ECTS credits ECTS credits: 6
ECTS Hours Rules/Memories Student's work ECTS: 99 Hours of tutorials: 3 Expository Class: 24 Interactive Classroom: 24 Total: 150
Use languages Spanish, Galician
Type: Ordinary Degree Subject RD 1393/2007 - 822/2021
Departments: Geography
Areas: Regional Geographical Analysis
Center Faculty of Geography and History
Call: First Semester
Teaching: With teaching
Enrolment: Enrollable
El objetivo b谩sico de la materia es dar a conocer las principales t茅cnicas estad铆sticas existentes, tanto en el campo de la Estad铆stica Descriptiva como Inferencial. Se trata de capacitar al alumnado para analizar la componente tem谩tica de la informaci贸n geogr谩fica, fundamento esencial de an谩lisis ulteriores, m谩s complejos, que exigen un conocimiento previo que aqu铆 se ofrece.
Se pretende realizar una revisi贸n general de estas t茅cnicas, desde las m谩s sencillas hasta procedimientos m谩s complejos (an谩lisis multivariante o metodolog铆as de clasificaci贸n), siempre activando una perspectiva pr谩ctica. La preocupaci贸n fundamental es la de resaltar la capacidad de los procedimientos estad铆sticos en la resoluci贸n de problem谩ticas concretas de car谩cter geogr谩fico.
Sin embargo, las t茅cnicas cuantitativas no descartan un trabajo en la l铆nea de las herramientas cualitativas en Geograf铆a, que tambi茅n se contemplan en la materia. Al mismo tiempo, se ofrece un panorama inicial sobre t茅cnicas, m茅todos y fuentes de informaci贸n en Geograf铆a, en el marco de una reflexi贸n amplia sobre la investigaci贸n en la disciplina.
Los contenidos recogidos en la memoria del Grado de Geograf铆a y Ordenaci贸n del Territorio son los siguientes:
- Introducci贸n a softwares de tratamiento geoestad铆stico
- La importancia del an谩lisis gr谩fico y tipos de gr谩ficos
- Tipos de variables: categ贸ricas y num茅ricas
- Medidas de posici贸n, centralizaci贸n, dispersi贸n, forma
- Distribuci贸n conjunta de variables
- An谩lisis de componentes principales
- An谩lisis de regresi贸n m煤ltiple
- An谩lisis cluster
- Tratamiento de encuestas, entrevistas, focus groups e investigaci贸n-acci贸n
- Codificaci贸n cualitativa.
Estos contenidos se desarrollar谩n en el siguiente temario:
1. Caracter铆sticas de la informaci贸n geogr谩fica: Fuentes primarias y secundarias.
2. Trabajamos con n煤meros para conocer la realidad:
a. variables, escalas y organizaci贸n de datos.
3. Representando los datos:
a. Medidas de posici贸n de tendencia central.
b. Mediadas de posici贸n de tendencia no central.
c. Medidas de dispersi贸n o variabilidad.
4. La recta de regresi贸n:
a. Covarianza y correlaci贸n.
b. Coeficiente regresi贸n.
5. M茅todos y t茅cnicas cualitativas en Geograf铆a:
a. T茅cnicas de autoinformaci贸n.
b. T茅cnicas de observaci贸n.
c. T茅cnicas de an谩lisis de contenido.
BIBLIOGRAF脥A B脕SICA
Aguilera Arilla, M.A J.; Azc谩rate Lux谩n, M.A V.; Gonz谩lez Yanci, M.A P.; Muguruza Ca帽as, C.; Rubio Benito, M.A T. y Santos Preciado, J. M. (2003): Fuentes, tratamiento y representaci贸n de la informaci贸n geogr谩fica. Madrid: UNED.
Hay, I. (ed.) (2010): Qualitative Research Methods in Human Geography. Don Mills: Oxford University Press.
Kitchin, R. y Tate, N. J. (2000): Conducting Research into Human Geography. Theory, Methodology and Practice. Harlow: Prentice Hall.
L贸pez-Rold谩n, P. y Fachelli, S. (2015): Metodolog铆a de la investigaci贸n social cuantitativa. Barcelona: UAB.
Santos Preciado, J. M. y Garc铆a L谩zaro, F. J. (2008): An谩lisis estad铆stico de la informaci贸n geogr谩fica. Madrid: UNED.
BIBLIOGRAF脥A COMPLEMENTARIA
Amor Pulido, R.; Aguilar Pe帽a, C. y Morales Luque, A. (2005): Estad铆stica Aplicada. Granada: Grupo Editorial Universitario.
Canavos, G. C. (2003): Probabilidad y Estad铆stica. Aplicaciones y M茅todos. M茅xico DF: McGraw-Hill.
Flowerdew, R. y Martin, D. (eds.) (2010): Methods in Human Geography. Harlow: Prentice Hall.
Gregory, S. (1978): Statistical Methods and the Geographer. London: Longman.
Grupo Chalude (1980): Iniciaci贸n a los m茅todos estad铆sticos en geograf铆a: Barcelona: Ariel.
Guti茅rrez Puebla, J.; Rodr铆guez Rodr铆guez, V. y Santos Preciado, J. M. (1994): T茅cnicas Cuantitativas. Estad铆stica B谩sica. Vilassar de Mar: Oikos Tau.
Hair, J. F.; Anderson, R. E.; Tatham, R. L. y Black, W. C. (2000): An谩lisis Multivariante. Madrid: Prentice Hall.
Montello, D. R. y Sutton, P. C. (2006): An Introduction to Scientific Research Methods in Geography. Thousand Oaks: SAGE.
Morange, M. y Schmoll, C. (2016): Les outils qualitatifs en g茅ographie. M茅thodes et applications. Paris: Armand Colin.
Pe帽a, D. (2002): Fundamentos de Estad铆stica. Madrid: Alianza Universidad.
Pumain, D. y Saint-Julien, T. (1997) : L鈥檃nalyse spatiale. Paris : Armand Colin.
Ritchey, F. J. (2001): Estad铆stica para las ciencias sociales: el potencial de la imaginaci贸n estad铆stica. M茅xico: McGraw-Hill.
Rogerson, P. A. (2008): Statistical Methods for Geography: A Student鈥檚 Guide. London/Thousand Oaks: SAGE.
Wong, D. W. S. y Lee, J. (2007): Statistical Analysis of Geographic Information with ArcView GIS and ArcGIS. Hoboken: John Wiley & Sons.
GENERALES Y B脕SICAS
CG1 - Asegurar una formaci贸n generalista y de car谩cter integrado sobre los contenidos fundamentales de los diversos 谩mbitos tem谩ticos de la Geograf铆a, su desarrollo epistemol贸gico y sus m茅todos de investigaci贸n
CG2 - Conocer, comprender e interpretar el territorio
CG3 - Interrelacionar el medio f铆sico y ambiental con la esfera social y humana
CG4 - Combinar un enfoque generalista con un an谩lisis especializado
CG5 - Interrelacionar los fen贸menos a diferentes escalas territoriales
CG6 - Explicar la diversidad de lugares, regiones y localizaci贸n
CG7 - Comprender las relaciones espaciales. Valorar los aspectos culturales en su interpretaci贸n
CG8 - Analizar e interpretar los paisajes
CG9 - Generar sensibilidad e inter茅s por los temas territoriales y ambientales
CB1 - Que los estudiantes hayan demostrado poseer y comprender conocimientos en un 谩rea de estudio que parte de la base de la educaci贸n secundaria general, y se suele encontrar a un nivel que, si bien se apoya en libros de texto avanzados, incluye tambi茅n 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 vocaci贸n de una forma profesional y posean las competencias que suelen demostrarse por medio de la elaboraci贸n y defensa de argumentos y la resoluci贸n de problemas dentro de su 谩rea de estudio
CB3 - Que los estudiantes tengan la capacidad de reunir e interpretar datos relevantes (normalmente dentro de su 谩rea de estudio) para emitir juicios que incluyan una reflexi贸n sobre temas relevantes de 铆ndole social, cient铆fica o 茅tica
CB4 - Que los estudiantes puedan transmitir informaci贸n, ideas, problemas y soluciones a un p煤blico tanto especializado como no especializado
CB5 - Que los e tudiantes hayan desarrollado aquellas habilidades de aprendizaje necesarias para emprender estudios posteriores con un alto grado de autonom铆a
TRANSVERSALES
CT4 - Combinar las dimensiones temporal y espacial en la explicaci贸n de los procesos socioterritoriales
CT7 - Gestionar la complejidad
CT5 - Relacionar y sintetizar informaci贸n territorial transversal
CT6 - Generar acuerdos en equipos interdisciplinares
CT8 - Ordenar y sintetizar la informaci贸n
CT9 - Exponer y transmitir los conocimientos geogr谩ficos
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CE2 - Conocer las t茅cnicas de trabajo de campo y de captura de datos sobre el terreno
CE4 - Expresar informaci贸n cartogr谩ficamente
CE5 - Elaborar e interpretar informaci贸n estad铆stica
La docencia expositiva e interactiva ser谩 fundamentalmente de car谩cter presencial.
Clases te贸ricas (docencia expositiva) y pr谩cticas (docencia interactiva) en el aula, y trabajo personal del estudiantado fuera de ella.
Las tutor铆as podr谩n realizarse parcialmente de manera virtual.
Se realizar谩 una sal铆da de campo (si se dan las condiciones necesarias, junto a otras materias del Grado), donde se pongan en pr谩ctica los contenidos trabajados previamente en clase.
En funci贸n de la planificaci贸n docente y de la metodolog铆a de ense帽anza-aprendizaje, la evaluaci贸n se desagrega en dos componentes formativas, entregas de evaluaci贸n continua y examen.
Tipos de evaluaci贸n:
1. Evaluaci贸n continua, a partir del trabajo en el aula y en relaci贸n con el trabajo en el curso.
2. Evaluaci贸n mediante un examen de los contenidos te贸rico-pr谩cticos, complementaria a la evaluaci贸n continua.
Criterios de evaluaci贸n en primera convocatoria:
1. Examen o prueba escrita presencial, complementaria a la evaluaci贸n continua, que tendr谩 un peso del 45% de la cualificaci贸n final, en la fecha establecida por la Facultad.
2. Trabajos pr谩cticos, que tendr谩n un peso del 45% de la cualificaci贸n final. Consistir谩 en la entrega de trabajos a trav茅s de Aula Virtual de la 奇趣腾讯分分彩.
3. Participaci贸n activa en las aulas expositivas e interactivas: 10% da cualificaci贸n final.
Para superar la materia es necesario alcanzar un 5 en cada una de las partes.
En el caso de que sea concedida oficialmente la dispensa de asistencia a las aulas, el alumnado tendr谩 que hacer un examen de la materia, y la parte interactiva deber谩 ser compensada con ejercicios espec铆ficos.
Criterios de evaluaci贸n en segunda convocatoria:
1. Examen te贸rico-pr谩ctico en la fecha establecida por la Facultad.
En ambas convocatorias, para los casos de realizaci贸n fraudulenta de ejercicios o pruebas, ser谩 de aplicaci贸n lo recogido en la Normativa de evaluaci贸n del rendimiento acad茅mico de los estudiantes y de revisi贸n de cualificaciones.
En la Universidad de Santiago de Compostela un cr茅dito ECTS se equipara a 25 horas de trabajo del estudiante (estas horas contemplan todas las actividades formativas de una asignatura: clases magistrales, clases de seminario y laboratorio, trabajo aut贸nomo del estudiante, evaluaci贸n).
Esta equivalencia est谩 de acuerdo con la norma estatal (obligatoria en toda Espa帽a) que regula el cr茅dito ECTS (Real Decreto 1125/2003 pdf), que permite un rango entre 25 y 30 horas.
- Asistencia regular a las clases, participaci贸n en las mismas y trabajo continuado a lo largo del semestre acad茅mico.
- Realizaci贸n y repaso de los ejercicios recomendados.
- Se recomienda como actividad formativa los cursos de Competencias de la Informaci贸n que oferta la Biblioteca: /gl/servizos/biblioteca/servizos/competencias.html
Francisco Ramon Duran Villa
Coordinador/a- Department
- Geography
- Area
- Regional Geographical Analysis
- Phone
- 881812721
- francisco.duran [at] usc.es
- Category
- Professor: University Lecturer
| Wednesday | |||
|---|---|---|---|
| 09:00-11:00 | Grupo /CLE_01 | Galician | Computer Room 04 |
| 09:00-11:00 | Grupo /CLE_01 | Galician | Computer room 17 |
| Friday | |||
| 11:00-13:00 | Grupo /CLE_01 | Galician | Computer Room 04 |
| 11:00-13:00 | Grupo /CLE_01 | Galician | Computer room 17 |
| 01.21.2025 16:00-18:30 | Grupo /CLE_01 | Classroom 08 |
| 06.26.2025 15:30-18:00 | Grupo /CLE_01 | Classroom 09 |