Guía docente de Análisis Multivariante Aplicado a la Sociología (21411A2)

Curso 2022/2023
Fecha de aprobación: 20/06/2022

Grado

Grado en Sociología

Rama

Ciencias Sociales y Jurídicas

Módulo

Técnicas Avanzadas de Investigación Social

Materia

Análisis Multivariante Aplicado a la Sociología

Curso

4

Semestre

1

Créditos

6

Tipo

Optativa

Profesorado

Teórico

Marta Sánchez Sánchez. Grupo: B

Práctico

Marta Sánchez Sánchez Grupos: 1 y 2

Tutorías

Marta Sánchez Sánchez

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  • Primer semestre
    • Martes de 10:00 a 14:00 (Despacho Nº 10)
    • Jueves de 17:30 a 19:30 (Af Facultad Sociologia)
  • Segundo semestre
    • Miércoles
      • 16:00 a 18:00 (Despacho Nº 10)
      • 19:00 a 21:00 (Despacho Nº 10)
    • Jueves de 10:00 a 12:00 (Despacho Nº 10)

Prerrequisitos y/o Recomendaciones

Tener cursadas la asignatura de Análisis de Datos Asistidos por Ordenador y el Módulo de Métodos y Técnicas de Investigación Social.

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

  • Introducción al análisis multivariable: sus conceptos y teorías.  
  • Regresión no lineal.
  • Regresión logística.
  • Análisis de cluster.
  • Análisis discriminante.
  • Análisis de correspondencias.
  • Correlación canónica.
  • Análisis factorial.
  • Modelos logarítmico lineales.

Competencias

General competences

  • CG01. Capacidad de análisis y síntesis 
  • CG02. Capacidad de organización y planificación 
  • CG03. Habilidades informática relativas al ámbito de estudio 
  • CG04. Capacidad de gestión de información 
  • CG07. Capacidad para comunicar resultados y conocimientos 
  • CG08. Capacidad para trabajar en equipo 
  • CG09. Habilidades para las relaciones interpersonales 
  • CG13. Compromiso con la igualdad de género 
  • CG15. Capacidad de aprendizaje autónomo 
  • CG20. Motivación por la calidad y el conocimiento 
  • CG23. Habilidades para contextualizar e identificar actores clave 
  • CG25. Capacidades para relacionar los conocimientos de la Sociología con otras disciplinas afines 

Competencias Específicas

  • CE03. Conocimiento de los conceptos y de las técnicas estadísticas aplicadas a la sociedad humana. 
  • CE04. Conocimiento de la metodología de las ciencias sociales y de sus técnicas básicas y avanzadas (cuantitativas y cualitativas) de investigación social; con especial atención a los aspectos de muestreo y de los programas informáticos de aplicación. 
  • CE15. Habilidades técnicas para la producción y el análisis de los datos cuantitativos y cualitativos (interpretar y construir figuras, tablas, gráficos así como redactar informes, etc.). 
  • CE35. Actitud crítica frente a las doctrinas y las prácticas sociales. 
  • CE36. Actitudes de ética profesional. 
  • CE37. Actitud de compromiso frente a los problemas sociales y culturales. 

Resultados de aprendizaje (Objetivos)

  • Conocer los principales conceptos y teorías sobre el análisis multivariable aplicado a la Sociología
  • Conocimiento del análisis multivariable aplicado a la Sociología.
  • Saber aplicar el análisis multivariable en la Investigación Social. 

Programa de contenidos Teóricos y Prácticos

Teórico

 

  • Tema 1. Regresión lineal y no lineal. Planteamiento del problema. Selección de variables. Tabla ANOVA. Estudio de los diferentes modelos no lineales. Transformaciones para la linealidad.  Análisis de los residuos. 
  • Tema 2. Regresión logísitica. Planteamiento del problema. Estudio de los parámetros del modelo. Bondad de ajuste. Puntos de influencia. Regresión logística multinomial. 
  • Tema 3. Análisis factorial. Análisis de componentes principales y análisis factorial. Objetivos; Diseño; Usos. Obtención de los factores. Ajuste del modelo. Comunalidades. Interpretación de los factores. Rotaciones oblícuas. Validación.
  • Tema 4. Análisis cluster. Introducción al problema de clasificación. Distancias y Similaridades. Cluster por individuos y variables. Métodos jerárquicos y no jerárquicos.
  • Tema 5. Análisis de Correspondencias. Contraste de independencia. Estudio de la Inercia. Graficos Biplot 

Práctico

  • Práctica 1. Regresión lineal y no lineal. Aplicación mediante software estadístico.
  • Práctica 2. Regresión logística. Aplicación mediante software estadístico.
  • Práctica 3. Análisis Factorial. Aplicación mediante software estadístico
  • Práctica 4. Análisis cluster. Aplicación mediante software estadístico.
  • Práctica 5. Análisis de Correspondencias.

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.
  • 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

Bibliografía complementaria

  • BISQUERRA, R. Introducción Conceptual al Análisis Multivariable. Un enfoque informático. PPU, 1992.
  • FLURY, B. A First Course in Multivariante Statistics. Springer Texts in Statistics. 1997.
  • GREENACRE, M. La Práctica del Análisis de Correspondencias.Fundación BBVA. 2003.
  • GUTIÉRREZ, R., GONZÁLEZ, A., TORRES, F. and GALLARDO, J.A. Técnicas de Análisis de Datos Multivariable. Tratamiento Computacional. Introducción a las Técnicas Factoriales y de Clasificación Automática. Universidad de Granada. 1994
  • URIEL, E  y ALDAS, J. Análisis Multivariado Aplicado. Aplicaciones al Marketing, Investigación de Mercados, Economía, Sociología y Turismo. Thomson.  2005.

Enlaces recomendados

Metodología docente

  • MD01. Lección magistral/expositiva 
  • MD03. Resolución de problemas y estudio de casos prácticos 
  • MD05. Prácticas de campo 
  • MD06. Prácticas en sala de informática 
  • MD07. Seminarios 
  • MD08. Ejercicios de simulación 
  • MD11. Realización de trabajos individuales 

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

Evaluación Ordinaria

La evaluación de la asignatura será de la siguiente forma:

Se podrá decidir entre evaluación continua o evaluación final:

  • Evaluación continua:

 Realización de trabajos sobre cada práctica.  Sobre cada uno de los temas, se entregará un trabajo sobre ejemplos reales de datos sociológicos. Se evaluará tanto la metodología estadística, los comentarios de tipo sociológico y la presentación de la memoria estadística. Cada uno de los temas tendrá una calificación de hasta 2 puntos (cada prueba será el 20% de la calificación final). 

  • Evaluación final. Los alumnos deberán solicitarla en las fechas establecidas por la Universidad.

Evaluación Extraordinaria

La evaluación extraordinaria consistirá en una prueba donde, mediante software estadístico, se deberán resolver una serie de ejercicios sociológicos aplicando técnicas de análisis multivariante.

Evaluación única final

La evaluación final consistirá en una prueba  onde, mediante software estadístico, se deberán resolver una serie de ejercicios sociológicos aplicando técnicas de análisis multivariante.