ESTADÍSTICA APLICADA PARA LAS CIENCIAS SOCIALES I o una asignatura de introducción a la estadística similar.

Competencias específicas: 1. Comprender los conceptos básicos del contraste estadístico de hipótesis y sus aplicaciones en las ciencias sociales. 2. Capacidad para realizar un análisis de regresión lineal simple e interpretar los resultados. 3. Capacidad para realizar un análisis de regresión lineal múltiple e interpretar los resultados. 4. Capacidad para usar software estadístico de forma efectiva. Competencias transversales: 1. Capacidad de análisis y síntesis 2. Capacidad de modelización matemática y estadística 3. Resolución de problemas 5. Razonamiento crítico 6. Comunicación oral y escrita

Tema 1. Ampliación contraste de hipótesis 1.0. - El contraste de hipótesis y el papel del p-valor en ello en la probabilidad de la hipótesis nula. 1.1. - Diferencia de medias y de proporciones 1.2. - ANOVA 1.3. - Resolución de ejercicios y problemas Tema 2.Regresión Lineal Simple 2.1.- Motivación, ejemplos y aplicaciones. Hipótesis del modelo 2.2.- Transformaciones si no se cumplen las hipótesis 2.3.- Estimación e intervalos de confianza para los parámetros 2.4.- Concepto de significatividad y contaste de la t. R cuadrado 2.5.- Diagnosis del modelo 2.6.- Resolución de ejercicios y problemas Tema 3.Regresión Lineal Múltiple 3.1.- Motivación, ejemplos y aplicaciones. Hipótesis del modelo 3.2.- Estimación e intervalos de confianza para los parámetros y sus interpretaciones dentro del modelo. 3.3.- Efectos marginales. R cuadrado corregido 3.4.- Multicolinealidad. Diagnosis del modelo 3.5.- Métodos de selección de variables 3.6.- Introducción de datos cualitativos en el modelo 3.6.- Resolución de ejercicios y problemas Tema 4: Proyecto final

Teoría (3 ECTS). Clases teóricas con material de apoyo disponible en la página web de la asignatura. Prácticas (3 ECTS). Clases de resolución de problemas. Prácticas computacionales con ordenadores personales. Tutorías individuales semanales. La metodología docente tendrá un enfoque eminentemente práctico, estando basada en el estudio de diversos conjuntos de datos mediante técnicas de inferencia y regresión, tanto en las clases teóricas como en las prácticas, como motivación e ilustración de la teoría.