Guia docenteCurso
Facultad de Sociología
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Grao en Socioloxia
 Asignaturas
  Análisis multivariante de datos sociales
   Contenidos
Tema Subtema
TEMA 1: LAS TÉCNICAS ANALÍTICAS COMO REFLEJO DEL PROBLEMA DE INVESTIGACIÓN Tipos de problemas y de situaciones de investigación. Ejemplos concretos.
TEMA 2. PROCEDIMIENTOS BÁSICOS EN SPSS Ventanas del SPSS: Ventana del editor de datos, Ventana del visor, Ventana del editor de tablas pívot, Ventana del editor de gráficos, Ventana del editor de texto, Ventana del editor de sintaxis. Menús del SPSS para Windows: (1) Menús comunes: Fichero, Edición, Ver, Analizar, Gráficos, Utilidades, Ventana, Ayuda; (2) Menús específicos del editor de datos: Datos , Transformar; (3) Menús específicos del editor de tablas pívot: Insertar, Pivotar, Formato; (4) Menús específicos del editor de gráficos: Galería , Diseño, Series, Formato, Gráficos; (5) Menús específicos del editor de texto: Insertar; (6) Menús específicos del editor de sintaxis: Ejecutar. Barras de Herramientas del SPSS para Windows: Abrir , Guardar, Imprimir, Recuperar, Deshacer, Rehacer, Ir a gráfico, Ir a caso, Variables, Buscar , Insertar casos, Insertar variables, Segmentar archivo, Ponderar casos, Seleccionar casos, Etiquetas de valor, Usar conjuntos. Barra de Estado de SPSS para Windows. Opciones de SPSS para Windows. Preparación de los datos para el análisis. Organización de los datos para el análisis. Utilización de un procesador de textos para introducir datos. Creación de un fichero de órdenes para leer los datos. Datos online. Utilización del Editor de Datos de SPSS. Guardar/archivar los datos en SPSS. Utilización de los resultados del SPSS en otras aplicaciones.
TEMA 3: ANÁLISIS EXPLORATORIO DE DATOS Análisis de datos exploratorios con SPSS. Estadísticos descriptivos. Examen gráfico de los datos: Boxplots y Gráficos Stem-and-Leaf. Construcción e interpretación de tablas. Construcción e interpretación de tablas basadas en respuestas múltiples. Aplicaciones a datos sociales.
TEMA 4: CLASIFICACIÓN DE LAS TÉCNICAS DE ANÁLISIS MULTIVARIANTE Relevancia del análisis multivariante. Definición. Tipos de medida. Tipos de variables. Tipo de relación. Descripción de las técnicas de análisis multivariante. Criterios de clasificación. Tipos de problemas de investigación.
TEMA 5: ANÁLISE DE REGRESIÓN SIMPLE Y MÚLTIPLE Definición del análisis de regresión. Criterio de mínimos cuadrados. Errores de predicción. Capacidad predictiva. Particularidades del análisis de regresión múltiple. Métodos de selección de variables. El problema de la multicolinealidad. El proceso de investigación: objetivos, diseño, supuestos, extracción, interpretación y validación.
TEMA 6: ANÁLISIS FACTORIAL Y DE COMPONENTES PRINCIPALES. Antecedentes históricos. Definición. Solución factorial. Varianza común e específica. Análisis factorial vs. Análisis de componentes principales. Aplicaciones y usos. El proceso de investigación: objetivos, diseño, supuestos, extracción, interpretación y validación.
TEMA 7: ANÁLISIS DE CORRESPONDENCIAS. Ámbitos de aplicación. Definición del análisis de correspondencias. Objetivos de investigación. Limitaciones del análisis de correspondencias. La estructura básica de la matriz de datos. Conceptos centrales. Análisis de correspondencias múltiples. El proceso de investigación: objetivos, diseño, supuestos, extracción, interpretación y validación.
TEMA 8: ANÁLISIS DE CONGLOMERADOS. Definición del análisis de conglomerados. Objetivos. Procedimiento. Medidas de similitud. Métodos de conglomeración. Limitaciones del análisis de conglomerados. El proceso de investigación: objetivos, diseño, supuestos, extracción, interpretación y validación.
TEMA 9: ANÁLISIS DISCRIMINANTE. Antecedente histórico. Definición del análisis discriminante. Objetivos. Perfiles multivariantes. Variables discriminantes. Funciones discriminantes. Reclasificación. El proceso de investigación: objetivos, diseño, supuestos, extracción, interpretación y validación.
TEMA 10: REGRESIÓN LOGÍSTICA La lógica de la regresión logística. Condiciones previas para la regresión logística. Supuestos de la regresión logística. Extracción y estimación del encaje del modelo de regresión. Interpretación de los coeficientes de regresión logística. Análisis probit.
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