Estadística Aplicada

Profesor/a: JUAN AZAEL HERRERO ALONSO

Teléfono: 983 00 10 00

Última versión revisada de la guía docente, debidamente informada por parte del profesor en la asignatura.

La asignatura estadística es una materia de carácter básico con una carga de 6 créditos. Con esta asignatura se pretende que el alumnado adquiera conocimientos acerca de los principales procedimientos de la estadística descriptiva y de la estadística inferencial.

Una vez superada la asignatura los alumnos serán capaces de ordenar, estructurar y resumir datos de forma clara, extrayendo las características más relevantes de los mismos, así como realizar análisis estadísticos básicos a partir de los cuales aceptar o refutar hipótesis de investigación. 

No se necesitan conocimientos y destrezas previos, aunque puede resultar de ayuda tener un buen manejo de la herramienta Excel.

Esta asignatura permitirá a los alumnos, em caso de ser necesario, afrontar el análisis estadístico durante el desarrollo de sus TFGs, siendo también posible la aplicación de dichos conocimientos en un futuro entorno laboral (análisis de rendimiento deportivo, investigación clínica, etc.) 

Tema 1. Introducción a la estadística

  • Introducción
  • Ubicación de la estadística dentro del método científico
  • Conceptos básicos. La muestra.
  • Tipos de variables. Tipos de datos y agrupación de los mismos
  • Niveles de medición de las variables
  • Introducción a la hoja de cálculo Excel
  • Introducción a R
  • Introducción a SPSS

 

Tema 2. Estadística descriptiva: Análisis cuantitativo

  • Distribución de frecuencias
  • Distribución de frecuencias en Excel y R
  • Tablas de contingencia o tablas cruzadas
  • Estadísticos de tendencia central, de posición y de dispersión
  • Estadísticos de tendencia central, posición y dispersión con Excel y R
  • Creación de gráficos
  • Distribución normal y estadísticos de forma
  • Valores estándar o tipificados
  • Relación entre variables cuantitativas
  • Regresión

Tema 3. Estadística inferencial

Bloque I

  • Estimación de intervalos
  • Estimación de intervalos con Excel y R

Bloque II

  • Introducción al contraste de hipótesis
  • Pruebas de normalidad
  • Análisis no paramétrico
  • Análisis paramétrico
  • Procedimientos multivariados

  1. Introducción a la estadística: Introducción
    1. Introducción a la estadística:
  2. Estadística descriptiva:Estadística descriptiva
    1. Estadística Descriptiva:
  3. Estadística inferencial:Estadística inferencial
    1. Estadística inferencial:

Se utilizará la plataforma Moodle v2.0 para colgar las presentaciones de los temas, así como diferentes materiales docentes de interés para la asignatura. Se utilizará geniallly para la parte gamificacda de la asignatura, incluyendo desde la misma accesos a google drive. Todas las clases se desarrollarán habitualmente en el laboratorio de informática con los softwares Microsoft Excel, R y, puntualmente, SPSS.

CB1. Que los estudiantes hayan demostrado poseer y comprender conocimientos en un área de estudio que parte de la base de la educación secundaria general, y se suele encontrar a un nivel que, si bien se apoya en libros de texto avanzados, incluye también algunos aspectos que implican conocimientos procedentes de la vanguardia de su campo de estudio
CB2. Que los estudiantes sepan aplicar sus conocimientos a su trabajo o vocación de una forma profesional y posean las competencias que suelen demostrarse por medio de la elaboración y defensa de argumentos y la resolución de problemas dentro de su área de estudio
CB3. Que los estudiantes tengan la capacidad de reunir e interpretar datos relevantes (normalmente dentro de su área de estudio) para emitir juicios que incluyan una reflexión sobre temas relevantes de índole social, científica o ética
CB4. Que los estudiantes puedan transmitir información, ideas, problemas y soluciones a un público tanto especializado como no especializado
CB5. Que los estudiantes hayan desarrollado aquellas habilidades de aprendizaje necesarias para emprender estudios posteriores con un alto grado de autonomía
CE03. Conocer la estadística aplicada a Ciencias de la Salud. Conocer las bases psicológicas y los factores biopsico-sociales que inciden en el comportamiento humano.
CE51. Ser capaz de fundamentar los principios científicos que sustentan la intervención del dietista- nutricionista, supeditando su actuación profesional a la evidencia científica.
El alumno será capaz de:
  1. Conocer los principios y parámetros estadísticos básicos.

  2. Analizar y aplicar los principios estadísticos en diferentes poblaciones de datos.

  3. Conocer y comprender cómo debe ser realizada la recogida de los datos en una investigación para su posterior tratamiento estadístico.

  4. Conocer y manejar adecuadamente el programa SPSS para poder solventar las principales dificultades planteadas en un estudio científico.

  5. Conocer y aplicar procedimientos utilizados habitualmente en las investigaciones del ámbito de las ciencias de la salud así como en los programas estadísticos más frecuentes.

  • Polit DF, Hungler BP (2000), Investigación en ciencias de la salud, McGraw-Hill Interamericana
  • Thomas JR, Nelson JK (2007), Métodos de investigación en actividad física, Panamericana
  • Huck SW (2007), Reading Statistics and Research (5th Edition)., Pearson

http://www.readingstats.com/ (Reading statistics and research)

http://bioestadistico.com/ (José Supo. Bioestadístico.com Análisis de Datos Clínicos y Epidemiológicos.)

Método dialéctico

El profesor propondrá debates en clase relacionados con diferentes aspectos en torno al análisis de datos en las Ciencias de la Actividad Física y del Deporte.

Método didáctico

El profesor introducirá y expondrá a través de lecciones magistrales la mayoría de los contenidos teóricos de la asignatura. Este método se empleará en las primeras semanas de clase, para transmitir a los alumnos los conocimientos mínimos sobre los que se asentarán conocimientos más complejos, que se trabajarán a través del método dialéctico.

Método heurístico

Se llevarán cabo prácticas de forma habitual en todos los contenidos de la asignatura en las que los alumnos deberán mostrar el dominio de los aspectos teóricos vistos en clase.

Tema 1: Semana 1

Se utilizará clase presencial, laboratorios de informática y clases prácticas.

Tema 2: Semanas 2-8

Se utilizará laboratorios de informática, clases prácticas, seminario y aprendizaje basado en problemas. Evaluación

Tema 3: Semanas 8-15

Se utilizará laboratorios de informática, clases prácticas, trabajo en grupo, presentación de trabajos y aprendizaje basado en problemas. Evaluación

A lo largo de las 15 semanas, se fomentará el estudio teórico y práctico de los alumnos, mediante la realización de trabajos téorico-prácticos en el aula

Esta planificación tiene un carácter meramente orientativo y podrá ser modificada a criterio del profesor, en función de las características del grupo.

Las tutorías grupales serán las recogidas en la semana amarilla de preparación para la convocatoria ordinaria y extraordinaria. Desde la Facultad de Ciencias de la Salud se notificarán tanto al profesorado como al alumnado los calendarios de estas tutorías. Las tutorías individuales serán previa cita en el horario de tutoría individual establecido. La modalidad (remota o presencial) en la que se realizarán las tutorías, tanto individuales si las hubiese, como grupales, se informará por parte del profesor/a al alumnado.

Sistema de evaluación % Calificación final
Ejecución de prácticas 60
Pruebas escritas 40
Consideraciones de la Evaluación en la Convocatoria Ordinaria

En la octava semana del curso se llevará a cabo una prueba de ejecución de tareas reales/simuladas sobre los contenidos de los temas 1 y 2. Los trabajos se llevarán a cabo con la hoja de cálculo Microsoft Excel y el archivo del examen se subirá a la plataforma Moodle. Es posible que para responder alguna de las preguntas cortas planteadas sea necesario utilizar el programa R, SPSS o Microsoft Word. La puntuación máxima a obtener en esta prueba es 10 y esta nota representa el 30% de la nota final.

En la decimoquinta semana del curso se llevarán a cabo otra prueba de ejecución de tareas reales/simuladas sobre los contenidos del tema 3. Para su ejecución se utilizará la hoja de cálculo Microsoft Excel, el programa R y/o SPSS y, quizás, Microsoft Word. En caso de que se generen archivos, se deberán subir a la plataforma Moodle. En esta prueba de evaluación, es posible que la respuesta a varias de las preguntas se haga mediante una prueba tipo test a través de Moodle. La puntuación máxima a obtener en esta prueba es 10, representando el 20% de la nota final.

En el periodo de exámenes se llevará a cabo la prueba de evaluación final, la cual será una prueba de ejecución de tareas simuladas y respuesta corta sobre los bloques I y II del tema 3. Para la ejecución de las tres partes se utilizará la hoja de cálculo Microsoft Excel, el programa R y/o SPSS y, quizás, Microsoft Word. En caso de que se generen archivos, se deberán subir a la plataforma Moodle. La puntuación máxima a obtener en esta prueba es 10 y la prueba representa el 50% de la nota final; no obstante, lee antes el apartado “Gamificación”.

Gamificación: Los alumnos serán divididos en grupos de 41, haciéndose esto en función de sus expedientes académicos para que sean grupos homogéneos. Cada grupo representará una Compañía del Anillo. En 6-12 ocasiones durante la asignatura, se pedirá un ejercicio práctico entregable, que se llevará a cabo durante la clase y que los alumnos deberán entregar ese mismo día a través de la plataforma Moodle. Una vez los ejercicios se corrijan por el profesor, se indicará cuando puntos obtiene cada equipo de manera proporcional al rendimiento medio de cada Compañía. Al final de la asignatura se establecerá una clasificación en función de la puntuación obtenida por cada compañía, aplicándose los siguientes beneficios:

  • Primer puesto: Posible nota en el examen final = (10 + x) / 2
  • Segundo puesto: Posible nota en el examen final = (7,5+ x) / 2
  • Tercer puesto: Posible nota en el examen final = (5 + x) / 2
  • Cuarto puesto: Posible nota en el examen final = (2,5 + x) / 2

donde x es la nota media individual de los ejercicios llevados a cabo durante las actividades gamificadas. Si con esta nota en el examen final, el alumno está aprobado y no quiere presentarse al mismo, podrá no hacerlo. Si se presentase y sacase menos nota, prevalecería la mayor de las dos notas.

Para beneficiarse del sistema gamificado, se deberán realizar, al menos, 7 de los 8 ejercicios gamificados. 

En la convocatoria ordinaria no es necesario aprobar cada una de las pruebas de evaluación, basta con que la nota global sea superior a 5 para aprobar la asignatura.

Consideraciones de la Evaluación en la Convocatoria Extraordinaria

En la convocatoria extraordinaria los alumnos tendrán que superar una prueba de ejecución de tareas simuladas y respuesta corta sobre los contenidos de los temas 1, 2 y 3. La parte de descriptiva supondrá el 40%, mientras que las partes de intervalos de confianza y de contraste de hipótesis supondrán cada una el 30%. 

No se tendrá en cuenta el resultado obtenido en la gamificación ni en las partes superadas de la asignatura previamente en esta convocatoria, es decir, no se guardan las notas del curso para la convocatoria extraordinaria.

 

Notas comunes para la evaluación ordinaria y extraordinaria

La planificación de la evaluación tiene un carácter meramente orientativo y podrá ser modificada a criterio del profesor, en función de circunstancias externas y de la evolución del grupo.

Los sistemas de evaluación descritos en esta guía docente son sensibles tanto a la evaluación de las competencias como de los contenidos de la asignatura.

La realización fraudulenta de cualquiera de las pruebas de evaluación, así como la extracción de información de las pruebas de evaluación, será sancionada según lo descrito en el Reglamento 7/2015, de 20 de noviembre, de Régimen Disciplinario de los estudiantes, Arts. 4, 5 y 7 y derivarán en la pérdida de la convocatoria correspondiente, así como en el reflejo de la falta y de su motivo en el expediente académico del alumno.


CV Docente

Licenciado en Ciencias de la Actividad Física y del Deporte y Doctor con Mención Europea en la misma área por la Universidad de León en 2006. Premio extraordinario de doctorado. Acreditado como Contratado Doctor y Profesor de Universidad Privada por la ANECA en 2009.

Profesor de Metodología de la Investigación y de Estadística en la Universidad Europea Miguel de Cervantes desde el curso 2004-05. Profesor de estas dos disciplinas en estudios de posgrado en la Universidad de León, Universidad Católica  de  Murcia, Universidad  Pontificia  de  Comillas, Universidad  de  Castilla  la  Mancha, Real Federación Española de Fútbol y Universidad da Beira Interior (Portugal).


CV Profesional

Director del Centro de Investigación en Discapacidad Física (CIDIF) de la Fundación ASPAYM Castilla y León desde 2007. Se trata de un centro que lleva a cabo valoraciones biomecánicas del sistema músculo-esquelético (ej. Valoración de la marcha y del equilibrio, valoraciones de la masa muscular, densidad mineral ósea, fuerza y potencia muscular). Además, se investiga sobre la aplicación de nuevas terapias (ej. Estímulos vibratorios y electroestimulación) y nuevos medios de rehabilitación (ej. Juegos serios con Microsoft Kinect y dispositivos de eye tracking con realidad virtual). Hemos recibido múltiples premios a nuestra labor, destacando el Premio Reina Sofía del Patronato de Discapacidad.

Director Científico de NSCA Spain y editor jefe de la revista Entrenamiento de Fuerza y Acondicionamiento de NSCA Spain

Certified Personal Trainer (CPT), Nº7179430109, 21 de enero de 2009 (entrenador personal certificado por la National Strength and Conditioning Association)

Certified Strength and Conditioning Specialist (CSCS), Nº7247843393, 15 de diciembre de 2012 (Especialista en entrenamiento de fuerza y acondicionamiento por la National Strength and Conditioning Association)


CV Investigación

2 tramos de investigación reconocidos por la ACSUCYL (2005-2010 y 2011-2016). Línea de investigación: efectos agudos y crónicos del entrenamiento con electroestimulación. Profesor de entrenamiento con electroestimulación en Universidad de León, Universidad Politécnica de Madrid, Universidad de Granada, Universidad Europea de Madrid, Universidad Pompeu Fabra; en la Universida da Beira Interior (Portugal) y en varios países de Latinoamérica.

2 estancias de investigación en 2005 (Université de Bourgogne, Dijon, Francia) y en 2008 (Schulthess Clinic, Zürich, Suiza) con Nicola Maffiuletti, mayor científico a nivel mundial sobre entrenamiento con electroestimulación.

4 tesis doctorales dirigidas.

Índice h = 22, según Google Académico (07/09/2021), con 1743 citas recibidas.

Director del Grupo de Investigación en Discapacidad Física y Sensorial (GIDFYS) de la Universidad Europea Miguel de Cervantes desde 2016. Coordinador del grupo de innovación educativa sobre  gamificación en el aula de la Universidad Europea Miguel de Cervantes desde 2017.

Coordinador del Programa de Doctorado en Poblaciones Especiales de la UEMC.

Créditos totales: 6
Tipo: Básico
Período: 2º Semestre