Guía docente de Competencias para la Preparación del Trabajo de Fin de Máster (MB7/56/2/13)

Curso 2022/2023
Fecha de aprobación por la Comisión Académica 20/06/2022

Máster

Máster Universitario en Tecnologías para la Investigación de Mercados y Marketing

Módulo

Competencias para la Preparación del Tfm

Rama

Ciencias Sociales y Jurídicas

Centro Responsable del título

Escuela Internacional de Posgrado

Semestre

Anual

Créditos

6

Tipo

Obligatorio

Tipo de enseñanza

Presencial

Profesorado

  • Juan Miguel Alcántara Pilar
  • Francisco Javier Blanco Encomienda
  • María Eugenia Rodríguez López

Horario de Tutorías

Juan Miguel Alcántara Pilar

Email
  • Primer semestre
    • Lunes 17:00 a 18:00 (Ceuta)
    • Lunes 19:00 a 20:00 (Ceuta)
    • Lunes 10:00 a 13:00 (Ceuta)
  • Tutorías 2º semestre
    • Jueves 18:00 a 19:00 (Ceuta)

Francisco Javier Blanco Encomienda

Email
Tutorías anual
  • Martes 8:30 a 14:30 (Fac Ceuta . G-7)

María Eugenia Rodríguez López

Email
  • Primer semestre
    • Lunes 18:00 a 20:00 (Ceuta)
    • Miércoles 20:00 a 21:00 (Ceuta)
    • Jueves 10:00 a 13:00 (Ceuta)
  • Segundo semestre
    • Miércoles 18:00 a 21:00 (Ceuta)
    • Jueves 19:00 a 21:00 (Ceuta)
    • Jueves 17:00 a 18:00 (Ceuta)

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

  • Prácticas de técnicas de investigación comercial.
  • Prácticas en elaboración y validación de escalas.
  • Prácticas de ecuaciones estructurales.
  • Modelos de regresión avanzados.

Prerrequisitos y/o Recomendaciones

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

  • CG03. Mejorar la capacidad de organización y planificación. 
  • CG04. Adquirir habilidades para la comunicación oral y escrita 
  • CG05. Mejorar la capacidad para gestionar la información. 
  • CG06. Aumentar la capacidad para la toma de decisiones. 
  • CG08. Favorecer la capacidad para el razonamiento crítico y autocrítico. 
  • CG09. Mejorar el aprendizaje autónomo y autodirigido. 

Competencias Específicas

  • CE19. Aplicar las teorías, metodologías y tecnologías más adecuadas para la resolución de problemas de investigación de mercado y marketing. 

Competencias Transversales

  • CT02. Capacidad de organización y planificación, así como capacidad de gestión de la información. 
  • CT03. Capacidad para la resolución de problemas dentro de su área de estudio aplicando sus conocimientos a su trabajo de una forma profesional. Capacidad para el uso de la aplicación de las TICs en el ámbito académico profesional. 
  • CT04. Capacidad para adaptarse a la tecnología y a los futuros entornos actualizando las competencias profesionales. 

Resultados de aprendizaje (Objetivos)

El estudiante sabrá/comprenderá:

  • Planificar las fases de desarrollo de una investigación orientada a la elaboración y validación de una nueva escala de medida.
  • Aplicar las principales técnicas cuantitativas para la validación empírica de una nueva escala o de escalas utilizadas previamente en la literatura.
  • Justificar adecuadamente y exhaustivamente la selección y el uso de determinados instrumentos para la medida de constructos complejos.
  • Aplicar principios generales de diferentes técnicas de investigación cualitativa.
  • Conocer las principales herramientas estadísticas y de análisis de bases de datos de tipo multivariante así como su aplicación en la investigación de marketing.
  • Conocer las aplicaciones comerciales del clúster en la identificación de grupos previamente no definidos.
  • Conocer los métodos de identificación de subconjuntos jerarquizados de casos y de las variables que determinan su formación a través de la segmentación jerárquica.
  • Comparar modelos basados en distintas teorías que expliquen la conducta de los consumidores y saber elegir la más adecuada.
  • Explicar el comportamiento del consumidor planteando, estimando, evaluando e interpretando modelos basados en la teoría.
  • Entender las condiciones bajo las que los modelos de ecuaciones estructurales funcionan adecuadamente y saber aplicar los instrumentos necesarios en caso de que no se cumplan.

El estudiante será capaz de:

  • Trabajar con diferentes técnicas de investigación cuantitativa.
  • Desarrollar las diferentes fases de una investigación cuantitativa con apoyo de un software.
  • Analizar la información contenida en una base de datos a través del análisis factorial.

Programa de contenidos Teóricos y Prácticos

Teórico

Seminario 1: Fundamentos del análisis de datos

  • Las técnicas de análisis de datos.
  • Análisis descriptivo de los datos.
  • Introducción a la inferencia estadística.
  • Contraste de hipótesis: conceptos básicos.
  • Contrastes de hipótesis paramétricos.
  • Contrastes de hipótesis no paramétricos.

Seminario 2: Prácticas en elaboración y validación de escalas

  • Análisis del proceso de elaboración y validación de una escala de medida.
  • Las propiedades psicométricas de una escala.
  • Metodología para la elaboración y validación de escalas de medida. Ejemplos.
  • Prácticas con AMOS para la validación de escalas.

Seminario 3: Prácticas de ecuaciones estructurales

  • Modelos de ecuaciones estructurales: especificación, estimación e interpretación.
  • Comparación de modelos y contraste de hipótesis.
  • Análisis de efectos moderadores mediante el análisis multigrupo (prueba de invarianza factorial)
  • Modelos de ecuaciones estructurales con variables no normales.

Seminario 4: Modelos de regresión avanzados

  • Introducción a las relaciones causales y los efectos interacción.
  • Los modelos de mediación-moderada.
  • Aplicación práctica a través de los modelos de Hayes.

Práctico

El temario práctico de la asignatura coincide con el temario teórico.

Bibliografía

Bibliografía fundamental

Seminario 1: Fundamentos del análisis de datos

  • Grande, I. y Abascal, E. (2014). Fundamentos y técnicas de investigación comercial. Madrid: ESIC Editorial.
  • Hair, J. F., Bush, R. P. y Ortinau, D. J. (2010). Investigación de mercados. En un ambiente de información digital. México: McGraw-Hill.
  • Luque, T. (2017). Investigación de marketing 3.0. Madrid: Pirámide.
  • Malhotra, N. K. (2016). Investigación de mercados. Conceptos esenciales. México: Pearson Educación.
  • Merino, M. J. (2015). Introducción a la investigación de mercados. Madrid: ESIC Editorial.

Seminario 2: Prácticas en elaboración y validación de escalas

  • Arbuckle, J. L. (2013). Amos user's guide. Chicago: SPSS Inc.
  • Fornell, C. y Larcker, D. F. (1981). Evaluating structural equation models with unobservable variables and measurement error. Journal of Marketing Research, 18(1), 39-50.
  • Hair, J. F., Black, W. C., Babin, B. J. y Anderson, R. E. (2010). Multivariate data analysis. London: Pearson.
  • Luque, T. (2012). Técnicas de análisis de datos en investigación de mercados. Madrid: Pirámide.

Seminario 3: Prácticas de ecuaciones estructurales

  • Arbuckle, J. L. (2013). Amos user's guide. Chicago: SPSS Inc.
  • Hair, J. F., Black, W. C., Babin, B. J. y Anderson, R. E. (2010). Multivariate data analysis. London: Pearson.
  • Kline, R. B. (2015). Principles and practice of structural equation modeling. New York: Guilford Press.
  • Luque, T. (2012). Técnicas de análisis de datos en investigación de mercados. Madrid: Pirámide.
  • Mueller, R. O. (1996). Basic principles of structural equation modeling. New York: Springer.
  • Tabachnick, B. G. y Fidell, L. S. (2019). Using multivariate statistics. Boston: Pearson.
  • Wang, J. y Wang, X. (2012). Structural equation modeling with MPlus: Methods and applications. Hoboken, NJ: John Wiley & Sons.

Seminario 4: Modelos de regresión avanzados

  • Hayes, A. F. (2013). Introduction to mediation, moderation, and conditional process analysis: A regression-based approach. New York: The Guilford Press.
  • Luque, T. (1997). Investigación de marketing: Fundamentos. Barcelona: Ariel Economía.

Enlaces recomendados

  • Asociación Española de Empresas de Investigación de Mercados y Opinión: http://www.aneimo.com
  • Asociación Española de Estudios de Mercado, Marketing y Opinión: http://aedemo.es
  • Instituto de Estadística de Andalucía: http://www.juntadeandalucia.es/institutodeestadisticaycartografia
  • Instituto Nacional de Estadística: http://www.ine.es

Metodología docente

  • MD01 Lección magistral/expositiva 
  • MD03 Resolución de problemas y estudio de casos prácticos 
  • MD05 Seminarios 
  • MD06 Ejercicios de simulación 
  • MD07 Análisis de fuentes y documentos 
  • MD09 Realización de trabajos individuales 

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

Evaluación Ordinaria

La evaluación será continua y se basará en:

  • Asistencia y participación en clase: 20% de la calificación final.
  • Informes, trabajos, proyectos, etc.: 30% de la calificación final.
  • Examen sobre los contenidos teórico-prácticos: 50% de la calificación final.

La calificación final se obtendrá como media de las notas obtenidas en los distintos seminarios, debiendo superar el estudiante todos y cada uno de ellos. En caso de no cumplir el requisito anterior la calificación global de la asignatura será “Suspenso”, con una calificación numérica que corresponderá al mínimo entre 4 puntos y la media de las notas obtenidas en los distintos seminarios que componen la asignatura.

Evaluación Extraordinaria

Los estudiantes que hayan seguido un proceso de evaluación continua y no hayan superado la asignatura en la convocatoria ordinaria podrán recuperar el/los seminario/s suspenso/s en la convocatoria extraordinaria. La calificación final se obtendrá como media de las notas obtenidas en los distintos seminarios, debiendo superar el estudiante todos y cada uno de ellos. En caso de no cumplir el requisito anterior la calificación global de la asignatura será “Suspenso”, con una calificación numérica que corresponderá al mínimo entre 4 puntos y la media de las notas obtenidas en los distintos seminarios que componen la asignatura.

Para los estudiantes que no hayan seguido un proceso de evaluación continua la evaluación consistirá en la realización de una prueba sobre los contenidos teóricos y prácticos que comprende la asignatura, correspondiendo al 100% de la calificación final.

Evaluación única final

El artículo 8 de la Normativa de Evaluación y Calificación de los Estudiantes de la Universidad de Granada establece que podrá 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, al Coordinador 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.

La evaluación consistirá en la realización de una prueba sobre los contenidos teóricos y prácticos que comprende la asignatura, correspondiendo al 100% de la calificación final.

Información adicional

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, 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.