Datos Identificativos 2019/20
Asignatura (*) Análisis Estadístico de Datos 2 Código 615518011
Titulación
Mestrado Universitario en Socioloxía Aplicada: Investigación Social e de Mercados
Descriptores Ciclo Periodo Curso Tipo Créditos
Máster Oficial 1º cuatrimestre
 Primero Obligatoria 4.5
Idioma
Castellano
Modalidad docente Presencial
Prerrequisitos
Departamento Socioloxía e Ciencias da Comunicación
Coordinador/a
Otero Enriquez, Raimundo
 Correo electrónico
raimundo.otero@udc.es
Profesorado
Otero Enriquez, Raimundo
 Correo electrónico
raimundo.otero@udc.es
Web
Descripción general O principal obxectivo desta materia é a adquisición dun coñecemento eminentemente aplicado de catro técnicas de análise multivariante. Partindo deste obxectivo, o desenvolvemento das clases estruturase en torno á realización de varios exercicios prácticos nos que se reflicten os contidos teóricos abordados, e se reproducen escenarios estatísticos propios da socioloxía.

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
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
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
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
C1 Expresarse correctamente, tanto de forma oral como escrita, en las lenguas oficiales de la Comunidad Autónoma de Galicia
C2 Dominar la expresión y la comprensión de forma oral y escrita de un idioma extranjero
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
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
El/la estudiante recordará los fundamentos estadísticos principales de las técnicas de análisis multivariante presentadas. AM1
AM8
AM9
El/la estudiante interpretará un análisis de regresión simple y múltiple. AM3
AM4
AM8
 BM1
BM6
BM7
BM8
 CM3
CM8
El/la estudiante interpretará un análisis de regresión logística binaria. AM3
AM4
AM8
 BM1
BM6
BM7
BM8
 CM3
CM8
El/la estudiante interpretará un análisis discriminante. AM3
AM4
AM8
 BM1
BM6
BM7
BM8
 CM3
CM8
El/la estudiante interpretará un análisis de correspondencias simples y múltiples. AM3
AM4
AM8
 BM1
BM6
BM7
BM8
 CM3
CM8
El/la estudiante defenderá, mediante una presentación oral eficaz, los fundamentos estadísticos aplicados de cualquiera de las técnicas de análisis multivariante presentadas. AM3
AM8
 BM7
BM9
 CM1
CM2

Contenidos
Tema Subtema
1-ANÁLISIS DE REGRESIÓN MÚLTIPLE -Procedimiento, diseño e interpretación
-Análisis del resumen del modelo y de la suma de cuadrados
-Coeficientes de la ecuación de regresión múltiple
-Supuestos del análisis
-Detección de casos atípicos y de observaciones influyentes
-Análisis de la multicolinealidad
-Métodos de inclusión de variables en SPSS
2-ANÁLISIS DE REGRESIÓN LOGÍSTICA (Binaria) -Selección y transformación de variables
-Pruebas de ajuste global del modelo
-Tabla de clasificación
-Comentario del histograma de las probabilidades pronosticadas
-Comentario de casos atípicos
3-ANÁLISIS DISCRIMINANTE -Pruebas de igualdad de las medias de los grupos
-Pesos, cargas y puntuaciones discriminantes
-Funciones discriminantes
-Matriz de clasificación y diagnóstico por caso
4-ANÁLISIS DE CORRESPONDENCIAS SIMPLES Y MÚLTIPLES -Procedimiento, diseño e interpretación
-Análisis de las frecuencias marginales
-Análisis de los autovalores y de las medidas discriminantes
-Comentario de las dimensiones

Planificación
Metodologías / pruebas Competéncias Horas presenciales Horas no presenciales / trabajo autónomo Horas totales
Prueba objetiva A1 A3 A4 A8 A9 B1 B6 B7 B8 B9 C1 C2 C3 C8 1 0 1
 
Atención personalizada 0 0 0
 
(*)Los datos que aparecen en la tabla de planificación són de carácter orientativo, considerando la heterogeneidad de los alumnos

Metodologías
Metodologías Descripción
Prueba objetiva

Atención personalizada
Metodologías
Prueba objetiva
Descripción


Evaluación
Metodologías Competéncias Descripción Calificación
Prueba objetiva A1 A3 A4 A8 A9 B1 B6 B7 B8 B9 C1 C2 C3 C8 100
 
Observaciones evaluación

Fuentes de información
Básica

Combessie, J.C. (2000): El método en sociología. Madrid. Alianza Editorial

Escobar, M. (1999): Análisis gráfico/exploratorio. Cuadernos de estadística. Madrid. Editorial La Muralla

Etxebarría, J. (1999): Regresión múltiple. Cuadernos de estadística. Editorial La Muralla.

García Ferrando, M. (1994): Socioestadística. Introducción a la estadística en sociología. Madrid. Alianza Universidad Textos.

García, E; Gil, J. y Rodríguez, G. (2000): Análisis factorial. Cuadernos de estadística. Madrid. Editorial La Muralla.

Hair, J, F. et al. (2007): Análisis multivariante, 5ª ed. Madrid. Prentice Hall.

Joaristi, L. y Lizasoain, L. (2000): Análisis de correspondencias. Cuadernos de estadística. Madrid. Editorial La Muralla.

Pardo, A. y Ruiz, M.A. (2002): SPSS 11. Guía para el análisis de datos. Madrid.McGraw-Hill.

Pérez, César (2009): Técnicas estadísticas multivariantes con SPSS. Madrid. Garceta.

_(2009): Técnicas de análisis de datos con SPSS 15.Madrid. Pearson Educación.

Valderrey, Pablo (2010): SPSS 17: extracción del conocimiento a partir del análisis de datos. Madrid. Ra-Ma.

_(2010): Técnicas de segmentación de mercados. Madrid. Starbook.

*Todas las referencias se puedan localizar en la Biblioteca de la UDC.
Complementária


Recomendaciones
Asignaturas que se recomienda haber cursado previamente

Asignaturas que se recomienda cursar simultáneamente

Asignaturas que continúan el temario

Otros comentarios

Para el correcto desarrollo de la materia, es fundamental que el/la alumno/a domine la lengua castellana.

Se facilitará la plena integración del alumnado que por razones físicas, sensoriales, psíquicas o socioculturales, experimenten dificultades a un acceso adecuado, igualitario y provechoso a la vida universitaria.


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