Guía docente de Análisis de Datos Cualitativos (23611C1)

Tener cursadas, al menos, las asignaturas Técnicas Cuantitativas I y II del Grado.

• Introducción al Análisis de Datos Cualitativos. Aplicaciones en Marketing e Investigación de Mercados.
• Contrastes de independencia en tablas de contingencia bidimensionales.
• Medidas de asociación para tablas de contingencia bidimensionales.
• Independencia y asociación en tablas tridimensionales.
• Modelización de tablas multidimensionales: modelos log-lineales.
• Modelos de respuesta categórica: regresión logística.

• Aprendizaje de métodos de análisis de la independencia y asociación entre dos variables categóricas (tablas bidimensionales)
• Aprendizaje de modelos estadísticos para el análisis de las relaciones de independencia y asociación entre más de dos variables categóricas (modelos log-lineales para tablas multidimensionales) y para predecir una variable categórica a partir de otras variables cualitativas relacionadas con ella (modelos logit)
• Manejo de un software estadístico que permita aplicar los modelos estadísticos estudiados a un conjunto de datos de marketing en los que se esté interesado en estimar la relación entre un conjunto de variables cualitativas relacionadas. Interpretación de resultados
• Desarrollar habilidades para la defensa, publicación y presentación, en forma de informe estadístico o de artículo científico, de los resultados de la aplicación con datos reales de las técnicas estadísticas estudiadas.

TEMA 1: Introducción al Análisis de Datos Cualitativos

Necesidad y desarrollo histórico del Análisis de Datos Cualitativos. Variables cuantitativas y cualitativas. Escalas nominal, ordinal y por intervalos. Aplicaciones en Marketing e Investigación de Mercados.

TEMA 2: Independencia y Asociación en Tablas de Contingencia Bidimensionales

Distribución de frecuencias observadas. Modelos muestrales para las frecuencias observadas. Contrastes de independencia asintóticos y exactos. Cociente de ventajas y riesgo relativo para tablas 2x2. Cocientes de ventajas para Tablas IxJ. Medidas basadas en el estadístico chi-cuadrado, en reducción proporcional en el error y en concordancia y discordancia.

TEMA 3: Independencia y Asociación en Tablas Tridimensionales

Distribución conjunta de frecuencias observadas, tablas parciales, distribuciones marginales y condicionadas. Modelos muestrales usuales. Paradoja de Simpson. Independencia condicional y condiciones de colapsabilidad. Ausencia de interacción. Contrastes chi-cuadrado de homogeneidad de cocientes de probabilidades y contraste de Mantel-Haenszel de independencia condicional en una tabla 2x2xK.

TEMA 4: Modelos Logarítmico-Lineales

Formulación de modelos jerárquicos: efectos principales e interacciones. Interpretación basada en cocientes de ventajas. Ajuste, inferencia y selección stepwise de variables.

TEMA 5: Modelos Logit

Formulación e interpretación de modelos logit para respuestas binarias. Modelos logit generalizados para variables de respuesta múltiples. Estimación indirecta a partir de modelos logarítmico-lineales.

Las prácticas de esta asignatura se desarrollarán a razón de una hora semanal que corresponde bien a la resolución en la pizarra de ejercicios prácticos o bien a prácticas con ordenador haciendo uso del programa SPSS del que tiene licencia la Universidad de Granada o del software libre R.

Agresti, A. (1996). An Introduction to Categorical Data Analysis. Wiley.

Aguilera del Pino, A.M. (2001). Tablas de Contingencia Bidimensionales. Colección Cuadernos de Estadística (15). La muralla- Hespérides.

Aguilera del Pino, A. M. (2005). Modelización de Tablas de Contingencia Multidimensionales. Colección Cuadernos de Estadística (33). La muralla- Hespérides.

Andersen, E.B. (1994). The Statistical Analysis of Categorical Data. Springer-Verlag.

Christensen, R. (1997). Log-Linear Models and Logistic Regression. Springer-Verlag.

Correa Piñero, A.D. (2002). Análisis Logarítmico Lineal. Colección Cuadernos de Estadística (21). La muralla- Hespérides.

Everitt, B.S. (1992). The Analysis of Contingency Tables. Chapman-Hall.

Ruiz-Maya, L., Martín Pliego, F.J., Montero, J.M. y Uriz Tomé, P. (1995). Análisis Estadístico de Encuestas: Datos Cualitativos. Ed. AC.

Silva Aycaguer, L. y Barroso Utra, I. (2004). Regresión Logística. Hespérides-La Muralla.

Agresti, A. (1984). Analysis of Ordinal Categorical Data. Wiley.

Agresti, A. (1990). Categorical Data Analysis. Wiley.

Bishop, Y.M.M., Fienberg, S.E. y Holland, P.W. (1975). Discrete Multivariate Analysis. MIT.

Selvin, S. (1996). Statistical Analysis of Epidemiological Data. Oxford University Press.

Web del Dpto. de Estadística e I.O. de la Universidad de Granada: https://www.ugr.es/~estadis/

Web de Análisis de Datos Categóricos: http://www.stat.ufl.edu/~aa/cda/cda.html

Instituto Nacional de Estadística: http://www.ine.es/

Instituto de Estadística Andaluz: http://www.juntadeandalucía.es

Eurostat: http://epp.eurostat.ec.europa.eu

• MD01. Docencia presencial en el aula 
• MD02. Estudio individualizado del alumno, búsqueda, consulta y tratamiento de información, resolución de problemas y casos prácticos, y realización de trabajos y exposiciones. 
• MD03. Tutorías individuales y/o colectivas y evaluación  

Evaluación continua: A lo largo del curso se realizarán diversas pruebas de evaluación que permitirán al alumnado superar la asignatura si se han adquirido los conocimientos y competencias de la materia. Durante el periodo de explicación de cada tema el profesor podrá proponer al alumnado la realización de diversos trabajos de ampliación de conceptos que el profesor no explica en clase. Esos trabajos servirán para matizar la nota final del alumnado.

Coincidiendo con el final de cada tema se realizará una prueba teórica y/o práctica en horario de clase en la que el alumnado deberá demostrar el conocimiento de los conceptos teóricos y su competencia para la resolución de ejercicios explicados en dicho tema con la ayuda de una calculadora o el ordenador. La calificación de cada una de estas pruebas será de 0 a 10.

La calificación final de la asignatura mediante evaluación continua será el promedio de las calificaciones de cada una de las pruebas de evaluación continua. Será requisito para superar la asignatura mediante evaluación continua haber obtenido una calificación mínima de 5 puntos en todas y cada una de las pruebas realizadas. En caso contrario la evaluación de la asignatura se realizará por el resultado de un examen final.

El sistema de calificaciones se expresará mediante calificación numérica de acuerdo con lo establecido en el art. 5 del R. D 1125/2003, de 5 de septiembre, por el que se establece el sistema europeo de créditos y el sistema de calificaciones en las titulaciones universitarias de carácter oficial y validez en el territorio nacional. Todo lo relativo a la evaluación se regirá por la normativa vigente de la Universidad de Granada. La calificación global responderá a la puntuación ponderada de los diferentes aspectos y actividades que integran el sistema de evaluación.

Evaluación única mediante examen final. En todo caso se contemplará una evaluación final mediante examen único en la convocatorias ordinaria y extraordinaria para aquel
alumnado para el que por diversas circustancias no se pueda llevar a cabo una evaluación continuada o no hubiera superado la asignatura a través de ésta, de acuerdo con lo indicado anteriormente según normativa de evaluación actual de la Universidad de Granada. Éste será además el examen de evaluación única final. Dicho examen tendrá una parte teórica y/o una parte práctica, en la que el alumnado deberá demostrar el conocimiento de los conceptos teóricos y su competencia para la resolución de ejercicios explicados en todos los temas del programa con la ayuda de una calculadora u ordenador. El examen se calificará de 0 a 10. El alumnado que no se presente a este examen final tendrá la calificación de no presentado.

Evaluación única mediante examen final. En todo caso se contemplará una evaluación final mediante examen único en la convocatorias ordinaria y extraordinaria para aquel
alumnado para el que por diversas circustancias no se pueda llevar a cabo una evaluación continuada o no hubiera superado la asignatura a través de ésta, de acuerdo con lo indicado anteriormente según normativa de evaluación actual de la Universidad de Granada. Éste será además el examen de evaluación única final. Dicho examen tendrá una parte teórica y/o una parte práctica, en la que el alumnado deberá demostrar el conocimiento de los conceptos teóricos y su competencia para la resolución de ejercicios explicados en todos los temas del programa con la ayuda de una calculadora u ordenador. El examen se calificará de 0 a 10. El alumnado que no se presente a este examen final tendrá la calificación de no presentado.

INCLUSIÓN y DIVERSIDAD. En el caso de estudiantes con discapacidad u otras necesidades específicas de apoyo educativo (NEAE), el sistema de tutoría será adaptado a estas necesidades, de acuerdo con las recomendaciones del área con competencias en inclusión de la Universidad de Granada, procediendo los departamentos y centros a establecer las medidas adecuadas para que las tutorías se realicen en lugares accesibles. Asimismo, a petición del profesorado, se podrá solicitar apoyo a la unidad competente de la UGR cuando se trate de adaptaciones metodológicas especiales.

Información de interés para estudiantado con discapacidad y/o Necesidades Específicas de Apoyo Educativo (NEAE): Gestión de servicios y apoyos (https://ve.ugr.es/servicios/atencion-social/estudiantes-con-discapacidad).