CG2 - Conocer las metodologías para la investigación lingüística en lengua inglesa.
CB6 - Poseer y comprender conocimientos que aporten una base u oportunidad de ser originales en el desarrollo y/o aplicación de ideas, a menudo en un contexto de investigación.
CB7 - Aplicar los conocimientos adquiridos y su capacidad de resolución de problemas en entornos nuevos o poco conocidos dentro de contextos más amplios (o multidisciplinares) relacionados con su área de estudio.
CB8 - Integrar conocimientos y enfrentarse a la complejidad de formular juicios a partir de una información que, siendo incompleta o limitada, incluya reflexiones sobre las responsabilidades sociales y éticas vinculadas a la aplicación de sus conocimientos y juicios.
CB10 - Desarrollar las habilidades de aprendizaje que les permitan continuar estudiando de un modo que habrá de ser en gran medida autodirigido o autónomo.

CT3 - Aplicar a un nivel avanzado las herramientas de gestión de la información: recopilación sistemática, organización, selección, análisis, síntesis y presentación.

CE6 - Aplicar las herramientas proporcionadas por las diversas teorías lingüísticas en el análisis en profundidad de textos en lengua inglesa, tanto a nivel oral como escrito.

Los créditos teóricos se desarrollarán a través de clases expositivas, presentación de documentos y materiales de ejemplificación, que estarán disponibles en el Campus Virtual. De este modo en las clases se presentará el contenido teórico seguido de ejercicios prácticos comprendiendo la parte teórica un 40% del total del curso, aproximadamente.

Los créditos prácticos tendrán lugar mediante discusión, trabajo en equipos, dinámica de grupos, estudio de casos prácticos y análisis de datos. A lo largo del curso y conforme se desarrolle cada unidad, serán más frecuentes los procesos de elaboración y expresión de la información por parte de los estudiantes. A tal efecto, es fundamental que el alumnado realice su trabajo personal antes de cada clase, con el objeto de que esta pueda ser más activa y participativa (60% aproximadamente).

100%

4,5

1,5

1

Ninguno

Tema 1. Introducción: conceptos básicos y gestión de datos.
Tema 2. Herramientas de análisis de datos: Excel, SPSS, R, recursos web (jamovi, graphpad).
Tema 3. Técnicas de visualización de datos.
Tema 4. Análisis exploratorio de datos: estadísticas descriptivas.
Tema 5. Estadística inferencial: muestras/poblaciones, prueba de hipótesis.
Tema 6. Métodos monofactoriales: t-test, prueba χ², ANOVA, correlaciones.
Tema 7. Métodos multifactoriales: regresión, árboles de inferencia condicional y bosques aleatorios.


Unit 1. Introduction: Basic concepts and data management.
Unit 2. Computer-aided analysis: Excel, SPSS, R, web resources (jamovi, graphpad).
Unit 3. Data visualization techniques.
Unit 4. Exploratory data analysis: Descriptive statistics.
Unit 5. Inferential statistics: Samples/populations, hypothesis testing.
Unit 6. Monofactorial methods: t-test, chi-square, ANOVA, correlations.
Unit 7. Multifactorial methods: Regression, conditional inference trees and random forests.

La evaluación de la asignatura comprende la participación activa durante las clases presenciales, la realización de las tareas encomendadas durante el curso y una serie de pruebas de evaluación continua. Al final de cada tema se realizará un test que evaluará los conocimientos específicos adquiridos en cada unidad. Además, al final del curso se hará otra prueba general que comprenderá todos los materiales tratados a lo largo del semestre.

La calificación final se realizará teniendo en cuenta los siguientes porcentajes asignados a las tareas arriba mencionadas:

1) Evaluación continua:
(a) Participación activa en clase: 10%
(b) Realización de tareas y pruebas de seguimiento durante el curso: 45%
(c) Presentación y defensa: 15%
2) Prueba final: 30%

Asimismo, se realizará una evaluación diagnóstica (pre-test) al comienzo del curso para conocer las características del alumnado y, al finalizar el curso, se pasará a los estudiantes un cuestionario de valoración del desarrollo de la asignatura (post-test) para conocer la perspectiva del alumnado sobre la consecución de los objetivos, el proceso didáctico, la comprensión de la materia y la adecuación de los contenidos.

Baayen, Rolph H. 2008. Analyzing linguistic data: A practical introduction to statistics using R. Cambridge: Cambridge University Press.
Cantos Gómez, Pascual. 2013. Statistical Methods in Language and Linguistic Research. Sheffield: Equinox.
Desagulier, Guillaume. 2017. Corpus Linguistics and Statistics with R: Introduction to Quantitative Methods in Linguistics. Cham: Springer International Publishing.
Gries, Stefan Th. 2021. Statistics for Linguistics with R: A Practical Introduction. Berlin, Boston: De Gruyter Mouton.
Herrera, Honesto, Rosario Martínez Arias & Marian Amengual Pizarro. 2011. Estadística aplicada a la investigación lingüística. Madrid: EOS Universitaria
Johnson, Keith. 2008. Quantitative methods in linguistics. Malden, MA: Wiley-Blackwell.
Levshina, Natalia. 2015. How to do linguistics with R: Data exploration and statistical analysis. Amsterdam: John Benjamins.
Schneider, Gerold & Max Lauber. 2020. Statistics for Linguists. Available at: https://dlf.uzh.ch/openbooks/statisticsforlinguists/.
Sonderegger, Morgan, Wagner, Michael, and Torreira, Francisco. 2018. Quantitative methods for linguistic data. Available at: http://people.linguistics.mcgill.ca/~morgan/qmld-book/.
Tešitelová, Marie. 2000. Quantitative Linguistics. Amsterdam: John Benjamins.
Urdan, Timothy. 2022. Statistics in Plain English. Fifth Edition. London: Routledge.
Winter, Bodo. 2019. Statistics for Linguists: An Introduction Using R. London: Routledge.

PÁGINAS WEB

Open statistical software for the desktop and cloud: https://www.jamovi.org/
VassarStats: Website for Statistical Computation (with Excel files and conceptual files to download): http://vassarstats.net
Lancaster University Centre for Computer Corpus Research on Language (resources include a significance test calculator): https://ucrel.lancs.ac.uk/
Graph Pad by Dotmatics: https://www.graphpad.com