Estudia

• 4G- Tenir la capacitat de reunir i interpretar dades rellevants per poder emetre judicis que incloguin una reflexió sobre temes rellevants de tipus econòmic, social, científic o ètic
• 10G- Diferenciar i valorar les investigacions qualitatives i quantitatives, realitzant anàlisis crítiques
• 2E- Comprendre els processos i les funcionalitats d'un sistema de suport per a la presa de decisions, identificant els diferents conceptes i instruments del màrqueting

1. Modul 1. Introducció 1 Estratègies d’investigació. Qualitatives vs quantitatives. 2 Recollir dades. El nostre qüestionari. 3 Conceptes bàsics. Tipus de variables, escales de mesura i classificació de les variables 4 Recollir informació, dades, mitjançant eines online. Disseny de qüestionaris

2. Modul 2. La recollida de dades, el mostreig 5 Introducció a la recollida/obtenció de dades en metodologia selectiva. Visió crítica en la construcció d’eines de recollida de dades. 5.1. Qüestionari 5.2. Entrevista 5.3. Observació 6 Població i mostra 7 Recollida de dades, introducció i depuració de dades 8 Funcionament del software IBM-SPSS

3. Modul 3. Estadística descriptiva 9 Paràmetres i estadístics 10 Mesures de tendència central 11 Mesures de dispersió 12 Representació gràfica de variables numèriques: el Diagrama de caixa, el diagrama de tall i fulles. 13 Índexs basats en moments o ordenacions. La mediana.

4. Modul 4. Introducció a la probabilitat i a la llei normal 14 Conceptes Previs 15 Distribucions de probabilitat 16 Distribució normal 17 Càlculs amb llei normal –tipus A. Probabilitat en funció de puntuacions 18 Intervals de predicció i d’estimació 19 Inferència estadística: Estimació de paràmetres

5. Modul 5. Estadística inferencial uni i bivariable amb SPSS 20 Introducció al contrast d’hipòtesi 21 El grau de significació (p) 22 Comparació d’una estimació amb un paràmetre poblacional 23 Relació entre una variable categòrica binària i una quantitativa 24 Relació entre dues variables categòriques 25 Relació entre dues variables quantitatives. Correlacions

• SOLANAS, A.; FAUQUET, J.; SALAFRANCA, LL.; NÚÑEZ, M.I. (2005). Estadística descriptiva en Ciencias del Comportamiento. Madrid: Internacional Thomson Editores.
• Pardo, A., i San Martín, R (2010). Análisis de datos en ciencias sociales y de la salud (II). Madrid: Síntesis.
• PARRA, E. i CALERO, F.J. (2007). Estadística para Turismo. Madrid: McGraw-Hill.
• Amón, J. (1993). Estadística para psicólogo (9ª). Madrid: Pirámide.
• BARÓ Llinàs, J. (1993). Inferencia estadística: aplicaciones económico-empresariales (2ª). Barcelona: Parramón.
• Botella, J. (2001). Análisis de datos en psicología (2ª). Madrid: Pirámide.
• Escuder Vallés, Roberto (1995). Estadística aplicada: economía y ciencias sociales. Valencia: Tirant lo Blanch.
• Johnson, Richard Arnold (2001). Statistics: principles and methods (4th). New York: John Wiley.
• León, Orfelio G. (2003). Métodos de investigación: en psicología y educación (3ª). Madrid: McGraw-Hill.
• MacRae, Sandy (1995). Modelos y métodos para las ciencias del comportamiento. Barcelona: Ariel.
• Moore, David S. (1999). The Basic practice of statistics (2nd). New York: W.H. Freeman.
• Pardo, A., Ruiz, M.A. y San Martín, R. (2009). Análisis de datos en ciencias sociales y de la salud. Madrid: Síntesis.
• Peña Sánchez de Rivera, Daniel (1989). Estadística : modelos y métodos / Daniel Peña Sánchez de Rivera. Madrid: Alianza.
• Peña Sánchez de Rivera, Daniel (1991). Estadística : modelos y métodos (2a ed. ). Madrid: Alianza.
• Peña Sánchez de Rivera, Daniel (1997). Introducción a la estadística para las ciencias sociales. Madrid: McGraw-Hill.
• Solanas, A., Fauquet, J., Salafranca, Ll. i Núñez, M.I. (2005). Estadística descriptiva en Ciencias del Comportamiento. Madrid: Internacional Thomson Editores.
• Siegel, Andrew F (1996). Statistics and data analysis : an introduction (2nd). New York: John Willey.
• Wonnacott, Thomas H. (1997). Introducción a la estadística (2ª ed. ). México: Limusa.
• Berbel, G. (2015). Claves y herramientas de estadística en turismo y ciencias sociales. Grupo Aptabel.
• Statistics Glossary. Recuperat , a http://www.stats.gla.ac.uk/steps/glossary/alphabet.html
• Internet Glossary of Statistical Terms. Recuperat , a http://www.animatedsoftware.com/statglos/statglos.htm#index
• Estadística 1. Recuperat , a http://www.itch.edu.mx/academic/industrial/estadistica1/toc.html
• Test Estadístics. Recuperat , a http://scientific-european-federation-osteopaths.org/es/test-estadisticos
• Introductory Statistics: Concepts, Models and Applications. Recuperat , a http://www.psychstat.missouristate.edu/introbook/sbk13.htm
• Sampling Distributions. Recuperat , a http://onlinestatbook.com/stat_sim/sampling_dist/index.html
• The normal curve. Recuperat , a http://www.psychstat.missouristate.edu/introbook/sbk11.htm

Activitats d'avaluació:

Aquesta assignatura té dues modalitats d’avaluació: avaluació continuada (A), o final (B).
A totes dues es seguirà el manual de l’assignatura (llibre disponible a la Recepció de la EUM).
OPCIÓ A) AVALUACIÓ CONTINUADA

Amb una assistència mínima del 70 % de les classes. De no arribar a aquest percentatge l’alumne haurà d’anar a examen final

? 5 evidències o activitats durant el curs ? 3 Realitzacions individuals de tipus pràctic i una grupal que s’hauran de lliurar via moodle, i que es realitzaran a les sessions pràctiques –aula informàtica. La cinquena evidència es tracta d’un portafoli digital diari sobre les activitats a classe –sessions teòriques i pràctiques, aquest serà seguit i avaluat de forma continua durant el curs, pel professor i ajudant. Lliurar totes les evidències, i tenir omplert el portafoli de seguiment situa a l’alumne en la franja d’aprovat –a menys que no validi els seus coneixements a la segona prova escrita (amb un 4 mínim).

? 1 Prova escrita (prova amb preguntes obertes i tipus test, tipus examen) ? La segona d’aquestes proves –de tot el material i mòduls- determinarà la nota final d’Avaluació Continua. Es tracta de validar la l’avaluació continua. S’ha de treure un 4 com a mínim a la segona prova escrita.
? Qui hagi aprovat l’assignatura dins l’avaluació continua podrà sumar a la seva nota fins un 10% (1 punt) més, de participació (aquest l’assignarà el professor en funció de les aportacions, iniciativa, i actitud dins el grup). Solament es suma aquest punt si s’està aprovat, no serveix per aprovar.
Per aprovar l’assignatura dins la modalitat d’avaluació continuada serà obligatori haver realitzat totes les evidències, les 6.
L’evidència grupal consistirà en lliurar un informe de resultats amb format d’informe científic –amb dades donades o pròpies.
No lliurar les evidències a temps es traduirà en què l’alumne haurà de fer EXAMEN FINAL, tot i que podrà continuar venint i participant a classe.

OPCIÓ B) AVALUACIÓ FINAL
Aquesta modalitat és l’oficial, la “teòrica” no presencial, per aquells que no puguin assistir de manera regular, no aprovin per avaluació continua, abandonin l’avaluació continua, o tinguin que recuperar l’examen final.
Aquesta modalitat presenta dues opcions per aprovar:
? EXAMEN FINAL Prova escrita de tota l’assignatura.
? EXAMEN DE REVÀLIDA. Prova escrita de tota l’assignatura.

Criteris específics de la nota «No Presentat»:
Segons normativa de la Universitat de Girona:
La qualificació de "No Presentat" exhaureix convocatòria de qualificació als efectes previstos en la normativa de Permanència i progressió en estudis de grau de la Universitat de Girona.

La matèria està centrada en SABER FER, no en memoritzar aspectes teòrics.
Tanmateix, això no vol dir que els conceptes no tinguin importància, més aviat el contrari: la comprensió dels conceptes és imprescindible per a la realització dels diferents exercicis i tasques, i a la vegada la realització dels exercicis permet l’assimilació dels continguts. Aquesta característica condiciona totalment la forma de treballar, donat que les classes teòriques i/o pràctiques, així com la lectura del material permeten la comprensió dels continguts.
Pel bon seguiment de l’assignatura serà fonamental donar-se d’alta en el campus virtual (Aula Moodle), tant si l’estudiant assisteix a les classes de manera regular com si segueix l’assignatura en modalitat no presencial. Tots dos poden seguir l’assignatura via moodle.
Es seguiment es realitzarà mitjançant un EXCEL compartit que serà la GUIA DE L’ASSIGNATURA, per saber què hem fet i com preparar les proves i exàmens.
Serà imprescindible, com a guia i font d’exercicis i apunts, tenir i seguir el manual (llibre) de l’assignatura.