Lingüística y Tecnologías

Máster. Curso 2024/2025.

MÉTODOS CUALITATIVOS Y CUANTITATIVOS EN LINGÜÍSTICA - 609855

Curso Académico 2024-25

Datos Generales

SINOPSIS

COMPETENCIAS

Generales
CG1 - Capacidad de buscar datos e información relevante y de calidad científica para la realización de estudios y análisis en su área de estudio en espacios digitales o físicos
CG5 - Capacidad de organización y planificación
CG8 - Habilidad para utilizar las herramientas digitales para innovar procesos o productos, o para resolver o mejorar cualquier cuestión en el entorno industrial, cultural, educativo e investigador
Transversales
CT1 - Capacidad de análisis y síntesis
CT2 - Razonamiento crítico
CT4 - Capacidad de gestión de la información
CT9 - Desarrollo de habilidades de iniciación a la investigación
Específicas
CE1 - Conocimiento de los métodos experimentales de carácter cualitativo y cuantitativo básicos y saber aplicarlos en el ámbito de la Lingüística
CE2 - Conocimiento de estadística descriptiva e inferencial básica para llevar a cabo estudios cuantitativos Lingüísticos y saber interpretar los resultados

CE17 - Capacidad de formular hipótesis razonables en el ámbito de la Lingüística y metodologías viables para su demostración

ACTIVIDADES DOCENTES

Otras actividades
- Visionado de vídeo/audiolecciones y sesiones síncronas o asíncronas
- Estudio individual del material básico
- Lectura y análisis de material complementario
- Resolución de casos prácticos
- Comunicación virtual con el profesor
- Foros y comunicación colaborativa
- Seminarios presenciales
- Realización y presentación de un proyecto

Semestre

1

Breve descriptor:

El conocimiento de los métodos en investigación lingüística es la piedra angular que permite que la disciplina avance de forma sólida. Cualquier persona que desee llevar a cabo una investigación sobre una cuestión que ataña a la lengua, y que quiera tener éxito en la obtención de conocimiento, deberá proceder basándose tanto en métodos cualitativos como, la mayoría de las veces, sobre todo en métodos cuantitativos. De modo que si, después de haber analizado los datos, queremos afirmar que se cumple una de las hipótesis que albergamos, necesitamos efectivamente la certeza que proporciona la estadística, incluso si la esta solamente permite afirmar algo con un cierto margen de confianza.

En esta asignatura se ofrecerán las herramientas necesarias para poder analizar los datos, interpretarlos y extraer las conclusiones que permitan aceptar o rechazar una hipótesis formulada en el transcurso de una investigación lingüística. Mediante el manejo de R y RStudio, los métodos cuantitativos se abordarán de forma práctica utilizando ejemplos y datos referidos al análisis lingüístico. Además, los métodos cualitativos se abordarán tal y como se emplean en ciertos ámbitos de la investigación, aunque aplicarán principalmente desde un enfoque mixto, puesto que los métodos cualitativos suelen emplearse en lingüística junto a métodos cuantitativos.

La asignatura tiene un marcado carácter práctico; es decir, la teoría estadística no es el foco principal de la asignatura, sino que el objetivo es aprender a hacer: aprender a aplicar el conocimiento teórico, a analizar los datos y a saber interpretarlos. La principal dificultad de la asignatura está en su carácter secuencial; los temas tienen una continuidad y suelen basarse en los temas vistos anteriormente.

Requisitos

Conocimientos y/o destrezas previas recomendadas:
- conocimientos a nivel de usuario avanzado de informática e internet
- capacidad de leer en inglés
- capacidad de autoaprendizaje y planificación
- capacidad de trabajar en equipo
- capacidad crítica (no dar nada por supuesto)
- capacidad de aprender del error

Objetivos

El objetivo básico de esta asignatura es aprender de forma práctica a analizar los datos recogidos en el curso de una investigación lingüística. Para ello será necesario:


1. Saber manejar la herramienta de software (R y Rstudio) con la que llevar a cabo el análisis de los datos.

2. Aprender a ordenar los datos en tablas, resumirlos y visualizarlos.

3. Comprender los conceptos básicos sobre los que se basa la inferencia estadística.

4. Aprender los fundamentos de los modelos lineales e interpretar los resultados de un análisis estadístico, incluyendo efectos principales e interacciones.

5. Saber analizar datos que contengan medidas repetidas o que tengan una distribución distinta a la normal, como por ejemplo, una distribución logística.

Contenido

Tema 0. Introducción a los métodos cuantitativos en lingüística.



Tema 1. R y RStudio


1.1 Instalación y primeros pasos


1.2 Datos, datos, datos



Tema 2. Gráficos


2.1 Cómo hacer gráficos con ggplot


2.2 Exploración visual de los datos



Tema 3. Estadística e investigación


3.1 Estadística básica y distribución normal



Tema 4. Regresión lineal


4.1 Regresión lineal y correlación


4.2 Regresión lineal (interacción y transformaciones)



Tema 5. Modelos lineales Mixtos (MLMs) y regresión logística


5.1 Regresión lineal y modelos mixtos


5.2 Regresión logística y modelos mixtos

Evaluación

La asignatura se evaluará de la forma siguiente:

- Evaluación continua: tiene un peso del 40% de la nota final. Se calculará como la media aritmética de todas las actividades evaluables realizadas durante el cuatrimestre.
- Examen final: tiene un peso del 60% de la nota final. Es imprescindible aprobar este examen final para poder aprobar la asignatura tanto en la convocatoria ordinaria como en la extraordinaria.


Actos fraudulentos:
La realización de una actividad evaluable (e.g. examen, trabajo, práctica) supone la aceptación del Código de Conducta Complutense sobre Responsabilidad y Honestidad intelectual (https://www.ucm.es/medicinatraslacional/file/codigo-de-conducta-complutense?ver). La detección de actos fraudulentos (e.g. suplantación, plagio, generación de documentación falsa en actos académicos) se someterá a los procedimientos de disciplina universitaria previstos académicamente y reconocidos como falta grave.

Bibliografía

Field, A., Miles, J., & Field, Z. (2012). Discovering statistics using R. SAGE.
Winter, B. (2019). Statistics for linguists. Routledge.
Levshina, N. (2015). How to do linguistics with R. John Benjamins.
Gelman, A., & Hill, J. (2006). Data analysis using regression and multilevel/hierarchical models. Cambridge.
Johson, K. (2008). Quantitative mehtods in linguistics. Blackwell.
Baayen, R.H. (2008). Analyzing linguistic data. A practical introduction to statistics using R. Cambridge.
Hernández-Sampieri, R. (2018). Metodología de la investigación. McGraw-Hill.

Estructura

MódulosMaterias
No existen datos de módulos o materias para esta asignatura.

Grupos

Clases teóricas y/o prácticas
GrupoPeriodosHorariosAulaProfesor
Grupo T12/09/2024 - 13/12/2024MIÉRCOLES 17:00 - 18:00AULA VIRTUAL 2MIGUEL JIMENEZ BRAVO BONILLA