Última revisión realizada: 11/05/2022

Presentación

En esta asignatura se van a tratar aspectos clave de la estadística que pueden ser aplicados en la investigación de neuromarketing. En concreto se van a desarrollar contenidos teóricos y prácticos relacionados con la inferencia estadística para el contraste de hipótesis, así como los métodos estadísticos útiles para la segmentación, el posicionamiento, la investigación y la experimentación comercial (encuestas, muestras y diseño de experimentos). También se van a trabajar los métodos multivariantes para el neuromarketing, las técnicas estadísticas que ayuden al análisis de neuroimágenes y al análisis de respuestas biométricas,

Competencias

Competencias básicas

• CB6. Poseer y comprender conocimientos que aporten una base u oportunidad de ser originales en el desarrollo y/o aplicación de ideas, a menudo en un contexto de investigación.
• CB7. Que los estudiantes sepan aplicar los conocimientos adquiridos y su capacidad de resolución de problemas en entornos nuevos o poco conocidos dentro de contextos más amplios (o multidisciplinares) relacionados con su área de estudio.
• CB8. Que los estudiantes sean capaces de integrar conocimientos y enfrentarse a la complejidad de formular juicios a partir de una información que, siendo incompleta o limitada, incluya reflexiones sobre las responsabilidades sociales y éticas vinculadas a la aplicación de sus conocimientos y juicios.
• CB9. Que los estudiantes sepan comunicar sus conclusiones y los conocimientos y razones últimas que las sustentan a públicos especializados y no especializados de un modo claro y sin ambigüedades.
• CB10. Que los estudiantes posean las habilidades de aprendizaje que les permitan continuar estudiando de un modo que habrá de ser en gran medida autodirigido o autónomo.

Competencias generales

• CG2. Comunicar conocimientos, razonamientos y conclusiones, en el ámbito del neuromarketing, de un modo claro y conciso y frente a receptores, tanto especializados como no especializados.
• CG3. Integrar los conocimientos adquiridos y utilizar la terminología adecuada en el contexto del neuromarketing.

Competencias específicas

• CE6. Asesorar a personas, empresas u organizaciones en la utilización de técnicas de uso habitual en neuromarketing.
• CE7. Estructurar y analizar la información disponible mediante técnicas de neuromarketing para obtener las conclusiones oportunas y derivar las consecuencias que estas tienen para las estrategias de marketing y publicidad.
• CE8. Interpretar los resultados que proporcionan las herramientas tecnológicas de uso habitual en neuromarketing para su utilización en el ámbito del marketing y la publicidad.

Competencias transversales

• CT2. Identificar las nuevas tecnologías como herramientas didácticas para el intercambio comunicacional en el desarrollo de procesos de indagación y de aprendizaje grupal.
• CT3. Aplicar los conocimientos y capacidades aportados por los estudios a casos reales y en un entorno de grupos de trabajo en empresas u organizaciones.
• CT4. Adquirir la capacidad de trabajo independiente, impulsando la organización y favoreciendo el aprendizaje autónomo.

Contenidos

Tema 1. Inferencia estadística: contraste de hipótesis en el Neuromarketing
Introducción: conceptos básicos
El concepto estadístico y distribución muestral
Estimación puntual
Estimación por intervalos de confianza
Contraste de hipótesis

Tema 2. Métodos estadísticos para segmentación y posicionamiento en Neuromarketing
Concepto y fines de la segmentación en mercados
Métodos para la segmentación
Criterios de segmentación
Decisiones de segmentación y posicionamiento

Tema 3. Métodos estadísticos para la investigación y experimentación de Neuromarketing
Diseño de experimentos
Técnicas de recogida de información
Diseño de cuestionarios
Métodos de muestreo

Tema 4. Análisis de datos estadísticos en Neuromarketing
Análisis de datos: codificación y depuración
Análisis univariable y bivariable en neuromarketing
La matriz de datos y sus tipos

Tema 5. Métodos multivariantes en marketing
Principales conceptos
Métodos multivariables de interdependencia: análisis de conglomerados
Análisis factorial
Aplicaciones de los métodos de interdependencia en marketing: ventajas e inconvenientes

Tema 6. Técnicas estadísticas para el análisis de neuroimágenes
Diseño experimentales comunes para el análisis de neuroimágenes
Procesamiento de datos de FMRI
Análisis exploratorio de datos de FMRI
Diseños de bloques de FMRI

Tema 7. Técnicas estadísticas para el análisis biométrico
Planteamiento de hipótesis y diseño de experimento con técnicas biométricas de neuromarketing
Programación del experimento y recogida de datos con técnicas biométricas de neuromarketing
Análisis de datos e inferencia estadística con técncias biométricas de neuromarketing

Metodología

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:

• Trabajos. Se trata de actividades de diferentes tipos: reflexión, análisis de casos, prácticas, etc.
• Participación en eventos. Son eventos programados todas las semanas del cuatrimestre: sesiones presenciales virtuales, foros de debate, test.

Estas actividades formativas prácticas se completan, por supuesto, con estas otras:

• Estudio personal
• Tutorías. Las tutorías se pueden articular a través de diversas herramientas y medios. Durante el desarrollo de la asignatura, el profesor programa tutorías en días concretos para la resolución de dudas de índole estrictamente académico a través de las denominadas “sesiones de consultas”. Como complemento de estas sesiones se dispone también del foro “Pregúntale al profesor de la asignatura” a través del cual se articulan algunas preguntas de alumnos y las correspondientes respuestas en el que se tratan aspectos generales de la asignatura. Por la propia naturaleza de los medios de comunicación empleados, no existen horarios a los que deba ajustarse el alumno.
• Examen final presencial u online

Las horas de dedicación a cada actividad se detallan en la siguiente tabla:

Bibliografía

Tema 1

• Jiménez, A. V. (1996). Inferencia estadística y enseñanza: un análisis didáctico del contraste de hipótesis estadísticas. Comares.
• Batanero, C., & Díaz, C. (2015). Aproximación informal al contraste de hipótesis. Didáctica de la Estadística, Probabilidad y Combinatoria, 135.
• Pita Fernández, S., & Pértegas Díaz, S. (2002). Investigación cuantitativa y cualitativa. Cad Aten Primaria, 9, 76-8.

Tema 2

• Herrera, J. E. P. (2013). Investigación de mercados. Ecoe Ediciones.
• Talaya, A., & Mondèjar, J. (2013). Fundamentos de marketing. Madrid: ESIC Editorial.
• Paredes, M., & Cardona, J. (2014). Segmentación de mercados: una revisión del concepto. Revista académica ECO, 10, 75-94.
• Santesmases, M., Merino, M. J., Sánchez, J., & Pintado, T. (2009). Fundamentos de marketing. Pirámide, 1ª edición adaptada al EEES.

Tema 3

• Esteban, I. G., & Fernández, E. A. (2014). Fundamentos y técnicas de investigación comercial. Esic Editorial.
• Cozby, P. C., &Bates, S. C. (2012). Methods in behavioral research. New York: McGraw-Hill.
• Rea, L. M., & Parker, R. A. (2012). Designing and conducting survey research: A comprehensive guide. John Wiley & Sons.

Tema 4

• Martínez, T. L. (2014). Técnicas de análisis de datos en investigación de mercados. Ediciones Pirámide.
• Gates, R., &Mcdaniel, C. (2005). Investigacion de mercados. México, DF: Thomson

Tema 5

• Gates, R., &Mcdaniel, C. (2005). Investigacion de mercados. México, DF: Thomson.
• Esteban, I. G., & Fernández, E. A. (2014). Fundamentos y técnicas de investigación comercial. Esic Editorial.
• Hair, J. F., Black, W. C., Babin, B. J., Anderson, R. E., &Tatham, R. L. (2006). Multivariate data analysis (Vol. 6). Upper Saddle River, NJ: Pearson Prentice Hall.

Tema 6

• Lazar,  N.A.  (2008).  The  statistical  analysis  of  functional  MRI  data.  Serie: Statistics for Biology and Health.  Springer Science+Business Media.
• Pérez, M. G., Pazmiño, R., & Andaluz, V. (2014). Cuasi-implicación estadística y determinación automática de clases de equivalencia en imágenes de resonancia magnética de cerebro. Revista Politécnica, 34(1), 123.
• De la Iglesia-Vayá, M., Molina-Mateo, J., Escarti-Fabra, M. J., Martí-Bonmatí, L., Robles, M., Meneu, T., ... & Sanjuán, J. (2011). Técnicas de análisis de posproceso en resonancia magnetica para el estudio de la conectividad cerebral. Radiología, 53(3), 236-245.

Tema 7

• Sato, J.R. (2015).  Estadística aplicada a la neurociencia. Pesquisa. ED. 234
• Faria, L., Sá, V. J., & de Magalhães, S. T. (2011). Multimodal cognitive biometrics. In Information Systems and Technologies (CISTI), 2011 6th Iberian Conference on (pp. 1-6). IEEE.
• Ramos, M.M., Catena, A. y Trujillo, H.M. (2004).  Manual de métodos y técnicas de investigación en ciencias  del comportamiento. Madrid: Biblioteca Nueva.

Bibliografía complementaria

• Abascal, E. y Grande, I. (2017). Fundamentos y técnicas de investigación comercial. Madrid: ESIC Editorial.
• Aguilar, L. J. (2016). Big Data, Análisis de grandes volúmenes de datos en organizaciones. Ciudad de México: Alfaomega Grupo Editor.
• Luque, T. (2017). Investigación de marketing 3.0. Madrid: Editorial Pirámide.