| Tema |
Subtema |
| TEMA 1: ANÁLISIS EXPLORATORIO DE DATOS |
Análisis de datos exploratorios con SPSS. Estadísticos descriptivos. Examen gráfico de los datos: Boxplots y Gráficos Stem-and-Leaf. Construcción e interpretación de tablas. Construcción e interpretación de tablas basadas en respuestas múltiples. Aplicaciones a datos sociales. |
| TEMA 2: CLASIFICACIÓN DE LAS TÉCNICAS DE ANÁLISIS MULTIVARIANTE |
Relevancia del análisis multivariante. Definición. Tipos de medida. Tipos de variables. Tipo de relación. Descripción de las técnicas de análisis multivariante. Criterios de clasificación. Tipos de problemas de investigación. |
| TEMA 3: ANÁLISE DE REGRESIÓN SIMPLE Y MÚLTIPLE |
Definición del análisis de regresión. Criterio de mínimos cuadrados. Errores de predicción. Capacidad predictiva. Particularidades del análisis de regresión múltiple. Métodos de selección de variables. El problema de la multicolinealidad. El proceso de investigación: objetivos, diseño, supuestos, extracción, interpretación y validación. |
| TEMA 4: ANÁLISIS FACTORIAL Y DE COMPONENTES PRINCIPALES. |
Antecedentes históricos. Definición. Solución factorial. Varianza común e específica. Análisis factorial vs. Análisis de componentes principales. Aplicaciones y usos. El proceso de investigación: objetivos, diseño, supuestos, extracción, interpretación y validación. |
| TEMA 5: ANÁLISIS DE CORRESPONDENCIAS. |
Ámbitos de aplicación. Definición del análisis de correspondencias. Objetivos de investigación. Limitaciones del análisis de correspondencias. La estructura básica de la matriz de datos. Conceptos centrales. Análisis de correspondencias múltiples. El proceso de investigación: objetivos, diseño, supuestos, extracción, interpretación y validación. |
| TEMA 6: ANÁLISIS DE CONGLOMERADOS. |
Definición del análisis de conglomerados. Objetivos. Procedimiento. Medidas de similitud. Métodos de conglomeración. Limitaciones del análisis de conglomerados. El proceso de investigación: objetivos, diseño, supuestos, extracción, interpretación y validación. |
| TEMA 7: ANÁLISIS DISCRIMINANTE. |
Antecedente histórico. Definición del análisis discriminante. Objetivos. Perfiles multivariantes. Variables discriminantes. Funciones discriminantes. Reclasificación. El proceso de investigación: objetivos, diseño, supuestos, extracción, interpretación y validación. |
| TEMA 8: REGRESIÓN LOGÍSTICA |
La lógica de la regresión logística. Condiciones previas para la regresión logística. Supuestos de la regresión logística. Extracción y estimación del encaje del modelo de regresión. Interpretación de los coeficientes de regresión logística. Análisis probit. |
Asignaturas