Investigación de Dirección de Empresas, Marketing y Contabilidad
Máster. Curso 2023/2024.
MÉTODOS ESTADÍSTICOS APLICADOS A LA INVESTIGACIÓN II - 608595
Curso Académico 2023-24
Datos Generales
- Plan de estudios: 065C - MÁSTER UNIVERSITARIO EN INVESTIGACIÓN DE DIRECCIÓN DE EMPRESAS, MARKETING Y (2016-17)
- Carácter: OBLIGATORIA
- ECTS: 6.0
SINOPSIS
COMPETENCIAS
Generales
Transversales
Específicas
ACTIVIDADES DOCENTES
Otras actividades
Actividades de evaluación: 1.15%
Análisis y resumen de artículos e investigaciones académicas: 17.20%
Horas de estudio: 34.5%
Clases teóricas: 30%
Discusión y presentación de artículos e investigaciones: 13.5%
Seminarios específicos: 2.5%
TOTAL
Tutorías 1,15%
Actividades de evaluación 1,15%
Análisis y resumen de artículose investigaciones académicas 17,20%
Horas de estudio 34,5%
Clases teóricas 30%
Discusión y presentación de artículos e investigaciones 13,5%
Seminarios específicos 2,5%
Presenciales
No presenciales
Semestre
Breve descriptor:
El conocimiento y la utilización de paquetes estadísticos es, hoy en día, instrumento de trabajo esencial para el tratamiento de datos y técnicas de investigación, por lo que R o Eviews y la interpretación de los resultados obtenidos con ellos serán una parte fundamental de la asignatura.
Requisitos
El conocimiento de los fundamentos de la estadística descriptiva, probabilidad e inferencia son esenciales a la hora de emprender el estudio de las técnicas estadísticas avanzadas.
Objetivos
OBJETIVOS (Resultados de Aprendizaje)
Se espera que el estudio de la asignatura proporcione al alumnado pautas para
conseguir datos valiosos y, sobre todo, métodos para extraer de ellos
conclusiones fiables sobre aspectos de tipo social, es decir, un amplio
conocimiento de las técnicas y métodos estadísticos aplicados a la
investigación social. Para ello el estudiante deberá:
– Adquirir y comprender la terminología estadística.
– Saber plantear un problema en términos estadísticos.
– Evaluar las dificultades que puedan plantearse en cada caso, conocer
sus limitaciones y recursos.
– Saber interpretar los resultados obtenidos y exponer las conclusiones
de un análisis, expresando su significado y utilidades en relación con el
entorno donde se han generado los datos.
– Saber interpretar y cuestionar los informes realizados por otras
personas, comprobando si las conclusiones tienen fundamento estadístico
suficiente.
Contenido
1.1. Naturaleza del análisis econométrico y tipos de datos económicos
1.2. Análisis de regresión con datos de corte transversal: el método ols
1.3. Análisis de regresión múltiple: temas adicionales
1.4. Análisis de regresión múltiple con información cualitativa: variables binarias, ficticias o “dummies”
1.5. Heteroscedasticidad
TEMA 2. Modelos de elección discreta
2.1. Modelos dicotómicos
2.2. Especificación de los modelos de elección discreta
2.3. Estimación de los parámetros
2.4. Modelos logit multinomiales
2.5. Modelos logit ordenados
TEMA 3. Datos de panel
3.1. Descripción de los datos
3.2. Modelos de efectos fijos
3.3. Modelos de efectos aleatorios
3.4. Test de Hausman
TEMA 4. Técnicas multivariantes de reducción de datos
4.1. Introducción al análisis multivariante
4.2. Análisis de componentes principales
4.3. Análisis factorial
4.4. Análisis de correspondencias
TEMA 5. Técnicas multivariantes de clasificación
5.1. Análisis cluster
5.2. Análisis discriminante
Evaluación
Otra actividad: Análisis de investigaciones académicas.Participación en la Nota Final 55%
CRITERIOS DE EVALUACIÓN
Se prestará especial atención a la discusión y presentación de artículos e investigaciones: el estudiante analizará y discutirá artículos e investigaciones académicas específicos de la materia, que previamente habrá preparado individualmente y/o en grupo. El objetivo es que el estudiante trabaje con ejemplos reales de investigación que le permitan ver las principales teorías, variables que conformen cada modelo específico de análisis, la metodología y los resultados empíricos obtenidos, con sus consiguientes contribuciones y líneas futuras de investigación.
Bibliografía
HAIR, J.F., ANDERSON, R.E., TATHAM, R.L. y BLACK, W.C. (1999). "Análisis Multivariante". 5ª Ed. Prentice Hall, Madrid.
KENNEDY, P. (1997), ¿Introducción a la Econometría¿, Fondo de Cultura Económica, México.
LEVY MANGIN, J.P. y VARELA MALLOU, J. (2006). "Modelización con estructuras de covarianzas en Ciencias Sociales", Netbiblo.
WOOLDRIDGE, J.M. (2006), ¿Introducción a la Econometría: Un enfoque moderno¿, 2ª ed., Thomson, Madrid.
BIBLIOGRAFÍA COMPLEMENTARIA
Bisquerra Alzina, R. (1989). Introducción conceptual al análisis multivariante. Vol I y II. Ed.PPU. Barcelona.
Foster, J., Barkus, E. y Yavorsky, C. (2006), ¿Understanding and using advanced Statistics¿, SAGE Publications, London.
García Jiménez, E., Gil Flores, J., Rodríguez Gómez, G. (2000). Análisis Factorial. Editorial Hespérides.
García Jiménez, E., Gil Flores, J., Rodríguez Gómez, G. (2001). Análisis Discriminante. Editorial Hespérides.
Martínez Arias, R. (1999). El Análisis Multivariante en la Investigación Científica. Editorial Muralla.
Uriel Jiménez, E. y Aldás Manzano, J. (2005). Análisis Multivariante Aplicado. Thomson Editores Spain.
OTROS RECURSOS
- Materiales docentes disponibles para el alumno a través del ¿Campus Virtual¿.
- Software: R y Eviews.
Otra información relevante
Las actividades con la presencia del profesor permitirán al estudiante conocer en profundidad los contenidos de la materia para reflexionar y debatir sobre ellos con el/la profesor/a y con el resto de compañeros. Así el estudiante analizará y discutirá artículos e investigaciones académicas específicos de la materia, que previamente habrá preparado individualmente y/o en grupo. El objetivo es ver las principales teorías, variables que conformen cada modelo específico de análisis, la metodología y los resultados empíricos obtenidos, con sus consiguientes contribuciones y líneas futuras de investigación. Se impartirán Seminarios especializados, orientados a la investigación académica, que ya se ofrecen en la Facultad, organizados por el Vicedecanato de Posgrado e investigación. Las Tutorías personalizadas o en grupo, donde los estudiantes podrán poner en común con el profesor sus dudas y preguntas.
Las actividades sin la presencia del profesor serán: Los estudiantes habrán de estudiar, analizar y resumir artículos o investigaciones académicas sobre contenidos de la materia. Los alumnos deberán realizar revisiones bibliográficas sobre alguno de los tópicos de la materia, todo ello para permitir al estudiante aprender los conceptos básicos de la materia.
Estructura
Módulos | Materias |
---|---|
No existen datos de módulos o materias para esta asignatura. |
Grupos
Clases teóricas y/o prácticas | ||||
---|---|---|---|---|
Grupo | Periodos | Horarios | Aula | Profesor |
Grupo único | - | - | - | ANTONIO MATEO RODRIGUEZ DUARTE CARLOS RIVERO RODRIGUEZ |