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.

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.

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