad, estadísticos y parámetros.

Tema 2.- Estimación de parámetros: intervalos de confianza.

Tema 3.- Contrastes de hipótesis: introducción y contrastes de una variable.

 

Estudio de la relación entre variables

Tema 4.- Estadística bidimensional: independencia estadística y tablas de doble entrada.

Tema 5.- Estudio de la relación entre dos variables cualitativas: contrastes de independencia.

Tema 6.- Estudio de la relación entre una variable cuantitativa y una cualitativa: contrastes de medias.

Tema 7.- Estudio de la relación entre dos variables cuantitativas: técnicas de regresión.

4. Actividades académicas

● Clases magistrales: 20 horas.
● Clases prácticas: 30 horas.
● Estudio personal: 70 horas.
● Actividades de evaluación: 5 horas

5. Sistema de evaluación

La evaluación continua consistirá en dos pruebas escritas a lo largo del curso (65% del peso en la evaluación) que se desarrollarán, en parte, utilizando un software estadístico. Además, la evaluación precisa de la presentación y exposición en clase de un trabajo, que puede estar dividido en varias partes, en grupos de hasta tres estudiantes (35% del peso en la evaluación). Este trabajo se realizará con datos de un fichero facilitado por el profesor y con apoyo informático, utilizando para ello un software estadístico para el tratamiento de datos que el estudiante considere que conoce lo suficiente para llevar a cabo el trabajo propuesto.

La evaluación única consistirá en un 65% de prueba escrita y un 35% de la presentación del trabajo anteriormente mencionado, o también pueden decidir por la valoración del 100% de la prueba escrita. La prueba escrita se desarrollará en condiciones análogas a las de la evaluación continua.

Tanto en evaluación continua como en evaluación única, para superar la asignatura será necesario obtener, al menos, 3 puntos sobre 10 en cada una de las pruebas escritas, además de una nota global igual o superior a 5 puntos sobre 10.