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. Què és investigar, tipus d'investigacions, Estratègies o enfocaments de la investigació- i Planificar una investigació, escollir tema per investigar (de forma grupal, grups democràtics). De la descriptiva al mostreig. Recollida d'informació, els qüestionari online. Introducció a la recollida/obtenció de dades en metodologia selectiva.

2. Mòdul 2. La recollida de dades i la probabilitat. Visió crítica en la construcció d'eines de recollida de dades. Recol·lectar, introduir i depurar dades. Anàlisi de la fiabilitat d'un qüestionari.

3. Mòdul 3. Estadística univariant, la descriptiva vs inferencial. Bloc del manual "Paola aprende estadística". Descriure, generar i graficar variables, estadística univariant. Paràmetres i estadístics. Mesures de tendència central, dispersió, posició i forma de variables quantitatives. Mesures de freqüència relativa i absoluta de variables categòriques. Representació de dades amb diagrames de barres, circulars, de Pareto, histogrames, boxplots i stem & leafs.

4. Mòdul 4. Probabilitat i llei normal... Anàlisi bivariant en dos variables qualitatives (ji quadrat) Introducció a la probabilitat i a la llei normal Distribucions de probabilitat. Gauss. Distribució normal. Càlculs amb llei normal –tipus A. Probabilitat en funció de puntuacions Intervals d’estimació. Inferència estadística: Estimació de paràmetres i intro a les proves bivariades

• Berbel, Gaspar (2026). Analiza datos e investiga con Paola Con ayuda de AI, en un entorno PLE (Artificial Intelligence, Personal Learning Environment) (3). Barcelona: Evalua-lo i EuM.
• Berbel, Gaspar (2020). Paola aprende estadística. Desde un entorno personal de aprendizaje. (3). Barcelona: Grup Aptabel.
• Berbel, Gaspar (2018). Claves y herramientas de estadística en turismo y ciencias sociales (4). Barcelona: Grupo Aptabel.
• Harford, Tim (2021). 10 reglas para comprender el mundo: cómo los numeros pueden explicar (y mejorar) lo que sucede. Conecta.
• Smil, Vaclav (2021). Los números no mienten. Debate.
• Rumsey, Deborah J. (2017). Estadística para Dummies. Barcelona: CEAC.
• Pardo, A., i San Martín, R (2010). Análisis de datos en ciencias sociales y de la salud (II). Madrid: Síntesis.
• Pardo, A., Ruiz, M.A. y San Martín, R. (2009). Análisis de datos en ciencias sociales y de la salud. Madrid: Síntesis.
• PARRA, E. i CALERO, F.J. (2007). Estadística para Turismo. Madrid: McGraw-Hill.
• Solanas, A., Fauquet, J., Salafranca, Ll. i Núñez, M.I. (2005). Estadística descriptiva en Ciencias del Comportamiento. Madrid: Internacional Thomson Editores.
• León, Orfelio G. (2003). Métodos de investigación: en psicología y educación (3ª). Madrid: McGraw-Hill.
• Botella, J. (2001). Análisis de datos en psicología (2ª). Madrid: Pirámide.
• 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
• 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:

MOSTREM LES DUES VIES PER APROVAR

1) Convocatòria Ordinària Contínua (COC)
s’adreça a l’alumnat presencial i valora el rendiment al llarg del semestre mitjançant exercicis i evidències sobre tots els continguts. Per aprovar, cal obtenir una mitjana ponderada mínima de 5, i acreditar, almenys, un 70% d’assistència.

2) Convocatòria Ordinària Única (COU)
és per a l’alumnat no presencial o per a qui hagi renunciat a l’avaluació contínua. Consisteix en una única prova teoricopràctica sobre tota la matèria, que representa el 100% de la nota. Per aprovar-la, cal obtenir com a mínim un 5.

La Convocatòria Extraordinària (CE)
... destinada a l’alumnat que no hagi superat la convocatòria ordinària, ja sigui contínua o única. També consisteix en una prova teoricopràctica de tots els continguts, amb un valor del 100% de la qualificació**, i s’aprova amb una nota mínima de 5.

RESUM: 2 vies: 1) COC + CE, o 2) COU + CE

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:
En cas d'optar per la COU s'ha d'avisar durant el 1r trimestre abans del 28/9/26, i durant el segon abans del 11/2/27

Requisits mínims per aprovar:
Per considerar superada l’assignatura caldrà obtenir una qualificació mínima de 5.0 en qualsevol de les modalitats.

Les tutories seran amb cita prèvia els dilluns. (EUM, Rocafort, 104, d'12-13 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 del mail (mail oficial; gaspar.berbel@eum.es) i d'altres opcions que indiqui el professor a classe -com moodle.

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. Recollir dades reals de forma online i offline.
4. Poder analitzar i representar distribucions de dades (variables), relacionar variables categòriques i quantitatives, i fer prediccions.
5. Interpretar dades, estadístics, gràfics... per realitzar informes de resultats i conclusions, encaminats a ajudar en la presa de decisions.
6. Utilitzar soft free com JASP o JAMOVI.
7. 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. Realitzar un informe de resultats amb dades reals, possiblement recollides pel propi alumnat.
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
• Tècniques Qualitatives i Prospectives per a la Investigació Comercial