Datos Identificativos 2024/25
Asignatura (*) Obradoiro de analisis multivariante Código 615474008
Titulación
Descriptores Ciclo Período Curso Tipo Créditos
Mestrado Oficial 1º cuadrimestre
Primeiro Obrigatoria 6
Idioma
Castelán
Modalidade docente Presencial
Prerrequisitos
Departamento Socioloxía e Ciencias da Comunicación
Coordinación
Correo electrónico
Profesorado
Correo electrónico
Web
Descrición xeral El principal objetivo de esta asignatura es el de adquirir un conocimiento de las principales técnicas de análisis multivariante eminentemente aplicado. Partiendo de este propósito, el desarrollo de las clases se estructura en torno a la realización de diferentes ejercicios prácticos en los cuales se plasmen los contenidos teóricos abordados y se reproduzcan escenarios estadísticos y problemáticas propias, fundamentalmente, de la realidad empresarial.

Otros objetivos secundarios planteados serían:

-Aprender a diseñar una investigación de mercado o aplicada planteando el tipo de análisis multivariante adecuado a las metas perseguidas.

-Aprender a identificar problemas o requisitos del análisis multivariante en equipo, simulando diferentes contextos de aplicación y diferentes perspectivas en la toma de decisiones.


Competencias / Resultados do título
Código Competencias / Resultados do título

Resultados de aprendizaxe
Resultados de aprendizaxe Competencias / Resultados do título
AM2
AM3
AM10
BM1
BM3
BM4
BM5
BM6
BM7
BM8
BM13
CM2
CM4
CM7
CM8

Contidos
Temas Subtemas
1-FILOSOFÍA Y METODOLOGÍA DE LAS CIENCIAS SOCIALES ANTE EL ANÁLISIS MULTIVARIANTE.

2-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
3-ANÁLISIS FACTORIAL


-Procedimiento, diseño e interpretación
-Análisis de la prueba de Barlett y KMO
-Análisis de las comunalidades y de la matriz de componentes
-Elección del número de factores a extraer y etiquetación
-Análisis de la las puntuaciones factoriales
-Métodos de rotación en SPSS
4-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
5-ANÁLISIS DE REGRESIÓN LOGÍSTICA
-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
6-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
7-ANÁLISIS DE CONGLOMERADOS JERÁRQUICO


-Procedimiento, diseño e interpretación
-Análisis de la matriz de distancias
-Comentario del proceso de fusión de conglomerados
-Validación del análisis

Planificación
Metodoloxías / probas Competencias / Resultados Horas lectivas (presenciais e virtuais) Horas traballo autónomo Horas totais
Prácticas a través de TIC 58 40 98
Lecturas 0 10 10
Proba obxectiva 2 34 36
 
Atención personalizada 6 0 6
 
*Os datos que aparecen na táboa de planificación son de carácter orientativo, considerando a heteroxeneidade do alumnado

Metodoloxías
Metodoloxías Descrición
Prácticas a través de TIC Es muy importante, para el correcto desarrollo de las prácticas, que el alumnado se familiarice con la utilización del programa estadístico SPSS y tenga preparados y estudiados los materiales bibliográficos y didácticos propuestos por el docente.
Lecturas Para la correcta ejecución de las prácticas, se recomendarán las pertinentes lecturas preparatorias.
Proba obxectiva En el caso de que el alumno/a opte por la modalidad de evaluación no continua, para aprobar la asignatura tendrá que realizar un examen único de la materia compuesto por tres preguntas de carácter teórico y dos ejercicios prácticos.

Atención personalizada
Metodoloxías
Prácticas a través de TIC
Descrición
Despacho: Facultad de Sociología (1º Planta, módulo II). Horario: pendiente de confirmación. Se ruega acudir a tutorías previa cita por e-mail.

Avaliación
Metodoloxías Competencias / Resultados Descrición Cualificación
Prácticas a través de TIC EVALUACIÓN CONTINUA:
Se establece a través de la calificación conjunta de cinco ejercicios prácticos que suponen el 100% del valor de la nota final. Cada una de estas prácticas tendrá un valor unitario máximo de 2 puntos.

Para optar a la evaluación continua, hay que entregar un mínimo de 4 de estas prácticas a lo largo del cuatrimestre, las cuales tendrán una única fecha de entrega presencial.
30
Proba obxectiva EVALUACIÓN NO CONTINUA:
Consiste en la realización de un examen único de la materia -fijado en las convocatorias oficiales pertinentes- compuesto por tres preguntas de carácter teórico y dos ejercicios prácticos en donde el alumno/a, y mediante la utilización del programa estadístico SPSS, muestre sus conocimientos aplicados de, al menos, dos técnicas de análisis multivariante. Dicho examen supone el 100% del valor de la nota final.
70
 
Observacións avaliación
En esta materia se contemplan, como se puede observar en la descripción de las metodologías arriba indicadas, dos tipos diferentes de evaluación: continua y no continua.


Fontes de información
Bibliografía 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.

Bibliografía complementaria


Recomendacións
Materias que se recomenda ter cursado previamente

Materias que se recomenda cursar simultaneamente

Materias que continúan o temario

Observacións


(*)A Guía docente é o documento onde se visualiza a proposta académica da UDC. Este documento é público e non se pode modificar, salvo casos excepcionais baixo a revisión do órgano competente dacordo coa normativa vixente que establece o proceso de elaboración de guías