Es condición indispensable para superar la materia, obtener como
mínimo en la parte práctica y el examen, la mitad de la máxima calificación otorgable
(5 de 10).

La evaluación del alumnado reconocimiento de dedicación a tiempo
parcial y con dispensa académica de exención de asistencia, será igual que la
del alumnado con dedicación completa.

En la convocatoria de 2ª oportunidad, los
criterios de evaluación y trabajos calificables serán iguales a los propuestos
para la convocatoria de 1ª oportunidad.

En la convocatoria de 2ª oportunidad, para
ser evaluado el alumnado tendrá que entregar nuevamente la práctica y,
asimismo, realizar nuevamente la prueba objetiva.

En ningún caso la convocatoria de 2ª
oportunidad está pensada para subir la calificación de la convocatoria de 1ª
oportunidad.

La
realización de plagio conlleva una calificación de suspenso en la convocatoria
en que se cometa. En otras palabras, el alumno será calificado con
"suspenso" (calificación numérica 0) en la convocatoria
correspondiente al curso académico, tanto si la realización de la falta se
comete en la primera oportunidad como en la segunda. Para ello, se modificará
la calificación en el acta de primera oportunidad, en caso de ser necesario.

Para la realización de las prácticas, se utilizará
como software de análisis, en principio, SPSS-Statistics, R, Jamovi y Microsoft
Excel.

Resultados de aprendizaje	Competencias / Resultados del título
El/la estudiante interpretará un análisis de regresión simple y múltiple.	AM14 AM16 AM17 AM24 AM25 AM26
El/la estudiante interpretará un análisis de regresión logística binaria.	AM14 AM16 AM17 AM24 AM25 AM26
El/la estudiante interpretará un análisis discriminante.	AM14 AM16 AM17 AM24 AM25 AM26
El/la estudiante interpretará un análisis de correspondencias simples y múltiples.	AM14 AM16 AM17 AM24 AM25 AM26
El/la estudiante recordará los fundamentos estadísticos principales de las técnicas de análisis multivariante presentadas.	AM14 AM16 AM17 AM20 AM24 AM25 AM26

Tema	Subtema
0-INTRODUCCIÓN	-La importancia del nivel de medida de las variables -Diseño del cuestionario y análisis multivariante -Análisis multivariante y teorías de alcance intermedio
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
5-EXPOSICIÓN DE OTRAS TÉCNICAS MULTIVARIANTES	-Factorial -Análisis multinivel -Regresión logística ordinal y multinomial

Metodologías / pruebas	Competencias / Resultados	Horas lectivas (presenciales y virtuales)	Horas trabajo autónomo	Horas totales
Prácticas a través de TIC	A24 A25 A26	15	15	30
Prueba objetiva	A14	2	15	17
Sesión magistral	A14 A16 A17 A20	33	60	93

Atención personalizada		10	0	10

(*)Los datos que aparecen en la tabla de planificación són de carácter orientativo, considerando la heterogeneidad de los alumnos

Metodologías	Descripción
Prácticas a través de TIC	Realización de prácticas destinadas a asimilar las competencias tipo "saber hacer" de los análisis multivariantes incluidos en el temario.
Prueba objetiva	La prueba objetiva, síncrona, consistirá en la exposición razonada a diferentes supuestos/análisis de resultados de técnicas de análisis multivariante a determinar. Se realizará a través de Teams y las aplicaciones disponibles en el campus virtual.
Sesión magistral	Sesiones destinadas a abordar los aspectos teóricos del temario propuesto de modo síncrono. Se pondrá a disposición del alumnado resúmenes introductorios grabados por cada tema/práctica.

Metodologías	Competencias / Resultados	Descripción	Calificación
Prácticas a través de TIC	A24 A25 A26	La parte práctica (con un valor de 6 puntos) se realizará individualmente. Se centrará en el desarrollo y análisis completo de dos técnicas de análisis multivariante a concretar.	60
Prueba objetiva	A14	La prueba objetiva (con un valor de 4 puntos) será individual. Consistirá en la exposición razonada a diferentes supuestos/análisis de resultados de técnicas de análisis multivariante a determinar.	40

Observaciones evaluación
Es condición indispensable para superar la materia, obtener como mínimo en la parte práctica y el examen, la mitad de la máxima calificación otorgable (5 de 10). La evaluación del alumnado reconocimiento de dedicación a tiempo parcial y con dispensa académica de exención de asistencia, será igual que la del alumnado con dedicación completa. En la convocatoria de 2ª oportunidad, los criterios de evaluación y trabajos calificables serán iguales a los propuestos para la convocatoria de 1ª oportunidad. En la convocatoria de 2ª oportunidad, para ser evaluado el alumnado tendrá que entregar nuevamente la práctica y, asimismo, realizar nuevamente la prueba objetiva. En ningún caso la convocatoria de 2ª oportunidad está pensada para subir la calificación de la convocatoria de 1ª oportunidad. La realización de plagio conlleva una calificación de suspenso en la convocatoria en que se cometa. En otras palabras, el alumno será calificado con "suspenso" (calificación numérica 0) en la convocatoria correspondiente al curso académico, tanto si la realización de la falta se comete en la primera oportunidad como en la segunda. Para ello, se modificará la calificación en el acta de primera oportunidad, en caso de ser necesario. Para la realización de las prácticas, se utilizará como software de análisis, en principio, SPSS-Statistics, R, Jamovi y Microsoft Excel.

Básica
	Disponibles en línea en la UDC: Aldás, J. y Uriel, E. (2017): Análisis multivariante aplicado con R, 2ª ed. Madrid. Paraninfo. Bouso, J. (2018): El paquete estadístico R. Madrid. CIS. Di?az de Rada, V. (2018): Técnicas multivariantes de interdependencia: casos reales y prácticos de investigación. Madrid: Ra-Ma. Everitt, Brian S. (2011): An introduction to applied multivariate analysis with R. New York: Springer Morales, P. (2008): Estadística aplicada a las ciencias sociales. Madrid: Universidad Pontificia Comillas Pardo, A. y Ruiz, M.A. (2002): Análisis de datos con SPSS 13 base. Madrid: McGraw-Hill. Bibliografía complementaria: Escobar, M. (1999): Análisis gráfico/exploratorio. Cuadernos de estadística. Madrid. Editorial La Muralla. Etxebarría, J. (1999): Regresión múltiple. Cuadernos de estadística. Madrid. Editorial La Muralla. Fernández, G. y Montero, J. M. (2024): Fundamentos de ciencia de datos con R. Madrid. McGraw-Hill 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. Mafokozi, H. (2009): Introducción a la estadística para gente de letras. Madrid. Editorial CCS.
Complementária