Guía docente de Estadística Criminal (2451126)

• Muestreo aleatorio simple.
• Inferencia estadística. Estimación puntual y por intervalos.
• Contraste de hipótesis.
• Técnicas estadísticas multivariantes con aplicación en Criminología.
• Datos cualitativos: Regresión logística.

El alumno será capaz de:

• Utilizar el software estadístico necesario para el tratamiento numérico de información y conocer las distintas fuentes que la proporcionan.
• Comprender la idea general del muestreo aleatorio simple y manejar las principales distribuciones de probabilidad continuas.
• Comprender y manejar los intervalos de confianza más usuales. Saber plantear e interpretar problemas de intervalos de confianza.
• Manejar con soltura las nociones básicas del contraste de hipótesis y saber plantear, resolver e interpretar problemas de contrastes de hipótesis paramétricos.
• Analizar un conjunto de datos mediante las principales técnicas de clasificación estadísticas multivariantes con aplicación en Criminología.
• Analizar un conjunto de datos de tipo cualitativo y saber interpretar adecuadamente la asociación entre dos variables de este tipo.
• Interpretar correctamente los resultados estadísticos.

• Tema 1. Muestreo aleatorio simple
  • Conceptos generales. Breve introducción al muestreo. Distribuciones en el muestreo en poblaciones normales.
• Tema 2. Estimación puntual y estimación por intervalos de confianza
  • Estimación puntual. Propiedades de los estimadores. Estimación por intervalos de confianza.
• Tema 3. Contrastes de hipótesis paramétricos
  • Conceptos básicos. Definición de contrastes paramétricos. Contrastes de hipótesis para los parámetros de una distribución Normal.
• Tema 4. Análisis de regresión.
  • Introducción. Regresión lineal simple. Correlación. Regresión lineal múltiple. Análisis de la varianza y contrastes de regresión. Otros modelos.
• Tema 5. Diseño estadístico de experimentos.
  • Introducción. Análisis de la covarianza. Comparaciones múltiples. Diagnosis y validación del modelo. Modelo completamente aleatorizado.
• Tema 6. Introducción al análisis multivariante. Aplicación a la Criminología
  • Introducción. Análisis discriminante. Etapas del análisis Clúster. Clasificación de los métodos clúster. Análisis Factorial Exploratorio y Confirmatorio.
• Tema 7. Datos cualitativos. Regresión logística
  • Introducción. Tablas de contingencia. Contraste de independencia. Indicadores de asociación. Regresión logística.

Seminarios

• Datos reales en el ámbito criminal. Búsqueda y uso.
• Paquetes estadísticos.

Prácticas en ordenador

• Bloque 1. Consulta y gestión de información en fuentes estadísticas.
  • 1.1. Bases de datos del Instituto de Estadística de Andalucía (IEA)
  • 1.2. Bases de datos del Instituto Nacional de Estadística (INE)
  • 1.3. Otras fuentes estadísticas de organismos públicos y privados
• Bloque 2. Tratamiento estadístico de datos con software estadístico
  • 2.1. Introducción al software estadístico. Descripción. Gestión de datos. Análisis descriptivo
  • 2.2. Análisis de regresión simple y múltiple con software estadístico
• Bloque 3. Inferencia con software estadístico. Estimación por intervalos de confianza y contraste de hipótesis
  • 3.1 Introducción a la Inferencia con software estadístico
  • 3.2 Estimación puntual y por intervalos de confianza
  • 3.3 Contraste de hipótesis
• Bloque 4. Técnicas estadísticas multivariantes I con software estadístico
  • 4.1 Análisis de la varianza. Aplicaciones a la Criminología
  • 4.2 Análisis de la covarianza. Aplicaciones a la Criminología
• Bloque 5. Técnicas estadísticas multivariantes II con software estadístico
  • 5.1 Análisis discriminante. Aplicaciones a la Criminología
  • 5.2 Análisis clúster. Aplicaciones a la Criminología
  • 5.3 Análisis factorial exploratorio y confirmatorio. Aplicaciones a la Criminología
• Bloque 6. Análisis de datos cualitativos. Regresión logística
  • 6.1 Test de independencia
  • 6.2 Medidas de asociación
  • 6.3 Regresión logística

• Abad, F.; Huete. M.D. y Vargas, M. (2001). Estadística para las Ciencias Sociales y Laborales. Ed. Urbano. Granada.
• Abad, F.; Vargas, M. (2002). Análisis de datos para las Ciencias Sociales con SPPS. Ed. Urbano. Granada.
• Vinuesa, J. (Editor). (1997). Demografía. Análisis y Proyecciones. Ed. Síntesis. Madrid.
• Robert V. Hogg, Allen T. Craig, Joseph W. McKean, An Introduction to Mathematical Statistics, 6th ed., Prentice Hall, 2004.
• Theodore W. Anderson, An Introduction to Multivariate Statistical Analysis, 3rd ed., Wiley-Interscience, 2003
• Weisburd, D., Britt, C., Wilson, D. B., Wooditch, A. (2021). Basic Statistics in Criminology and Criminal Justice. Springer Nature.

• Arroyo, A. (2004). Tendencias Demográficas durante el siglo XX en España. Ed. INE
• Calot, G. Curso de estadística descriptiva. (1974). Ed. Paraninfo, Madrid,
• Peña, D.; Romo, J. (1997). Introducción a la estadística para las ciencias sociales. Ed. Mc Graw Hill. Madrid.
• Pressat, R. (1983). El análisis demográfico. Ed. Fondo de Cultura Económica. Madrid
• Vinuesa, J. Puga, D. (2007). Técnicas y ejercicios de Demografía. Ed. INE. Madrid.
• Weisburd, D., Wilson, D. B., Wooditch, A., Britt, C. L. (2022). Advanced statistics in criminology and criminal justice. Springer.
• Gau, J. M. (2012). Statistics for Criminology and Criminal Justice. SAGE Publications.

• Instituto Nacional de Estadística
• Comprensión y uso de la estadística
• Introducción a la Probabilidad
• Azar y Probabilidad

• MD01. Metodología expositivo-participativa de los contenidos 
• MD02. Presentaciones en PowerPoint 
• MD03. Lecturas Especializadas 
• MD04. Uso de materiales audiovisuales 
• MD05. Utilización de plataformas virtuales 
• MD06. Uso de Bases de Datos

El sistema de evaluación es preferentemente continua, no obstante, el alumno podrá solicitar la Evaluación Única Final de acuerdo con la Normativa de Evaluación y Calificación de los estudiantes (art. 8)

• Prueba escrita. Exámenes de ensayo, pruebas objetivas, resolución de problemas, casos o supuestos, pruebas de respuesta breve, informes y diarios de clase (ponderación del 70%).
• Prueba oral. Exposiciones de trabajos orales en clase, individuales o en grupo, sobre contenidos de la materia (seminario) y sobre ejecución de tareas prácticas correspondientes a competencias concretas (ponderación del 5%).
• Observación. Escalas de observación, en donde se registran conductas que realiza el alumno en la ejecución de tareas o actividades que se correspondan con las competencias (ponderación del 5%).
• Técnicas basadas en la asistencia y participación activa del alumno en clase, seminarios y tutorías. Trabajos en grupos reducidos sobre supuestos prácticos propuestos (ponderación del 20%).

La evaluación extraordinaria se basará en un examen escrito teórico-práctico que supondrá el 100% de la calificación final del alumno.

La evaluación única final contemplada en la Normativa de Evaluación y de Calificación de los estudiantes de la Universidad de Granada se basará en un examen escrito teórico-práctico y supondrá el 100% de la calificación final del alumno.