Guía docente de Técnicas y Métodos Estadísticos Aplicados (MC2/56/1/22)
Curso
2022/2023
Fecha de aprobación por la Comisión Académica
23/06/2022
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
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%
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