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Academic Year/course: 2019/20

450 - Degree in Marketing and Market Research

27609 - Statistics I


Syllabus Information

Academic Year:
2019/20
Subject:
27609 - Statistics I
Faculty / School:
109 - Facultad de Economía y Empresa
Degree:
450 - Degree in Marketing and Market Research
ECTS:
6.0
Year:
1
Semester:
Second semester
Subject Type:
Basic Education
Module:
---

1. General information

2. Learning goals

3. Assessment (1st and 2nd call)

4. Methodology, learning tasks, syllabus and resources

4.3. Syllabus

The course will address the following topics:

  • Topic 1. Statistical Methods in Business and Economics. Introduction. Historical Evolution. Concept of Stadistics. The statistical method. Statistics in Business and Economics.
  • Topic 2. Scales of Measurement and Information Sources. Introduction. Information Sources. Basic Concepts. Data and variables. Scales of Measurement.
  • Topic 3. Describing Univariate Data: Frequency Tables and Graphic Presentation. Frequency Tables. Graphical Presentations.
  • Topic 4. Describing Univariate Data: Numerical Measures. Introduction. Location measures. Variability measures. Skewness and Curtosis. Boxplot diagrammes. Other measures.
  • Topic 5. Describing Bivariate Data: Frequency Tables and Graphic Presentation. Introduction. Joint, marginal and conditional frequencies distributions. Independence. Graphical Presentations.
  • Topic 6. Correlation and Simple Linear Regression. Introduction. Scatter Diagrames. Covariance and correlation. Linear regression simple: least squares criterion. Goodness of fit and correlation. Prediction. Non-linear regression.
  • Topic 7. Indices Numbers. Introduction. Simple and complex indices. Deflation economic series. Link and change of base. Repercussion. Some notable economic indices.
  • Topic 8. Probability. Introduction. Concept of Probability: Kolmogorov axiom’s. Laplace rule. Combinatorics. Conditional Probability. Theorem of total probability. Theorem of Bayes.
  • Topic 9. Statistical Decision Theory. Introduction. Setting-up a decision problem. Decision Making under total and partial uncertainty. Bayes rule. Value and efficiency of the information. 

4.4. Course planning and calendar

Further information concerning the timetable, classroom, office hours, assessment dates and other details regarding this course, will be provided on the first day of class or please refer to the Faculty of Economics and Business website (https://econz.unizar.es/)


Curso Académico: 2019/20

450 - Graduado en Marketing e Investigación de Mercados

27609 - Estadística I


Información del Plan Docente

Año académico:
2019/20
Asignatura:
27609 - Estadística I
Centro académico:
109 - Facultad de Economía y Empresa
Titulación:
450 - Graduado en Marketing e Investigación de Mercados
Créditos:
6.0
Curso:
1
Periodo de impartición:
Segundo semestre
Clase de asignatura:
Formación básica
Materia:
Derecho

1. Información Básica

1.1. Objetivos de la asignatura

La asignatura y sus resultados previstos responden a los siguientes planteamientos y objetivos:

La asignatura pretende que el alumno conozca algunas de las principales fuentes de información utilizadas en el mundo de la Estadística Económica así como que sea capaz de realizar un análisis inicial de un conjunto de datos uni y bivariante. Se pretende además que el alumno disponga del conocimiento necesario para su actividad profesional sobre todo lo relativo a la elaboración de indicadores como medidas comparativas de la evolución de una magnitud.

Finalmente, y con el fin de proporcionar los fundamentos básicos de asignaturas como Estadística II, Econometría, ... las cuales se estudian en cursos posteriores, se realiza una introducción al Cálculo de Probabilidades enfatizando su aplicación a la resolución de problemas de decisión discretos en un ambiente de incertidumbre.

Todos los contenidos de la asignatura se desarrollan con una orientación marcadamente práctica, promoviendo la participación del alumno y el debate en el aula

1.2. Contexto y sentido de la asignatura en la titulación

La asignatura está ubicada en el Módulo 1, "Entorno, Economía, Empresa e Instrumentos", formando parte de la Materia 5 Instrumentos. Supone el comienzo y la introducción a otras materias, como Estadística II, Econometría y algunas optativas como Análisis de Datos y Análisis Multivariante, Modelos Cuantitativos aplicados al Marketing o Métodos Estadísticos en Investigación de Mercados.

Tiene como objetivo dotar al estudiante de las herramientas básicas para el tratamiento de la información y la cuantificación de la economía o de la empresa y constituye una herramienta de apoyo a la toma de decisiones en dicho ámbito.

La asignatura está ubicada en el principio del bloque formativo y es el inicio de las asignaturas que abordan el tratamiento de datos en ambiente de incertidumbre (las materias de estadística, las materias de econometría y el resto de optativas)

1.3. Recomendaciones para cursar la asignatura

No existen requisitos previos para cursar esta asignatura. Para su mayor aprovechamiento se recomienda la presencialidad y la participación activa en las sesiones de trabajo

2. Competencias y resultados de aprendizaje

2.1. Competencias

Al superar la asignatura, el estudiante será más competente para...

Competencias Específicas:

  1. Conocer las herramientas cualitativas y cuantitativas de análisis y diagnóstico en la investigación de mercados:
  2. Comprender las posibilidades de las TIC para la investigación de mercados
  3. Desarrollar una investigación de mercado básica y obtener conclusiones para la gestión empresarial
  4. Desarrollar, presentar y defender un proyecto en el ámbito de la investigación de mercados

Competencias Transversales:

  1. Adquisición con rapidez de nuevos conocimientos
  2. Búsqueda, análisis y síntesis de fuentes de información y datos
  3. Búsqueda de nuevas ideas y soluciones
  4. Detección de oportunidades
  5. Capacidad para cuestionar de forma constructiva ideas propias o ajenas
  6. Creatividad

2.2. Resultados de aprendizaje

El estudiante, para superar esta asignatura, deberá demostrar los siguientes resultados...

  1. Comprende y sitúa la descripción estadística de un conjunto de datos en las etapas de la investigación estadística de un fenómeno de naturaleza económica.
  2. Es capaz de manejar fuentes de información estadística en el ámbito económico-empresarial.
  3. Define, calcula y deduce las propiedades de las medidas estadísticas descriptivas básicas para sintetizar la posición, la dispersión y la forma de la distribución de frecuencias de un conjunto de datos univariantes.
  4. Analiza la relación entre dos variables estadísticas distinguiendo por el tipo de variable (cualitativa/cuantitativa).
  5. Es capaz de manejar los números índices más utilizados en Economía e interpretar los resultados obtenidos.
  6. Define conceptos básicos de probabilidad y aplica los teoremas fundamentales para la resolución de problemas sencillos del Cálculo de Probabilidades.
  7. Es capaz de resolver problemas de decisión discretos en ambiente de incertidumbre.
  8. Implementa mediante una hoja de cálculo las medidas estadísticas y representaciones gráficas presentadas a lo largo de la asignatura.
  9. Es capaz de elaborar informes estadísticos formulando las conclusiones que se desprenden del estudio

2.3. Importancia de los resultados de aprendizaje

Un primer interés de la materia viene dado por el carácter instrumental que pretende dotar al estudiante de las herramientas básicas para resumir, interpretar y comprender una realidad económica que se desarrollará en otras asignaturas de los estudios universitarios. Otro interés es la propia formación intrínseca del futuro profesional que le permita discernir y comprender la validez de los resultados de cualquier estudio empírico.

En la mayoría de las Ciencias Sociales y, en concreto, en el mundo económico-empresarial es necesario observar la realidad e intentar comprender y resumir dicha información, detectando cuando sean posibles los modelos o patrones que siguen. Estos dos intereses sitúan a la estadística como una materia transversal en la mayoría de los estudios universitarios (ingenierías, medicina, veterinaria, economía, ciencias sociales, matemáticas, biología, sociología, etc.).

Es claro que cada estudio universitario realiza una selección tanto de las técnicas como de la profundidad de éstas según los objetivos y fines perseguidos en la capacitación de sus futuros profesionales

3. Evaluación

3.1. Tipo de pruebas y su valor sobre la nota final y criterios de evaluación para cada prueba

El estudiante deberá demostrar que ha alcanzado los resultados de aprendizaje previstos mediante las siguientes actividades de evaluacion

Las actividades de evaluación previstas son de dos tipos:

  • Pruebas informáticas (PI) a realizar en el aula de informática, en las que los alumnos deberán aplicar las herramientas descriptivas presentadas en la primera parte del curso (Temas 1 a 6) a un conjunto de datos reales utilizando una hoja de cálculo. En las pruebas informáticas se valorará el uso de las funciones de Excel relacionadas con el Análisis Estadístico de datos, los resultados numéricos obtenidos y su concordancia y adecuación con la situación analizada en el contexto de datos de carácter socio-económico, así como su interpretación y conclusiones.
  • Prueba escrita (PE) en la que los alumnos deberán resolver diversos problemas prácticos referentes a la aplicación de las técnicas estadísticas presentadas en los 2 últimos bloques temáticos de la asignatura (Temas 7 a 9). En cada problema se plantearán diversos apartados en cuya resolución se valorará tanto el planteamiento estadístico del problema, el uso de la notación y terminología estadística, la correcta resolución numérica y la interpretación/comparación de los resultados obtenidos.

Cada prueba se calificará en una escala de 0 a 10 puntos.

La parte de la asignatura evaluada mediante pruebas informáticas (PI) tendrá un peso del 60% en la calificación global, mientras que la parte evaluada mediante prueba escrita (PE) tendrá el 40% restante. Para superar la asignatura se exigirá un mínimo de 4 puntos en cada una de las partes (PI y PE) y obtener una puntuación superior o igual a 5 puntos sobre 10 en la nota final. La calificación final se obtendrá como:

NOTA_FINAL = 0.6*PI + 0.4*PE

La parte informática podrá ser superada por los alumnos mediante dos pruebas informáticas parciales, PI1 (Temas 1 a 4) y PI2 (Temas 5 y 6) que se realizarán durante el periodo de clases o mediante una única prueba informática global (PIG) que se realizará en las fechas de las convocatorias oficiales.

La prueba escrita se realizará únicamente en las fechas de las convocatorias oficiales.

Para superar la parte informática mediante las pruebas informáticas parciales el alumno deberá obtener al menos 3 puntos en cada una de las pruebas, y la nota media de las dos pruebas (PI = 0.5*PI1 + 0.5*PI2) deberá ser igual o superior a 4 puntos. Los estudiantes que, aun habiendo obtenido estas puntuaciones mínimas en las pruebas informáticas parciales, quieran mejorar su calificación de la parte informática para la primera convocatoria podrán realizar la prueba informática global (PIG), manteniendo la mejor de las dos calificaciones.

Segunda convocatoria

Los estudiantes que en la primera convocatoria hubieran obtenido al menos 5 puntos en alguna de las partes pero no hubieran superado finalmente la asignatura, podrán presentarse únicamente a la parte no superada en la segunda convocatoria, pero con la condición de haber sacado, al menos, un 3 en la parte no superada

De esta forma, los estudiantes tendrán dos opciones de evaluación: parcialmente continua y final.

Evaluación parcialmente continua

Es la recomendada para los estudiantes al permitir que vayan alcanzando progresivamente mediante evaluaciones intermedias de los contenidos correspondientes.

Los alumnos que sigan esta evaluación realizarán las 2 pruebas informáticas parciales (PI1, PI2) y la prueba escrita (PE). Su calificación final se obtendrá como:

NOTA_FINAL = 0.3*PI1 + 0.3*PI2 + 0.4*PE

Para superar la asignatura siguiendo esta forma de evaluación:

  • La nota obtenida en PI1 y en PI2 deberá ser de al menos 3 puntos.
  • La nota en la parte informática (PI = 0.5*PI1 + 0.5*PI2) y en la prueba escrita (PE) deberá ser de al menos 4 puntos.
  • La nota final deberá ser mayor o igual a 5 puntos.

Evaluación única o final

Todos los alumnos tendrán opción de utilizar esta opción de evaluación. Realizarán, en la fecha de la convocatoria oficial (junio y/o septiembre), la prueba informática global (PIG) y la prueba escrita (PE). La calificación final se obtendrá como:

NOTA_FINAL = 0.6*PIG + 0.4*PE

Para superar la asignatura siguiendo esta forma de evaluación:

  • La nota en la parte informática (PIG) y en la prueba escrita (PE) deberá ser de al menos 4 puntos.
  • La nota final deberá ser mayor o igual a 5 puntos

4. Metodología, actividades de aprendizaje, programa y recursos

4.1. Presentación metodológica general

El proceso de aprendizaje que se ha diseñado para esta asignatura se basa en lo siguiente:

En el proceso de enseñanza-aprendizaje de "Estadística I" se utilizarán diferentes métodos docentes. Se hará uso de técnicas didácticas expositivas para el caso de las clases teóricas, aunque se podrán utilizar otros métodos docentes -formas didácticas de participación- que buscan la implicación del alumno en el proceso de enseñanza-aprendizaje. Así, este segundo tipo de métodos favorece la interacción tanto entre el profesor y el estudiante como entre los propios estudiantes, y son métodos adecuados para el desarrollo de las denominadas competencias genéricas.

Como apoyo se colgará en el ADD, información básica sobre la asignatura: el Programa de la asignatura, la Guía docente, las presentaciones utilizadas por el profesor en la exposición de los temas, el material complementario para la ampliación de las explicaciones realizadas en las clases, el material práctico de problemas a resolver en las sesiones de prácticas y otros propuestos para el trabajo personal del estudiante, los guiones de las prácticas de informática y las plantillas para agilizar su elaboración

4.2. Actividades de aprendizaje

El programa que se ofrece al estudiante para ayudarle a lograr los resultados previstos comprende las siguientes actividades...

Clases Teóricas: Se desarrollarán principalmente mediante clases magistrales expositivas motivando la participación y discusión en clase. En ellas se utilizarán las transparencias elaboradas para la parte teórica de la materia y su misión es apoyar al alumno en el seguimiento de las explicaciones, pero nunca como sustitución de la clase. Se recomienda la asistencia a clase y la toma de notas o aclaraciones a dichas transparencias.

Clases prácticas de problemas: Esta actividad pretende mostrar al estudiante como abordar y resolver problemas. Previo a cada sesión de prácticas, se anunciarán los problemas a abordar para que el alumno individualmente pueda valorar su comprensión y su posible resolución. Con este fin, el estudiante tendrá publicado con anterioridad la resolución de problemas tipo que le sirvan de base para resolver situaciones similares. Se alternarán las clases en pizarra y en aula de informática.

Clases prácticas de informática: Esta actividad se desarrollará en el aula de informática, trabajando una o dos personas por equipo. Cada sesión durará dos horas organizando una primera parte de trabajo guiado por el profesor y el resto para trabajo por parte de los estudiantes.

Tutorías Presenciales: Junto con las tutorías convencionales, se realizarán tutorías en el aula para resolver dudas, realizar aclaraciones y supervisar el desarrollo de la asignatura y de los trabajos

4.3. Programa

Tema 1: Los métodos estadísticos en el ámbito económico-empresarial

Introducción. Evolución histórica. Concepto de Estadística. El método Estadístico. La Estadística en el ámbito económico-empresarial.

Tema 2: Escalas de Medida y Fuentes de Información

Introducción. Fuentes de datos estadísticos. Conceptos básicos. Tipos de datos y variables. Medición y escalas de medida.

Tema 3: Tabulación y Representación gráfica de datos univariantes Tabulación de datos. Representación gráfica de datos.

Tema 4: Descripción numérica

Introducción. Medidas de posición. Medidas de dispersión. Medidas de forma. Otras medidas.

Tema 5: Tabulación y Representación gráfica de datos bivariantes

Introducción. Distribución de frecuencias conjunta. Distribuciones marginales. Distribuciones condicionadas. Independencia estadística. Representaciones gráficas.

Tema 6: Correlación y Regresión lineal simple

Introducción. Covarianza. Regresión lineal simple: criterio de los mínimos cuadrados. Bondad de ajuste y correlación. Predicción. Regresión no lineal.

Tema 7: Números índices

Introducción. Índices simples. Índices complejos. Deflación de series económicas. Enlace y cambio de base. Participación y Repercusión. Algunos índices notables.

Tema 8: Cálculo de Probabilidades

Introducción. Concepto de probabilidad. Combinatoria. Probabilidad condicionada. Teorema de la probabilidad total. Teorema de Bayes. Introducción a las variables aleatorias

Tema 9: Análisis Estadístico de Decisiones

Introducción. Conceptos básicos. Decisión en ambiente de riesgo. Decisión en ambiente de incertidumbre. Toma de decisiones con experimentación. Valor y eficiencia de la información

4.4. Planificación de las actividades de aprendizaje y calendario de fechas clave

Calendario de sesiones presenciales y presentación de trabajos

La asignatura consta de 6 créditos ECTS, lo que supone una carga de trabajo para el estudiante de 150 horas, entre presenciales y trabajo individual. Esta carga se reparte de la siguiente forma:

Transformación de la carga docente en créditos ECTS: 6 ECTS=150h

Actividades

Horas presenciales

Horas trabajo autónomo

Total carga estudiante

Clases teóricas (Grupo grande)

Prácticas de problemas en aula informática (Dos subgrupos)

Prácticas de problemas en aula convencional (Dos subgrupos)

Prácticas problemas adicionales (P6) (Dos subgrupos)

Pruebas informáticas (Cuatro subgrupos)

Examen escrito

30

22

 

4

 

4

2

3

30

43

 

6

 

6

 

 

60

65

 

10

 

10

2

3

TOTAL

65

85

150

 

Presentación de la asignatura: En la primera sesión del curso se explican de forma detallada los contenidos de la asignatura, se plantea la metodología docente utilizada en las clases y se exponen los criterios de evaluación con nitidez.

Prácticas informáticas: A lo largo del curso se realizarán prácticas de informática que consistirán en la resolución de problemas aplicando las técnicas y métodos analizados en clase mediante una hoja de cálculo. Cada práctica tiene una primera parte docente, en la que se ayuda al estudiante a comprender los conceptos teóricos fundamentales, y en la segunda parte, se utilizan esos conceptos para resolver problemas.

Pruebas informáticas: a realizar en el aula de informática, en las que los alumnos deberán aplicar las herramientas descriptivas presentadas en la primera parte del curso (Temas 1 a 6)  a un conjunto de datos reales utilizando una hoja de cálculo. En las pruebas informáticas se valorará el uso de las funciones de Excel relacionadas con el Análisis Estadístico de datos, los resultados numéricos obtenidos y su concordancia y adecuación con la situación analizada en el contexto de datos de carácter socio-económico, así como su interpretación y conclusiones. Las fechas concretas de dichas pruebas se fijarán de acuerdo al calendario académico y al horario establecido por el Centro, informándose de ello a los estudiantes a través del programa de la asignatura.

Prueba escrita: en la que los alumnos deberán resolver diversos problemas prácticos referentes a la aplicación de las técnicas estadísticas presentadas en los 2 últimos bloques temáticos de la asignatura (Temas 7 a 9). En cada problema se plantearán diversos apartados en cuya resolución se valorará tanto el planteamiento estadístico del problema, el uso de la notación y terminología estadística, la correcta resolución numérica y la interpretación/comparación de los resultados obtenidos. (Cómo se organizan ambas pruebas se detalla en el punto EVALUACION).

A través del Anillo Digital Docente (ADD) el profesor irá informando puntualmente a los alumnos sobre la disponibilidad en el ADD de lecturas, casos prácticos, ejercicios, noticias relevantes sobre la materia para la realización de diferentes tareas.

4.5. Bibliografía y recursos recomendados

[BB: Bibliografía básica / BC: Bibliografía complementaria]

 
BB Lind, Douglas A.. Estadística aplicada a los negocios y a la economía / Douglas A. Lind, William G. Marchal, Samuel A. Wathen ; revisión técnica, Ofelia Vizcaíno Díaz ... [et al.] . 16ª ed. México D.F. : McGraw-Hill, cop. 2015
BB Newbold, Paul. Estadística para administración y economía / Paul Newbold , William L. Carlson, Betty M. Thorne ; traducción, Esther Rabasco Espáriz . - 8ª ed. Madrid : Pearson Educación, [2013]
BB Pérez López, César. Estadística aplicada a través de Excel / César Pérez López . - Reimp. Madrid [etc.] : Prentice Hall, D.L. 2011
BC Castillo Manrique, Isabel. Estadística descriptiva y cálculo de probabilidades / Isabel Castillo Manrique, Marta Guijarro Garvi ; prólogo José Luis Rojo García Madrid : Pearson Educación, D.L. 2005
BC Estadística descriptiva para economía y administración de empresas : cuestiones tipo test y ejercicios con Microsoft Excel / Fuensanta Arnaldos García...[et al.] . - 1ª ed., 2ª reimp. @edicion[Ed. rev.] Madrid : Thomson : Editorial AC, cop. 2003
BC Mann, Prem S. : Introductory statistics / Prem S. Mann ; whith the help of Christopher Jay Lacke . - 7th ed. : International student Version Danvers : John Wiley & Sons, cop. 2011
BC Peña Sánchez de Rivera, Daniel. Fundamentos de estadística / Daniel Peña Madrid : Alianza, D.L. 2008
BC Peña Sánchez de Rivera, Daniel. Introducción a la estadística para las ciencias sociales / Daniel Peña, Juan Romo Madrid : Mc Graw-Hill, D. L. 2003
BC Problemas resueltos de cálculo de probabilidades para economistas / Juan Aguarón ... [et al.] . - 1a. ed. Zaragoza : Prensas Universitarias de Zaragoza, 2001