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
• 14E- Ser capaç d'identificar i evaluar oportunitats de negoci

1. Bloc I. Estratègies d'investigació. Repàs a l’estadística inferencial amb l’SPSS o JASP (JAMOVI) o alternatiu, i definició de prospectiva. a) Estratègies d'investigació. Perspectiva qualitativa vs quantitativa. b) Les preguntes d'investigació. Disseny i fonts bibliogràfiques. c) Quina o quines línies d'investigació-prospectiva tindrem aquest any?

2. Bloc II. El qüestionari. Recollida de dades. Validesa i fiabilitat. Depuració de dades. a) Disseny d'un qüestionari online, fiabilitat d'una escala b) Les preguntes mult-response c) La validesa

3. Bloc III. Tècniques prospectives qualitatives. Introducció a eines IA

• Berbel, G. (2023). Analiza datos e investiga con Paola (1 i 2). Barcelona: Evalua-lo.
• Berbel, G (2020). Paola aprende estadística. Desde un entorno personal de aprendizaje (3a). Barcelona: grup Aptabel.
• Berbel, G y Rebollo E. (2021). APP ESTATEST. Recuperat , a https://aptabel.com/estatest-app-para-aprender-realizar-pruebas-de-relacion/
• Sergio Martínez-Cava Marce Cancho María Teresa Jiménez (2015). Big data El poder de los datos (1a). Barcelona: Fundación Innovación Bankinter .
• Berbel, G (2018). Claves y herramientas de estadística en turismo y ciencias sociales (4a.). Grupo Aptabel.
• Bas, E. (2002). Prospectiva. Cómo usar el pensamiento sobre el futuro.. Barcelona: Ariel.
• Shelling, T.C. (1989). Micromotivos y macroconducta.. México: Fondo de cultura económica.
• Ortiz de Mendivil, Enrique (2013). Análisis del entorno y prospectiva . Barcelona: Instituto Mediterráneo de Publicaciones.
• Pardo, A., i San Martín, R. (2010). Análisis de datos en ciencias sociales y de la salud (II). Madrid: Editorial Síntesis.
• Grupo de Investigación de la Universidad de Alicante, grupo de Enric Bas. Recuperat , a http://www.futurlab.es
• Eneko Astigarraga, profesor de Deusto Bilbao de Prospectiva y Estrategia Empresa. Recuperat , a http://www.prospectiva.eu/blog
• Ana Morato. La prospectiva como herramienta para la planificación. El caso OPTI. (2012). Recuperat , a http://www.youtube.com/watch?v=-SB13lmAEcc
• Journal of Futures Studies. Taiwan: Journal of Futures Studies.
• Journal of World-Systems Research. USA: Journal of World-Systems Research.
• Long Range Planning. USA: Long Range Planning.
• On the Horizon. USA: On the Horizon.
• Papers de Prospectiva. Spain: Papers de Prospectiva.
• González Díaz, Isaac (2017). Big Data para CEOs y Directores de Marketing: Como dominar Big Data Analytics en 5 semanas para directivos (2017). Amazon.

Activitats d'avaluació:

OPCIÓ A) AVALUACIÓ ORDINÀRIA CONTINUADA (AOC)

- Assistència mínima del 70 % (a través d'un test de control de coneixements/assistència a través de la plataforma Socrative).
- Realitzar les 4 evidències indicades. Els vídeos, alguns, es penjaran a l'Instagram del professor #eumeditstd.
Les evidències anteriors formen part de l'AV.ORDINÀRIA CONTÍNUA. En cas de suspendre tindreu l'opció de fer l'avaluació ordinària única, no així la conv. extraordinària -que la fan solament els que opten per fer l'avaluació ordinària única. Per tant, sempre tindreu 2 opcions, no 3.

Es podrà sumar un punt sencer o 10%, amb la PARTICIPACIÓ durant el curs -el professor indicarà com és la participació, tot i que l'alumnat també podrà fer propostes. Aquest punt extra no serveix per aprovar, solament per pujar nota, dins els que realitzen l'av.ordinària contínua.

--> Exemen final de tot el curs.

OPCIÓ B) CONVOCATÒRIA D'AVALUACIÓ EXTRAORDINÀIRA. Aquesta solament pot fer-la els que no van aprovar per l'opció A (avaluació ORDINÀRIA CONTÍNUA), o bé els que no fan contínua i es van presentar i suspendre l'avaluació ordinària única (AOU).

RESUM: són 2 opcions: 1) AOC + EXTRAORDINÀRIA O 2) AOU + EXTRAORDINÀRIA

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.

Avaluació única:
Es pot realitzar una avaluació única consistent en la realització de l'avaluació ordinària única i/o l'extraordinària

Requisits mínims per aprovar:
Per considerar superada l’assignatura caldrà obtenir una qualificació mínima de 5.0 dinsl'AOU i AOE, també dins l'AOC -però, en aquest cas, havent tret un 4 com a mínim a l'evidència 2 -única recuperable a l'AOE, donat es tracta d'un simulacre d'aquesta.

Les tutories seran amb cita prèvia els dilluns. (EUM, Rocafort, 104, d'20-21 h). Per concertar cita es comunicarà per mail. Podran ser presencials o virtuals i es realitzaran a una aula o a l'Espai coEUM (Despatx Turisme i Empresa, c/ Consell de Cent, 143. 08015 Barcelona)

Es realitzarà virtualment a través de Moodle, mail (únic mail oficial; gaspar.berbel@eum.es) i plataformes com Google Meet, Teams, Zoom.

La matèria se centra en SABER FER, no en memoritzar aspectes teòrics.
A les sessions predomina la part pràctica. Les assistències es controlen a l'inici o final, depèn de la sessió, marxar abans no es considerará assistir.
Els coneixements i competències que s’adquireixen en aquesta assignatura permeten:
1. Comprendre la lògica dels dissenys d’investigació i del principals procediments estadístics. Comprendre la lògica subjacent a la investigació científica, en què es basen la majoria d’articles, informes i treballs d’investigació.
2. Saber en què consisteix la investigació qualitativa i la quantitativa.
3. Recordar l'estadística bivariada paramétria i treballar la no paramètrica.
4. Interpretar dades, estadístics, gràfics... per realitzar informes de resultats i conclusions, encaminats a ajudar en la presa de decisions.
5. Utilitzar soft free com JASP o JAMOVI.
6. Ser capaços de llegir i entendre literatura especialitzada amb dades estadístiques, ja que la major part d’articles, informes i treballs publicats contenen resultats obtinguts mitjançant procediments estadístics.
8. Conèixer eines IA dins les fases d'una investigació.
Les ODS ha treballar en l'assignatura són el 4 -dins la perspectiva de Personal Learning Environment que té l'assignatura-, 5 -dins la construcció i disseny d'eines per recollir dades, també en la forma de redactar informes de resultats, sempre dins una perspectiva d'igualtat de gènere- i 9 -amb una visió cap les IA que ens poden ajudar dins les diferents fases d'una investigació.
Les softs skills treballades de forma transversal durant el curs són: 1-resiliència, 2-pensament crític (en la lectura d'articles i possibles fonts o recursos), 5-empatia (al treballar en grup i durant les classes), 6-treball en equip (les evidències 1 i 2 són grupals) i 9 -comunicació (participant i presentant les evidències que realitzen de forma grupal).
La participació -el professor explica com es realitza- pot donar 1 punt més, però no serveix per aprovar, solament per a pujar nota dins l'AOC.

• Estadística I
• Estadistica II
• Estudis de mercat per Internet
• Fonaments d'estadística