Denominación de la asignatura |
Herramientas de Análisis Cuantitativo |
Máster al que pertenece |
Máster Universitario en Investigación de Mercados |
Créditos ECTS |
6 |
Cuatrimestre en el que se imparte |
Segundo cuatrimestre |
Carácter de la asignatura | Obligatoria |
Esta asignatura es la continuación de la denominada Investigación Cuantitativa que, desde un enfoque científico, ha preparado a los alumnos para utilizar y discriminar las técnicas o combinaciones de dichas técnicas más adecuadas para los estudios de investigación de mercados que puedan desarrollar en su vida profesional.
Una vez que se han adquirido los conocimientos y competencias derivadas del estudio del módulo I, mediante la asignatura Herramientas de Análisis Cuantitativo los alumnos serán capaces de aplicar dichos conocimientos y realizar análisis de datos cuantitativos a ejemplos concretos de manera eminentemente práctica. Para ello, requieren de la ayuda de herramientas informáticas o softwares específicos para el análisis de los datos.
Durante los últimos años han ido apareciendo una gran cantidad de programas específicos para el tratamiento de datos, conocidos como paquetes estadísticos, algunos de libre acceso y otros comercializados por diversas empresas, como son el SPSS desarrollado por IBM, R por R Foundation, SPAD por Cohertis, Systat por Systat Software y Excel de Mycrosoft, entre otros.
En la actualidad y ya desde tiempo, el paquete estadístico más utilizado por las empresas de investigación de mercados es el SPSS. Originalmente, el SPSS fue creado como el acrónimo de Statistical Package for the Social Sciences y se ha convertido en el programa estadístico de referencia mundial. Sus sucesivas ediciones y mejoras destinadas a facilitar la realización de análisis de datos y su amplia cantidad de procedimientos lo convierten en el programa idóneo para el desarrollo de esta asignatura. No por ello, queda cerrada la posibilidad de utilizar algún otro programa específico, especialmente aquellos que son de libre acceso.
En la primera parte de la asignatura, se abordarán cuestiones relativas a la iniciación en el manejo del paquete estadístico, el entorno de trabajo del SPSS, la configuración de las opciones, el editor de resultados y el editor de sintaxis del programa. Una vez se hayan estudiado las principales características y lenguaje de comandos del SPSS, se iniciará el estudio empírico de todas las técnicas estudiadas en la asignatura precedente, esta vez haciendo hincapié en la aplicación práctica de cada una de ellas con el programa de referencia anterior.
Competencias básicas
Competencias generales
Competencias específicas
Competencias transversales
Tema 1. Software para el análisis de datos en investigación de mercados
Software para el análisis de datos
El paquete estadístico SPSS
El entorno de trabajo del SPSS
El editor de datos
El editor o visor de resultados
El editor de sintaxis
Cómo abrir una base de datos de SPSS
Tema 2. Iniciación al software SPSS
¿Cómo crear una base de datos en SPSS?
¿Cómo definir las variables en SPSS?
¿Cómo introducir datos al SPSS?
¿Cómo guardar la base de datos?
¿Cómo importar y exportar datos en SPSS?
¿Cómo obtener el diccionario de datos y el libro de códigos?
¿Cómo transformar variables en SPSS?
Tema 3. Técnicas clásicas descriptivas e inferenciales de análisis univariable en SPSS
¿Cómo realizar una tabla de frecuencia simple?
¿Cómo diseñar gráficos con SPSS?
¿Cómo determinar las medidas de tendencia central con el SPSS?
¿Cómo determinar las medidas de disposición, dispersión y forma con el SPSS?
Tema 4. Tablas de contingencia en SPSS
¿Cómo realizar un análisis descriptivo con dos variables?
¿Cómo analizar la información que entrega la tabla de contingencia?
¿Cómo verificar la dependencia y grado de dependencia entre las variables?
¿Cómo realizar representaciones gráficas para pares de variables cualitativas?
Tema 5. Análisis de la varianza y contraste de diferencia de medias
Análisis de la comparación de dos medias
Generación e interpretación de gráficos
Análisis multifactorial
Supuestos
Pruebas post hoc
Tema 6. Correlación lineal y regresión lineal y no lineal no simple
El diagrama de dispersión
El coeficiente de correlación lineal
Regresión lineal simple
Regresión no lineal simple
Tema 7. Regresión logística simple
Formulación y síntesis teórica
Pasos que hay que seguir
¿Cómo realizar una regresión logística simple?
Tema 8. Regresión múltiple
Síntesis del modelo de regresión múltiple
Regresión múltiple jerárquica
Regresión múltiple métodos pasos sucesivos
Tema 9. Técnicas factoriales: análisis de componentes principales (ACP)
Síntesis del análisis
Cómo realizar un análisis ACP en SPSS
Los resultados que facilita SPSS al realizar un ACP
Interpretación de los resultados
Tema 10. Técnicas de segmentación: análisis clúster
¿Cómo estudiar este tema?
Síntesis sobre análisis clúster
Etapas del análisis clúster o de segmentación
Obtención de los segmentos
Perfilado de los segmentos
El método K-means: interpretación de los resultados calculados mediante SPSS
Tema 11. Nociones básicas de análisis discriminante
Diferencias entre los métodos de clasificación
Síntesis teórica del análisis discriminante
Etapas de un análisis discriminante
Desarrollo del caso de dos grupos e interpretación de resultados utilizando SPSS
Desarrollo del caso de más de dos grupos e interpretación de resultados utilizando SPSS
Las actividades formativas de la asignatura se han elaborado con el objetivo de adaptar el proceso de aprendizaje a las diferentes capacidades, necesidades e intereses de los alumnos.
Las actividades formativas de esta asignatura son las siguientes:
En la programación semanal puedes consultar cuáles son las actividades concretas que tienes que realizar en esta asignatura.
Estas actividades formativas prácticas se completan, por supuesto, con estas otras:
Las horas de dedicación a cada actividad se detallan en la siguiente tabla:
ACTIVIDADES FORMATIVAS |
HORAS |
Sesiones Presenciales Virtuales |
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Lecciones magistrales |
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Lectura de material complementario |
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Estudio personal de material básico |
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Tutorías |
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Trabajos, casos prácticos, test |
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Trabajo colaborativo |
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Examen final presencial |
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Total |
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Puedes personalizar tu plan de trabajo seleccionando aquel tipo de actividad formativa que se ajuste mejor a tu perfil. El profesor-tutor te ayudará y aconsejará en el proceso de elaboración de tu plan de trabajo. Y siempre estará disponible para orientarte durante el curso.
Bibliografía básica
Los textos necesarios para el estudio de la asignatura están desarrollados en las Ideas clave elaboradas por el profesor de la asignatura. Las encontrarás a lo largo de los temas.
Bibliografía complementaria
Además puedes consultar estas referencias:
Arriaza,M. (2010). Guía Práctica para el análisis de datos. Junta de Andalucía. Consejería de Innovación, ciencia y empresa.
Bourbaki, N. (1987). Topological vector spaces (capítulos 1–5). Springer.
Contreras, D. y Belaire, J. (2000). Introducció a l’Econometria. En Uriel, E. (2013). Introducción a la Econometría. Manual electrónico. Valencia: Universitat de València. Recuperado de: http://www.uv.es/~uriel/libroes.htm
Gujarati, D.N. y Porter, D.C. (2010). Econometría (5ª edición). McGraw-Hill.
Hair, J.F., Anderson, R.E., Tatham, R.L. y Black, W.C. (1999). Análisis Multivariante (5ª edición).Prentice Hall.
Hueso, A. y Cascant, M.J. (2012). Metodología y técnicas cuantitativas de investigación. Editorial Universitat Politécnica de València.
López-Roldán, P.; Fachelli, S. (2015). Software para el análisis de datos: SPSS, R y SPAD. En P. López-Roldán y S. Fachelli, Metodología de la Investigación Social Cuantitativa. Bellaterra (Cerdanyola del Vallès): Dipòsit Digital de Documents, Universitat Autònoma de Barcelona. Capítulo III.1. 1ª edición. Recuperado de: http://ddd.uab.cat/record/129380
Menéndez, F. (2002). Residuos, Residuos studentizados y valores DFFIT. Su uso en Regresión Lineal Simple y Múltiple. Cátedra de Mitología de la Investigación IIII. Departamento de Sociología-Universidad de la República. Recuperado de: http://tabarefernandez.tripod.com/coco2.pdf
Muñiz, R. (2015). Marketing en el siglo XXI (5ª edición) Recuperado de: http://www.marketing-xxi.com/Marketing-siglo-xxi.html
Pérez, C. (2001). Técnicas estadísticas con SPSS. Prentice Hall.
Rojo-Abuín, J.M. (2007). Regresión lineal múltiple. Madrid: Instituto de Economía y Geografía. Recuperado de:
http://humanidades.cchs.csic.es/cchs/web_UAE/tutoriales/PDF/Regresion_lineal_multiple_3.pdf
Sila, L.C. y Barroso, I.M. (2004). Regresión logística. Madrid: La Muralla.
Terrádez, M. (n. d.). Análisis de Componentes Principales. UOC. Recuperado de: https://www.uoc.edu/in3/emath/docs/Componentes_principales.pdf
Uriel, E. (2013). Introduction to econometrics. Valencia. Recuperado de: http://www.uv.es/~uriel/libroes.htm
Wooldridge, J. M. (2012). Introductory econometrics: a modern approach (5th edition) South-Western College Publishers.
El sistema de calificación se basa en la siguiente escala numérica:
0 - 4, 9 |
Suspenso |
(SS) |
5,0 - 6,9 |
Aprobado |
(AP) |
7,0 - 8,9 |
Notable |
(NT) |
9,0 - 10 |
Sobresaliente |
(SB) |
La calificación se compone de dos partes principales:
El examen se realiza al final del cuatrimestre y es de carácter PRESENCIAL y OBLIGATORIO. Supone el 60% de la calificación final (6 puntos sobre 10) y para que la nota obtenida en este examen se sume a la nota final, es obligatorio APROBARLO (es decir, obtener 3 puntos de los 6 totales del examen).
La evaluación continua supone el 40% de la calificación final (es decir, 4 puntos de los 10 máximos). Este 40% de la nota final se compone de las calificaciones obtenidas en las diferentes actividades formativas llevadas a cabo durante el cuatrimestre.
Ten en cuenta que la suma de las puntuaciones de las actividades de la evaluación continua es de 6 puntos. Así, puedes hacer las que prefieras hasta conseguir un máximo de 4 puntos (que es la calificación máxima que se puede obtener en la evaluación continua). En la programación semanal de la asignatura, se detalla la calificación máxima de cada actividad o evento concreto puntuables.
SISTEMA DE EVALUACIÓN |
PONDERACIÓN |
PONDERACIÓN |
Participación en foros y otros medios participativos |
0 |
10 |
Realización de trabajos, proyectos y casos |
20 |
30 |
Test de autoevaluación |
0 |
10 |
Prueba de evaluación final |
60 |
60 |
Pablo J. López Tenorio
Formación
Doctor en Economía de la Empresa. Universidad Autónoma de Madrid.
Máster en Dirección de Marketing y Gestión Comercial. ESIC Business&Marketing School.
Licenciado en Investigación y Técnicas de Mercado. Universidad Autónoma de Madrid.
Diplomado en Estadística. Universidad Complutense de Madrid.
Experiencia
Director Académico del Área de Marketing en UNIR.
Director del Departamento Académico de Dirección de Marketing en ESIC Business&Marketing School.
Jefe de Investigación y Análisis de Marketing en Repsol.
Experto en Investigación de Mercados en Altadis Imperial Tobacco.
Obviamente, al tratarse de formación online puedes organizar tu tiempo de estudio como desees, siempre y cuando vayas cumpliendo las fechas de entrega de actividades, trabajos y exámenes. Nosotros, para ayudarte, te proponemos los siguientes pasos:
Recuerda que en el aula virtual del curso de introducción al campus virtual puedes consultar el funcionamiento de las distintas herramientas del aula virtual: Correo, Foro, Sesiones presenciales virtuales, Envío de actividades, etc.
Ten en cuenta estos consejos…
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