Datos Identificativos 2015/16
Asignatura (*) Taller de Análisis Cuantitativo Código 615518012
Titulación
Mestrado Universitario en Socioloxía Aplicada: Investigación Social e de Mercados
Descriptores Ciclo Periodo Curso Tipo Créditos
Máster Oficial 2º cuatrimestre
 Primero Obligatoria 9
Idioma
Castellano
Modalidad docente Presencial
Prerrequisitos
Departamento Análise Económica e Administración de Empresas
Economía Aplicada 1
Matemáticas
Coordinador/a
Castellanos Garcia, Pablo
 Correo electrónico
pablo.castellanos@udc.es
Profesorado
Castellanos Garcia, Pablo
Costa Bouzas, Julian
Fernández Casal, Rubén
Novo Corti, Maria Isabel
 Correo electrónico
pablo.castellanos@udc.es
julian.costa@udc.es
ruben.fcasal@udc.es
isabel.novo.corti@udc.es
Web
Descripción general

Competencias del título
Código Competencias del título
A1 Dominar en un nivel de postgrado los conocimientos, las herramientas y los procedimientos de la investigación social y de mercados aplicándolos a la solución de problemas y necesidades
A3 Ser capaz de diseñar un proceso de investigación de carácter empírico demostrando dominio en el uso de técnicas de investigación cuantitativa y/o cualitativa
A4 Ser capaz de discriminar la técnica de investigación adecuada al problema planteado
A5 Tener capacidad para identificar, en un nivel de postgrado, la relevancia de los distintos factores relacionados con los entornos sociales, los mercados y los consumidores que deben ser tenidos en cuenta en la investigación
A8 Tener capacidad para trabajar críticamente con fuentes de datos, metodologías y técnicas de investigación científica y herramientas informáticas propias de la investigación social y de mercados
A10 Ser capaz de redactar, presentar y defender documentos e informes de investigación social y de mercados
B1 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
B2 Que los estudiantes sepan 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
B4 Que los estudiantes sepan comunicar sus conclusiones y los conocimientos y razones últimas que las sustentan a públicos especializados y no especializados de un modo claro y sin ambigüedades
B5 Que los estudiantes posean las habilidades de aprendizaje que les permitan continuar estudiando de un modo que habrá de ser en gran medida autodirigido o autónomo
B6 Ser capaz de buscar, gestionar, analizar y sintetizar la información, seleccionando aquella que resulta pertinente para la toma de decisiones
B8 Ser capaz de integrar las NTICs (Nuevas Tecnologías de la Información y las Comunicaciones) en la tarea profesional y/o investigadora
B9 Tener capacidad de analizar críticamente tanto el trabajo propio como el de los compañeros
B10 Ser capaz de trabajar en equipo eficaz y eficientemente
B11 Ser capaz de asumir responsabilidades tanto individuales como colectivas en la tarea investigadora o profesional
C1 Expresarse correctamente, tanto de forma oral como escrita, en las lenguas oficiales de la Comunidad Autónoma de Galicia
C3 Utilizar las herramientas básicas de las TIC necesarias para el ejercicio de su profesión y para el aprendizaje a lo largo de su vida
C6 Valorar críticamente el conocimiento, la tecnología y la información disponible para resolver los problemas con los que deben enfrentarse
C8 Valorar la importancia que tiene la investigación, la innovación y el desarrollo tecnológico en el avance socioeconómico y cultural de la sociedad

Resultados de aprendizaje
Resultados de aprendizaje Competencias del título
- Profundizar en el análisis de los datos derivados de la realización de una investigación de mercados, a través del aprendizaje de algunas de las técnicas más avanzadas como la minería de datos, el análisis longitudinal y las ecuaciones estructurales. AM1
AM3
AM4
AM5
AM8
AM10
 BM1
BM4
BM9
BM10
 CM1
CM6
CM8
- Elegir técnicas cuantitativas de investigación social adaptadas a los objetivos o hipótesis de la investigación social. AM1
AM3
AM4
AM8
 BM1
BM2
BM11
 CM6
- Desarrollar conocimientos de informática relativos al análisis estadístico de datos. AM1
 BM8
 CM3
CM8
- Seguir practicando el aprendizaje autónomo de técnicas estadísticas multivariantes. BM5
BM6
BM11

Contenidos
Tema Subtema
1. Minería de datos 1.1. Introducción a la minería de datos
1.2. Métodos exploratorios
1.3. Métodos de clasificación supervisada
1.4. Métodos avanzados de regresión
2. Ecuaciones estructurales 2.1. Introducción
2.2. Tipos de variables y relación entre ellas
2.3. Modelo de medida y modelo estructural
2.4. Path análisis: los diagramas estructurales
2.5. Modelización con Ecuaciones Estructurales: especificación, identificación, estimación, evaluación e interpretación
2.6. El ajuste del modelo
3. Análisis longitudinal 3.1. Introducción
3.2. Características básicas de la metodología de encuesta longitudinal
3.3. Principales técnicas de análisis longitudinal
3.4. Aplicación práctica

Planificación
Metodologías / pruebas Competéncias Horas presenciales Horas no presenciales / trabajo autónomo Horas totales
Taller A1 A3 A4 A5 A8 A10 B11 B10 B9 B8 B6 B5 B4 B2 B1 C1 C3 C6 C8 63 148 211
Prueba mixta A1 A4 A8 B2 B4 B6 B8 C3 6 8 14
 
Atención personalizada 0 0
 
(*)Los datos que aparecen en la tabla de planificación són de carácter orientativo, considerando la heterogeneidad de los alumnos

Metodologías
Metodologías Descripción
Taller Explicación dos conceptos básicos de cada metodoloxía e realización de casos prácticos
Prueba mixta Proba de evaluación teórico-práctica

Atención personalizada
Metodologías
Taller
Descripción
Atención individual a cada alumno para resolver dudas con el manejo de los programas informáticos

Evaluación
Metodologías Competéncias Descripción Calificación
Taller A1 A3 A4 A5 A8 A10 B11 B10 B9 B8 B6 B5 B4 B2 B1 C1 C3 C6 C8 Se valorará la asistencia y la participación en clase 20
Prueba mixta A1 A4 A8 B2 B4 B6 B8 C3 Se hará una pruoba teórico-practica, para cada uno de los métodos estudiados (minería de datos, ecuaciones estructurales y análisis longitudinal). 80
 
Observaciones evaluación

Fuentes de información
Básica

A) Minería de datos

- James, G., Witten, D., Hastie, T. y Tibshirani, R. (2013): An introduction to statistical learning: with aplications in R. Ed. Springer.
- Williams, G. (2011): Data mining with Rattle and R. Ed. Springer.

B) Ecuaciones estructurales

- Batista Foguet, J.M. y Coenders Gallart, G. (2012): Modelos de ecuaciones estructurales. Madrid: La Muralla.

- Byrne, B.M. (2010): Structural equation modeling with AMOS. Londres: Routledge.

- Ratkov, T y Marcoulides, G.A. (2006): A first course in structural equation modeling. Londres: Lawrence Erlbaum Associated Publishers (LEA).

C) Análisis longitudinal

- Argelagués, M. et al. (2013): La metodología de una encuesta longitudinal: El caso del Panel de Desigualdades Sociales en Cataluña. Comunicación presentada en el XI Congreso Español de Sociologia. Madrid, 10-12 de julio de 2013. Descargable en:

http://www.fes-web.org/la-metodologa-de-una-encuesta-longitudinal-el-caso-del-panel-de desigualdaes-sociales-en-catalua/congress-papers/1642/

- Fitzmaurice, G. M. y Ravichandran, C. (2008): A primer in longitudinal data analysis, Circulation, 118, pp. 2005-2010. Descargable en:

http://circ.ahajournals.org/content/118/19/2005

- Lynn, P. (2005): Metodología de las encuestas longitudinales. Seminario Internacional de Estadística en Euskadi, 28-30 de noviembre de 2005. Vitoria-Gasteiz: Eustat. Descargable en: http://www.eustat.eus/prodserv/datos/sem45_i.pdf
Complementária

- Peró, M., Leiva, D., Guàrdia, J. y Solanas, A. (2012): Estadística aplicada a las Ciencias Sociales mediante R y R-Commander. Ed. Springer.


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