Competencias del título |
Código
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Competencias / Resultados del título
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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 |
A2 |
Aplicar los procesos y protocolos de captación de información necesarios para observar y analizar de forma correcta y propia de un nivel avanzado el comportamiento de los usuarios o consumidores |
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 |
A6 |
Análisis crítico de las sociedades de consumo actuales que permita conocer la estructuración y el significado social del consumo |
A7 |
Ser capaz de justificar una adecuada segmentación y selección del público objetivo |
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 |
A9 |
Tener capacidad para integrar y aplicar las nuevas tendencias en investigación social y de mercados de modo rentable y efectivo en la empresa, las administraciones u otras organizaciones |
A10 |
Ser capaz de redactar, presentar y defender documentos e informes de investigación social y de mercados |
A11 |
Conocer, en un nivel avanzado, los mercados y los consumidores, apreciando la diversidad de sus enfoques |
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 |
B3 |
Que los estudiantes sean capaces de 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 |
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 |
B7 |
Tener capacidad creativa, proactiva y emprendedora |
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 |
C4 |
Desarrollarse para el ejercicio de una ciudadanía abierta, culta, crítica, comprometida, democrática y solidaria, capaz de analizar la realidad, diagnosticar problemas, formular e implantar soluciones basadas en el conocimiento y orientadas al bien común |
C5 |
Entender la importancia de la cultura emprendedora y conocer los medios al alcance de las personas emprendedoras |
C6 |
Valorar críticamente el conocimiento, la tecnología y la información disponible para resolver los problemas con los que deben enfrentarse |
C7 |
Asumir como profesional y ciudadano la importancia del aprendizaje a lo largo de la vida |
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 / Resultados 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.
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AM1 AM2 AM3 AM4 AM5 AM6 AM7 AM8 AM9 AM10 AM11
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BM1 BM4 BM9 BM10
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CM1 CM4 CM6 CM7 CM8
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- Elegir técnicas cuantitativas de investigación social adaptadas a los objetivos o hipótesis de la investigación social.
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AM1 AM3 AM4 AM8
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BM1 BM2 BM3 BM11
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CM6
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- Desarrollar conocimientos de informática relativos al análisis estadístico de datos. |
AM1
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BM8
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CM3 CM8
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- Seguir practicando el aprendizaje autónomo de técnicas estadísticas multivariantes. |
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BM5 BM6 BM7 BM11
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CM5
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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 |
Competencias / Resultados |
Horas lectivas (presenciales y virtuales) |
Horas trabajo autónomo |
Horas totales |
Taller |
A6 A5 A4 A3 A2 A1 A11 A10 A9 A8 A7 B9 B8 B7 B6 B5 B4 B3 B2 B1 B11 B10 C1 C3 C4 C5 C6 C7 C8 |
63 |
148 |
211 |
Prueba mixta |
A1 A4 A5 A8 B2 B4 B6 B8 C3 |
6 |
8 |
14 |
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Atención personalizada |
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0 |
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0 |
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(*)Los datos que aparecen en la tabla de planificación són de carácter orientativo, considerando la heterogeneidad de los alumnos |
Metodologías |
Metodologías |
Descripción |
Taller |
Explicación de los conceptos básicos de cada metodología y realización de casos prácticos |
Prueba mixta |
Prueba de evaluación teórico-práctica |
Atención personalizada |
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Descripción |
Atención individual a cada alumno para resolver dudas con el manejo de los programas informáticos. Además, el profesorado de la materia tiene seis horas a la semana dedicadas a horarios de tutorías, en las que los alumnos pueden consultar dudas de modo individual. |
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Evaluación |
Metodologías
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Competencias / Resultados |
Descripción
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Calificación
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Taller |
A6 A5 A4 A3 A2 A1 A11 A10 A9 A8 A7 B9 B8 B7 B6 B5 B4 B3 B2 B1 B11 B10 C1 C3 C4 C5 C6 C7 C8 |
Se valorará la asistencia y la participación en clase |
10 |
Prueba mixta |
A1 A4 A5 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). |
90 |
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Observaciones evaluación |
La materia será
impartida en tres bloques que serán evaluados individual e
independientemente: Minería de datos (profesores Julián Costa e Rubén
Fernández), Ecuaciones estructurales (profesora Isabel Novo) y Análisis
longitudinal (profesor Pablo Castellanos). Durante la
realización de la parte práctica de prueba mixta, los alumnos podrán consultar
libros y apuntes personales, si lo estiman conveniente. La nota final de la materia
será la media aritmética de las calificaciones obtenidas en cada uno de los tres
bloques señalados anteriormente. Si un alumno se presenta a evaluación en al menos uno de los tres bloques,
nunca podrá ser calificado en las actas oficiales de la asignatura como
no presentado; en caso de no realizar las respectivas pruebas de evaluación en otro(s) bloque(s), la nota de dicho(s) bloque(s) será 0 puntos, a los efectos de calcular la media señalada. - Para la segunda oportunidad, los criterios y actividades de evaluación
serán los mismos que en la primera oportunidad. Para los alumnos que cuenten con reconocimiento de dedicación a tiempo
parcial y dispensa académica de exención de asistencia, la única actividad de evaluación será la prueba
mixta, que por tanto representará el 100% de la nota de la materia.
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Fuentes de información |
Básica
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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. - Cea D'Ancona, Á. (2004): Análisis multivariable. Madrid: Síntesis (2ª edición). - Lévy-Mangin, J.P. y Mallou, J. V. (2006): Modelización con estructuras de covarianzas en ciencias sociales: temas esenciales, avanzados y aportaciones especiales. Santa Cristina (Oleiros, A Coruña): Netbiblo. 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/ - 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_c.pdf |
Complementária
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A) Minería de datos - Peró, M., Leiva, D., Guàrdia, J. y Solanas, A. (2012): Estadística aplicada a las Ciencias Sociales mediante R y R-Commander. Ed. Springer. B) Análise lonxitudinal - Diggle,
P. J. et al. (2003); Analysis of longitudinal data. Nueva York:
Oxford University Press. - Taris, T. W. (2000): A primer in longitudinal data analysis. Londres:
SAGE. - Verbeke,
G. y Molenberghs, G. (2000): Linear mixed models for longitudinal data. Nueva
York: Springer. |
Recomendaciones |
Asignaturas que se recomienda haber cursado previamente |
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Asignaturas que se recomienda cursar simultáneamente |
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Asignaturas que continúan el temario |
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