Guía docente de Técnicas Estadísticas Multivariantes (23611C2)

Curso 2024/2025

Fecha de aprobación: 25/06/2024

Grado

Grado en Marketing e Investigación de Mercados

Rama

Ciencias Sociales y Jurídicas

Módulo

Análisis Estadístico

Materia

Técnicas Estadísticas Multivariantes

Curso

Semestre

Créditos

Tipo

Optativa

Profesorado

Tutorías

Prerrequisitos y/o Recomendaciones

Conocimientos básicos de álgebra matricial
Estadística descriptiva unidimensional
Variables aleatorias y distribuciones de probabilidad

Breve descripción de contenidos (Según memoria de verificación del Máster)

Complementos de Análisis Clúster y Análisis de Correspondencias.
Análisis de Componentes Principales y Análisis Factorial Exploratorio.
Análisis de Correlaciones Canónicas y Análisis Discriminante.
Regresión Lineal Múltiple Multivariante.
Análisis Factorial Confirmatorio. Modelos LISREL.
Análisis de Varianza y de Covarianzas Multivariantes (MANOVA, MANCOVA).

Competencias

Competencias Generales

CG01. Capacidad para el análisis crítico y la síntesis
CG03. Capacidad de organización y planificación
CG04. Habilidad de comunicación oral y escrita en lengua castellana
CG05. Habilidades de utilización de herramientas informáticas aplicables al ámbito del Marketing e Investigación de Mercados
CG06. Habilidades de gestión de la información (habilidad para buscar y analizar información proveniente de diversas fuentes)
CG08. Capacidad para la resolución de problemas
CG09. Capacidad para la toma de decisiones
CG16. Capacidad de razonamiento crítico y autocrítico
CG17. Habilidad para trabajar de forma autónoma
CG19. Creatividad o habilidad para generar nuevas ideas
CG23. Capacidad de aprendizaje autónomo
CG24. Capacidad para aplicar los conocimientos de Marketing e Investigación de Mercados a la práctica
CG25. Habilidades de investigación en el ámbito del Marketing y la Investigación de Mercados

Competencias Transversales

CT01. Capacidad para analizar y comprender las fuerzas del mercado que influyen en las actividades comerciales y para valorar críticamente situaciones empresariales.

Resultados de aprendizaje (Objetivos)

Conocer las principales técnicas de Análisis Multivariante y sus aplicaciones en el ámbito del Marketing y la Investigación de Mercados.
Conocer los aspectos teóricos-matemáticos fundamentales en los que se basan las distintas técnicas de Análisis Multivariante.
Conocer las principales aplicaciones prácticas de las técnicas de Análisis Multivariante.
Adquirir habilidades en el uso de software estadístico para el tratamiento de las técnicas multivariantes con el ordenador.

Programa de contenidos Teóricos y Prácticos

Teórico

TEMARIO TEÓRICO:

Tema 1. Introducción al Análisis Multivariante
Tema 2. Análisis Clúster
Tema 3. Análisis de Correspondencias.
Tema 4. Análisis de Componentes Principales
Tema 5. Análisis Factorial Exploratorio
Tema 6. Análisis de Correlaciones Canónicas
Tema 7. Análisis Discriminante.
Tema 8. Regresión Lineal Múltiple Multivariante.
Tema 9. Análisis Factorial Confirmatorio.
Tema 10. Análisis Multivariante de la Varianza y de la Covarianza.

Práctico

Versará, básicamente, sobre la resolución en el ordenador de aplicaciones de la materia desarrollada en los temas anteriores.

Bibliografía

Bibliografía fundamental

ANDERSON, T.W: An Introduction to Multivariate Statistical Analysis, second Edition, Wiley and Sons, 1984.
BASILEVSKY, A: Statistical Factor Analysis and Related Methods. Theory and Applications, Wiley and Sons, 1994.
FERNADEZ, F. et al. Estadística Asistida por Ordenador. Servicio de Publicaciones. Universidad de Cadiz. 2000.
GUTIÉRREZ, R. y GONZALEZ, A: Estadística Multivariante, Vol I, Introducción al Análisis Multivariante. Universidad de Granada.1992.
HAIR, J.F. ANDERSON, E., TATHAM, L. and BLACK, C: Análisis Multivariante. 5a Edición. Prentice Hall. 1999.
JOHNSON, R.A and WICHERN, D.W: Applied Multivariate Statistical Analysis, Second Edition, Prentice-‐ Hall, 1988.
PRESS, S.J: Applied Multivariate Analysis, second Edition, Krueger, 1982.
PEREZ, C: Técnicas de Análisis Multivariante de Datos: Aplicaciones con SPSS. Pearson Prentice Hall, 2004.
PEREZ, C: Técnicas Estadísticas con SPSS 12: Aplicaciones al Análisis de Datos. Prentice-‐Hall, 2005.
SHARMA, S: Applied Multivariate Techniques, Wiley and Sons,1996.
SPSS Base 15. Manual del usuario.
TIMM, N.H: Applied Multivariate Analysis, Springer, 2002.
VISAUTA VINAUCUA, B: Análisis Estadístico con SPSS 11 para Windows. Volumen 1 y 2. McGraw-‐Hill, 2002

Enlaces recomendados

Página web de la Unidad Departamental del Dpto. de Estadística e I.O. en el Campus de Cartuja: http://www.ugr.es/~udocente
Plataforma de Prado: http://prado.ugr.es

Metodología docente

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 (instrumentos de evaluación, criterios de evaluación y porcentaje sobre la calificación final)

Evaluación Ordinaria

La evaluación continua consistirá en:

Para la parte teórica y resolución de problemas se realizarán exámenes finales y/o parciales. La ponderación de este bloque será del 60%.
Pruebas prácticas tendrán una ponderación del 30%.
Trabajo autónomo y participación en actividades de clase. La ponderación de este bloque será del 10%.

Evaluación Extraordinaria

En las convocatorias extraordinarias, la calificación será la obtenida en el examen teórico-práctico.

Evaluación única final

La evaluación única final a la que el alumno se puede acoger en los casos indicados en la “Normativa de Evaluación y de Calificación de los Estudiantes de la Universidad de Granada” (Aprobada por el Consejo de Gobierno en su sesión de 20 de mayo de 2013) consistirá en un examen teórico-práctico.

Información adicional

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).