Guía docente de Técnicas y Métodos Estadísticos Aplicados (MC2/56/1/22)

Curso 2024/2025
Fecha de aprobación por la Comisión Académica 18/07/2024

Máster

Máster Universitario en Administración de Empresas y Dirección de Recursos Humanos en Entornos Internacionales

Módulo

Módulo 4: Metodología de la Investigación

Rama

Ciencias Sociales y Jurídicas

Centro Responsable del título

Escuela Internacional de Posgrado

Semestre

Segundo

Créditos

3

Tipo

Optativa

Tipo de enseñanza

Presencial

Profesorado

  • Rosa María Espejo Montes
  • Juan Antonio Marmolejo Martín

Horario de Tutorías

Rosa María Espejo Montes

Email
No hay tutorías asignadas para el curso académico.

Juan Antonio Marmolejo Martín

Email
No hay tutorías asignadas para el curso académico.

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

  • Actualmente un empresario necesita predecir a tiempo los niveles de demanda de sus productos y necesita reconocer a tiempo los cambios de tendencia. Gestionar sólo en base a datos financieros del pasado, realizar predicciones basadas en la intuición o en simples extrapolaciones, y tomar decisiones desconociendo las probabilidades de éxito u ocurrencia, son sólo algunos de los problemas o inconvenientes más comunes hallados en las empresas. No tener datos estadísticos impide decidir sobre bases racionales, y adoptar las medidas preventivas y correctivas con el suficiente tiempo para evitar errores en decisiones para la organización. Pocos factores son tan importantes para la administración como la medición.

Prerrequisitos y/o Recomendaciones

  • Es recomendable tener conocimientos previos en Estadística a nivel del Grado en Administración y Dirección de Empresas.

Competencias

Competencias Básicas

  • CB6. Poseer y comprender conocimientos que aporten una base u oportunidad de ser originales en 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

  • CG01. Adquirir, comprender y sistematizar conocimientos teóricos vinculados al estado del arte de las disciplinas del máster. 
  • CG02. Favorecer la capacidad para el razonamiento crítico y autocrítico. 
  • CG03. Conseguir que mejore el aprendizaje autónomo y autodirigido. 
  • CG04. Aumentar la capacidad para la resolución y toma de decisiones. 

Competencias Específicas

  • CE01. Diseñar y ejecutar investigaciones comerciales en el contexto autonómico, nacional e internacional. 
  • CE03. Dominar las claves de las grandes áreas económicas mundiales, para transformarlas en ventajas competitivas para la empresa. 
  • CE09. Aplicar tecnologías de información y conocimiento para la gestión y los recursos humanos. 
  • CE10. Llevar a cabo actividades orientadas a un aprendizaje basado en la acción-experiencia que facilitará la apropiación e integración de destrezas y conocimientos. 
  • CE11. Analizar realidades sociales desde una perspectiva científica (jurídica, ética, histórica, económica y filosófica...) 
  • CE12. Interpretar y valorar las características de los entornos internacionales en el diseño e implantación de las decisiones de administración de empresas y gestión de recursos humanos. 
  • CE13. Descubrir, analizar y comprender la utilidad profesional de su formación. 

Competencias Transversales

  • CT02. Capacidad de organización y planificación, así como capacidad de gestión de la información. 
  • CT03. Capacidad de asimilación y comunicación de conocimiento de otras disciplinas así como la integración en equipos de trabajo multidisciplinares. 

Resultados de aprendizaje (Objetivos)

  • Identificar las distintas técnicas de análisis multivariante.
  • Asociar la metodología estadística con las necesidades empresariales y laborales.
  • Aplicar correctamente las distintas técnicas multivariantes.
  • Presentar públicamente ideas, proyectos o informes de investigación.
  • Interpretar y explicar los resultados de una investigación.

Programa de contenidos Teóricos y Prácticos

Teórico

  • La sociedad de la información. El cuarto recurso empresarial.
  • Introducción al análisis multivariante.
  • Aplicación del análisis factorial en la investigación empresarial.
  • La clasificación en investigación comercial: Análisis clúster.
  • Análisis de datos de experimentación comercial: Análisis de la covarianza (ANCOVA).
  • Segmentación jerárquica de mercados.
  • Otras técnicas de análisis multivariante.

Práctico

  • Utilización del software estadístico R u otro que indiquen los docentes para la aplicación de los contenidos del programa teórico. El software se indicará en la primera clase de la materia.

Bibliografía

Bibliografía fundamental

  • Agresti A. (1984). Analysis of ordinal categorical data. Wiley.
  • Gutiérrez Jáimez R. y González Carmona A. (1991). Estadística Multivariabel. Volumen 1: Introducción al Análisis Multivariante. Los autores
  • Montgomery D.C. (2003). Diseño y análisis de experimentos. Limusa-Wiley.
  • Montgomery D.C. (1997). Introduction to statistical quality control.
  • Newbold P., Carlson W.L,. Thorne B.M. (2013). Estadística para Administración y Economía. Pearson 
  • García Pérez A. (1994). Estadística aplicada: Conceptos básicos. UNED. 

Bibliografía complementaria

  • Andersen E.B. (1990). The statistical analysis of categorical data. Springer-verlag.
  • Dobson A.J. (1990). An introduction to generalized linear models. Chapman and Hall.
  • Farnum N.R. (1994). Modern statistical quality control and improvement. Duxbury Press.
  • Hedayat A. and Sinha B. (1991). Design and inference in finite population sampling. Wiley.
  • Kuehl, R.O. (2001). Diseño de Experimentos. Thomson.
  • Luque T. (2012). Técnicas de análisis de datos en investigación de mercados. Pirámide
  • Mead R. (1990). The design of experiments: Statistical principles for practical applications. Cambridge University Press.
  • Prat A., Tort-Martorell X., Grima P. y Pozueta L. (1997). Métodos estadísticos: Control y mejora de la calidad. UPC.
  • Reyes D. (1980). Diseños de experimentos aplicados. Trillas.

Enlaces recomendados

Metodología docente

  • MD01 Lección magistral/expositiva 
  • MD02 Sesiones de discusión y debate 
  • MD03 Resolución de problemas y estudio de casos prácticos 
  • MD06 Análisis de fuentes y documentos 
  • MD08 Realización de trabajos individuales 

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

Evaluación Ordinaria

  • El sistema de evaluación será el siguiente:
    • Pruebas, ejercicios y problemas, resueltos en clase o individualmente a lo largo del curso 30%
    • Valoración final de informes, trabajos, proyectos, etc. (individual o en grupo) 50%
    • Aportaciones del alumno en sesiones de discusión y actitud del alumno en las diferentes actividades desarrolladas 20%

La asignatura se considera superada cuando al sumar las calificaciones expuestas anteriormente en la evaluación continua se obtiene una nota mayor o igual a cinco, en la escala de cero a diez. 

Los estudiantes que no presenten el informe o trabajo final tendrán una calificación de "No presentado".

Evaluación Extraordinaria

  • La evaluación extraordinaria consistirá en la realización de un trabajo individual, que supondrá el 50% de la calificación final de la asignatura y una prueba escrita con una ponderación del 50% de la calificación de la asignatura.

Evaluación única final

  • La evaluación extraordinaria consistirá en la realización de un trabajo individual, que supondrá el 50% de la calificación final de la asignatura y una prueba escrita con una ponderación del 50% de la calificación de la asignatura.

Información adicional

  • Es necesario que, al comienzo del curso, el estudiante tenga ya una cuenta go.ugr

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).