Guía docente de Técnicas Estadísticas Multivariantes (23611C2)

Conocimientos básicos de las asignaturas de Técnicas Cuantitativas I y II del Grado en Marketing e Investigación de Mercados de la UGR.

• 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).

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

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

TEMARIO PRÁCTICO:

Resolución en el ordenador de problemas de la materia desarrollada en los temas teóricos anteriores.

• 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.
• JONSON, D.E.: Métodos Multivariados Aplicados al Análisis De Datos. México, International Thomson Editores, 2000.
• PRESS, S.J.: Applied Multivariate Analysis, second Edition, Krueger, 1982.
• SHARMA, S.: Applied Multivariate Techniques, Wiley and Sons,1996.
• TIMM, N.H.: Applied Multivariate Analysis, Springer, 2002.

• CALVO, F.: Técnicas estadísticas multivariables, Bilbao, Universidad de Deusto, 1993.
• CUADRAS, C.M.: Métodos de análisis multivariante, EUNIBAR. Barcelona EUB, 1996.
• DOUGLAS L. J., GREEN P.E.: Analizing Multivariate Data. Thomson. Learning. Pacific Grove SA, 2003.
• EVERITT, B.S. and DUNN, G.: Applied Multivariate Data Analysis. 2nd Edition, Hodder Arnold, London, 2001.
• GREENACRE, M.: La práctica de Análisis de Correspondencias. Fundación BBVA, 2008.
• KRZANOWSKI, W.J.: Principles of multivariate analysis: a user’s perspective Oxford University Press. Oxford, 2000.
• LEBART, L., MORINEU, A. and PIRON, M.: Statistique Exploratoire Multidimensionnelle, Ed. Dunod, 3ª Edicion, Paris 2000.
• LÉVY, J.P. and VARELA, J.: Análisis multivariables para las ciencias sociales. Madrid. Prentice Hall, 2003.
• PEÑA, D.: Análisis de datos Multivariantes. McGraw-Hill. Madrid, 2002.
• ESCOFIER, B. and PAGÈS, J.: Análisis factoriales simples y múltiples. Bilbao: Universidad del País Vasco, 1990.

• 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

• 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  

La evaluación continua consistirá de dos partes:

• Una parte teórico-práctica donde se realizará una única prueba o examen, en la fecha establecida por la facultad para la pruebas de evaluación continua, de los temas propuestos. La ponderación de esta parte será del 65%.
• Una parte de trabajo autónomo donde se valorará el desarrollo de ejercicios en clase haciendo uso de un software estadístico y la realización de pruebas de clase. La ponderación de esta parte será del 35%.

En las convocatorias extraordinarias, la calificación consistirá en la realización de un examen teórico-práctico con una ponderación del 100%.

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 la realización de un examen teórico-práctico de los contenidos de la asignatura con una ponderación del 100%..

En relación al uso de Inteligencia Artificial y alumnos NEAE:

En el caso de utilizar herramientas de IA para el desarrollo de la asignatura, el estudiante debe adoptar un uso ético y responsable de las mismas. Se deben seguir las recomendaciones contenidas en el documento de "Recomendaciones para el uso de la inteligencia artificial en la UGR" publicado en esta ubicación: https://ceprud.ugr.es/formacion-tic/inteligencia-artificial/recomendaciones-ia#contenido0

Cualquier elemento de esta guía podrá ser adaptado para atender a la diversidad del alumnado teniendo en cuenta los informes facilitados por los tutores NEAE, y siempre siguiendo la Normativa de la Universidad de Granada: https://www.ugr.es/sites/default/files/2017-09/NCG1114.pdf

En relación a la evaluación de trabajos:

Siguiendo las indicaciones recogidas en la Normativa de Evaluación y de Calificación de los estudiantes de la Universidad de Granada:

https://www.ugr.es/universidad/normativa/texto-consolidado-normativa-evaluacion-calificacion-estudiantes-universidad-granada

destacamos los puntos 1 y 2 recogidos en el artículo 15 sobre la originalidad de los trabajos presentados por los alumnos:

1. La Universidad de Granada fomentará el respeto a la propiedad intelectual y transmitirá a los estudiantes que el plagio es una práctica contraria a los principios que rigen la formación universitaria. Para ello procederá a reconocer la autoría de los trabajos y su protección de acuerdo con la propiedad intelectual según establezca la legislación vigente.
2. El plagio, entendido como la presentación de un trabajo u obra hecho por otra persona como propio o la copia de textos sin citar su procedencia y dándolos como de elaboración propia, conllevará automáticamente la calificación numérica de cero en la asignatura en la que se hubiera detectado, independientemente del resto de las calificaciones que el estudiante hubiera obtenido. Esta consecuencia debe entenderse sin perjuicio de las responsabilidades disciplinarias en las que pudieran incurrir los estudiantes que plagien.