Guía docente de Preparación de Trabajo Fin de Máster (M02/56/1/12)

A lo largo del programa se complementará la formación de los alumnos con la organización ad hoc de seminarios y conferencias dedicados a distintos aspectos de interés en el programa tales como: técnicas econométricas concretas utilizadas en la investigación, papers presentados por investigadores de reconocido prestigio que visitan la universidad de Granada, sesiones de seminario entre investigadores interesados en temáticas específicas, etc. Los alumnos del Programa recibirán información puntual de todas las actividades relacionadas con las descritas organizadas por los Departamentos universitarios implicados en el programa, brindándosele la oportunidad en todo caso de su asistencia a los mismos.

Que el alumno adquiera competencias relacionadas con la preparación, redacción y defensa del trabajo fin de master.

La preparación al respecto podrá versar sobre alguno de los siguientes temas:

• Simulación empresarial.
• Manejo de bases de datos secundarias y bibliográficas.
• Redacción de informes.
• Comunicación oral y escrita.
• Análisis de datos.
• Técnicas y métodos estadísticos: análisis descriptivo, análisis de dependencia entre variables, análisis de relación.

1. Introducción al análisis estadístico (Profesor: Víctor Jesús García Morales).
2. Análisis exploratorio de los datos (Profesor: Víctor Jesús García Morales).
3. Bases de datos de empresas (Profesora: Inmaculada Martín Tapia).
4. Análisis clúster (Profesora: Inmaculada Martín Tapia).
5. ANOVA, MANOVA, ANCOVA y MANCOVA (Profesor: Víctor Jesús García Morales).
6. Introducción al análisis de regresión (Profesora: Inmaculada Martín Tapia).
7. Paradojas estadísticas (Profesor: Eulogio Cordón Pozo).
8. Temas avanzados del análisis de regresión (regresión robusta frente a heterocedasticidad, predictores multicategóricos, comparación de coeficientes, mediación, moderación, regresión no lineal y regresión logística binaria) (Profesor: Eulogio Cordón Pozo).
9. Modelos con variable dependiente limitada: regresión logística y modelos para  datos de conteo (Profesor: Eulogio Cordón Pozo).
10. Modelos de Simulación y toma de decisiones (Profesor: Antonio Rueda Manzanares).

• Taller de Simulación Empresarial (Profesor: Antonio Rueda Manzanares).
• Práctica 1: Práctica de análisis descriptivos (Profesor: Víctor Jesús García Morales).
• Práctica 2: Práctica de análisis exploratorio de datos (Profesor: Víctor Jesús García Morales).
• Práctica 3: Práctica bases de datos SABI  (Profesora: Inmaculada Martín Tapia).
• Práctica 4: Práctica base de datos Bureau van Dijk’s Orbis (Profesora: Inmaculada Martín Tapia).
• Práctica 5: Práctica de análisis clúster (Profesora: Inmaculada Martín Tapia).
• Práctica 6: Práctica de ANOVA, MANOVA, ANCOVA, MANCOVA (Profesor: Víctor Jesús García Morales).
• Práctica 7: Práctica de análisis de regresión I (Profesora: Inmaculada Martín Tapia).
• Práctica 8: Práctica de análisis de regresión II (Profesora: Inmaculada Martín Tapia).
• Práctica 9: Práctica de paradojas estadísticas: Lord, Simpson y fenómeno de supresión (Profesor: Eulogio Cordón Pozo).
• Práctica 10: Práctica de Regresión robusta frente a presencia de heterocedasticidad (Profesor: Eulogio Cordón Pozo).
• Práctica 11: Práctica de modelos con variables mediadoras y moderadoras (Profesor: Eulogio Cordón Pozo).
• Práctica 12: Práctica de regresión no lineal y regresión logística binaria (Profesor: Eulogio Cordón Pozo).
• Práctica 13: Aplicación de modelos estadísticos a problemas de investigación (Profesor: Eulogio Cordón Pozo).

• Darlington, R.B., Hayes, A.F. (2016). Regression Analysis and Linear Models: Concepts, Applications, and Implementation. New York: Guilford Press.
• Groebner, D.F., Shannon, P.W., Fry, P.C., Smith, K.D. (2010). Business Statistics: A Decision-Making Approach. 8th Ed. Boston: Prentice Hall.

• Hair, J.F., Black, W.C., Babin, B.J., Anderson, R.E., Tatham, R.L. (2005). Multivariate Data Analysis. Pearson Prentice-Hall.
• Hayes, A.F. (2017). Introduction to Mediation, Moderation, and Conditional Process Analysis. A Regression-Based Approach. New York: Guilford Press
• Huberty C.J., Olejnik, S. (2006). Applied MANOVA and Discriminant Analysis. Wiley-Interscience.
• Kachigan, S. (1986). Statistical Analysis: An Interdisciplinary Introduction to Univariate & Multivariate Methods. New York: Radius Press.

https://www.cesim.com/es/home

https://jasp-stats.org/

http://gretl.sourceforge.net/

• MD01 Exposición de conceptos en clases magistrales 
• MD02 Resolución de problemas en clases 
• MD03 Aprendizaje individual mediante realización de trabajos 
• MD04 Aprendizaje grupal mediante el debate y la realización de trabajos 
• MD05 Aprendizaje de casos prácticos mediante la resolución de problemas en laboratorio o aulas de informática 
• MD06 Tutorización individual 
• MD07 Tutorización grupal 
• MD08 Exposición y discusión de trabajos, casos y ejercicios 

CONVOCATORIA ORDINARIA

• Exámenes escritos: 5 puntos del total (50%)
• Resolución/comentarios de ejercicios trabajos: 4,2 puntos del total (42%)
• Asistencia/participación: 0,8 puntos del total (8%)

A continuación se detalla en una tabla el desglose de dichos instrumentos de evaluación por cada profesor del módulo:

Este curso es de asistencia obligatoria. Será necesario asistir a un mínimo de un 70% de las clases para poder obtener el 100% de la asignatura. Sólo será admisible un máximo de ausencias del 30% (siendo en este caso la puntuación por asistencia y participación un máximo del 70% que corresponde a este concepto) total de las sesiones teniendo además que estar justificadas cada una de ellas. Los estudiantes que superen ese número de faltas tendrían la calificación de suspenso (4,0), pudiendo presentarse a la convocatoria extraordinaria. Además, los estudiantes tendrán que superar con un mínimo de 45% cada parte del módulo. Los estudiantes que no superen alguna de las partes del módulo tendrán la calificación de suspenso (4,0), pudiendo presentarse a la convocatoria extraordinaria.

El artículo 19 de la Normativa de Evaluación y Calificación de los Estudiantes de la Universidad de Granada establece que los estudiantes que no hayan superado la asignatura en la convocatoria ordinaria dispondrán de una convocatoria extraordinaria. A ella podrán concurrir todos los estudiantes, con independencia de haber seguido o no un proceso de evaluación continua. De esta forma, el estudiante que no haya realizado la evaluación continua tendrá la posibilidad de obtener el 100% de la calificación.

La convocatoria extraordinaria se desarrollará exclusivamente con las calificaciones correspondientes a 4 exámenes con preguntas que incluirán contenidos de las cuatro partes del módulo. El porcentaje de cada parte en la calificación final será el siguiente:

-Examen parte profesor Víctor García: 17%

-Examen parte profesora Inmaculada Martín: 24,5%

-Examen parte profesor Eulogio Cordón: 36,5%

-Examen parte profesor Antonio Rueda: 22%

En cualquier caso, los estudiantes tendrán que superar con un mínimo de 45% cada examen de cada parte del módulo. Los estudiantes que no superen alguna de las partes del módulo tendrán la calificación de suspenso (4,0).

El artículo 8 de la Normativa de Evaluación y Calificación de los Estudiantes de la Universidad de Granada establece que podrán acogerse a la evaluación única final, el estudiante que no pueda cumplir con el método de evaluación continua por causas justificadas. Para acogerse a la evaluación única final, el estudiante, en las dos primeras semanas de impartición de la asignatura o en las dos semanas siguientes a su matriculación si esta se ha producido con posterioridad al inicio de las clases o por causa sobrevenidas. Lo solicitará, a través del procedimiento electrónico, a la Coordinación del Máster, quien dará traslado al profesorado correspondiente, alegando y acreditando las razones que le asisten para no poder seguir el sistema de evaluación continua.

En cualquier caso, se informa al alumnado que esta evaluación única, una vez aprobada y autorizada por la Comisión Académica del máster, se realizará en las fechas designadas para la realización del examen final con el resto de alumnado, y podrá componerse de otras pruebas, trabajos, etc., que el profesorado estime conveniente para la efectiva calificación de este módulo. Así la evaluación única final incluirá 4 exámenes con preguntas que incluirán contenidos de las cuatro partes del módulo. El porcentaje de cada parte en la calificación final será el siguiente:

-Examen parte profesor Víctor García: 17%

-Examen parte profesora Inmaculada Martín: 24,5%

-Examen parte profesor Eulogio Cordón: 36,5%

-Examen parte profesor Antonio Rueda: 22%

En cualquier caso, los estudiantes tendrán que superar con un mínimo de 45% cada examen de cada parte del módulo. Los estudiantes que no superen alguna de las partes del módulo tendrán la calificación de suspenso (4,0).

PLANIFICACIÓN DE SESIONES

1. Simulación Empresarial (4,5 horas/Profesor: Antonio Rueda Manzanares): Presentación del curso y explicación de la guía docente. Presentación del simulador de Gestión de Empresa. Sesión de explicación del funcionamiento y primera toma de decisiones por parte de los grupos. Esta sesión de toma de decisiones será de prueba y no se acumulará para las rondas siguientes.
2. Simulación Empresarial (4,5 horas/Profesor: Antonio Rueda Manzanares): Primera sesión de toma de decisiones. La sesión tendrá dos partes. En las primeras dos horas se establecerá un plan estratégico por parte de cada grupo en ayuda con el docente. En las segundas dos horas se materializará la estrategia en decisiones en cada uno de los módulos y se controlará la viabilidad estratégica y financiera.
3. Simulación Empresarial (4,5 horas/Profesor: Antonio Rueda Manzanares): Esta sesión tendrá tres partes. En la primera hora se comentarán los resultados del primer ejercicio económico de manera generalizada. En la segunda hora se revisaran los resultados con cada empresa (grupo de alumnos). En la tercera parte se realizará una revisión de la estrategia acorde a los resultados obtenidos y se pasará a la toma de decisiones para cada uno de lo módulos.
4. Simulación Empresarial (4,5 horas/Profesor: Antonio Rueda Manzanares): En esta sesión se comienza realizando la tercera toma de decisiones. Después se llevará a cabo una auditoria intermedia a cada uno de los grupos valorando los tres primeros ejercicios económicos de decisiones y estableciendo un plan estratégico para los dos restantes. En la última parte de la sesión se tomarán decisiones para el cuarto ejercicio económico y se visualizarán los resultados comentándolos al final.
5. Simulación Empresarial (4,5 horas/Profesor: Antonio Rueda Manzanares): Última sesión de toma de decisiones. En la primera parte de la sesión se comenzará con la toma de decisiones para el quinto ejercicio económico. Después se tomará la sexta y última decisión y la última parte de la sesión consistirá en las exposiciones de los planes estratégicos y trayectoria de cada uno de los grupos.
6. Introducción al Análisis Estadístico (4,5 horas/Profesor: Víctor Jesús García Morales): Presentación de los análisis estadísticos básicos. Sesión de explicación del funcionamiento y primera toma de manejo de los programas de estadística básicos.
7. Análisis Exploratorio de los Datos (4,5 horas/Profesor: Víctor Jesús García Morales): Sesión exploratoria de los datos. Se analizan los diferentes tipos de datos en una muestra y población determinada. Exploración de las características de los datos. Preparación de la muestra para futuros estudios estadísticos. Análisis de correlaciones, curtosis, asimetría.
8. ANOVA, MANOVA, ANCOVA y MANCOVA (4,5 horas/Profesor: Víctor Jesús García Morales): Análisis de las pruebas T para muestras independientes, muestras relacionadas y para una muestra. Análisis de la ANOVA y de MANOVA bajo una perspectiva del modelo lineal general (univariante, multivariante). Análisis de la ANCOVA y MANCOVA bajo una perspectiva del modelo lineal general (univariante, multivariante).
9. Bases de datos de empresas (4,5 horas/Profesora: Inmaculada Martín Tapia): Clase magistral funcionamiento básico de la base de datos Sabi y Orbis y su aplicación práctica.
10. Análisis Clúster (4,5 horas/Profesora: Inmaculada Martín Tapia): Se introduce el análisis clúster: principal objetivo, conceptos básicos, uso en programa estadístico, interpretación de los resultados, así como aplicación práctica.
11. Sesión de evaluación (1,5 horas/Profesor: Víctor Jesús García Morales): En esta sesión se valorarán los conocimientos adquiridos por el alumnado.
12. Introducción al análisis de regresión (4,5 horas/Profesora: Inmaculada Martín Tapia): Se introduce el análisis de regresión lineal: principal objetivo, conceptos básicos, asunciones de partida, problemas y soluciones, así como aplicación práctica.
13. Introducción al análisis de regresión II (4,5 horas/Profesora: Inmaculada Martín Tapia): Se continua con el análisis de regresión lineal.
14. Paradojas estadísticas (4,5 horas/Profesor: Eulogio Cordón Pozo): Teoría  y práctica relacionada con las siguientes paradojas estadísticas: Lord, Simpson y fenómeno de supresión.
15. Temas avanzados en regresión lineal (I): regresión robusta frente a heterocedasticidad y predictores categóricos (4,5 horas/Profesor: Eulogio Cordón Pozo): Que el alumnado aprenda a testar la presencia de heterocedasticidad y otras hipótesis de partida en modelos de regresión. Estimación de modelos en presencia de heterocedasticidad. Consideración e interpretación de predictores categóricos en modelos de regresión lineal. Comparación de coeficientes en modelos de regresión lineal.
16. Sesión de evaluación (4,5 horas/Profesora: Inmaculada Martín Tapia): En esta sesión se valorarán los conocimientos adquiridos por el alumnado.
17. Temas avanzados en regresión lineal (II): Mediación y moderación (4,5 horas/Profesor: Eulogio Cordón Pozo): Distinguir entre modelos de mediación y moderación en regresión lineal. Estimación e interpretación de estos modelos.
18. Temas avanzados en regresión lineal (III): regresión no lineal (4,5 horas/Profesor: Eulogio Cordón Pozo): Estimación e interpretación de modelos con términos polinómicos.
19. Modelos con variable dependiente limitada (4,5 horas/Profesor: Eulogio Cordón Pozo): Regresión logística y modelos para  datos de conteo. Aplicación de modelos estadísticos a problemas de investigación.
20. Sesión de evaluación (4,5 horas/Profesor: Eulogio Cordón Pozo): En esta sesión se valorarán los conocimientos adquiridos por el alumnado a partir  de la resolución individual de  varios casos con datos para testar hipótesis utilizando las herramientas desarrolladas a lo largo de las sesiones previas.

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).

https://jasp-stats.org/

http://gretl.sourceforge.net/