ANÁLISIS MULTIVARIANTE APLICADO A LAS CIENCIAS SOCIALES

ANÁLISIS MULTIVARIANTE APLICADO A LAS CIENCIAS SOCIALES

GRADO EN SOCIOLOGIA

1. Datos de la asignatura

(Fecha última modificación: 21-07-17 21:53)
Código
107031
Plan
2013
ECTS
6.00
Carácter
OBLIGATORIA
Curso
4
Periodicidad
Primer Semestre
Área
SOCIOLOGÍA
Departamento
Sociología y Comunicación
Plataforma Virtual

Campus Virtual de la Universidad de Salamanca

Datos del profesorado

Profesor
Pablo Cabrera Alvarez
Grupo/s
Único
Departamento
Sociología y Comunicación
Área
Sin Determinar
Centro
Fac. Ciencias Sociales
Despacho
326 Edificio FES
Horario de tutorías

Prof. R. Modesto Escobar Mercado: Lunes 11:00-12:30; Martes 11:00-12:30 y Miércoles 10:00-13:00h.

Prof. Pablo Cabrera Álvarez: Martes de 12:00 a 14:00h.

URL Web
-
E-mail
pablocal@usal.es
Teléfono
923294500 Ext. 3173
Profesor
Rafael Modesto Escobar Mercado
Grupo/s
Único
Departamento
Sociología y Comunicación
Área
Sociología
Centro
Fac. Ciencias Sociales
Despacho
402
Horario de tutorías

Prof. R. Modesto Escobar Mercado: Lunes 11:00-12:30; Martes 11:00-12:30 y Miércoles 10:00-13:00h.

Prof. Pablo Cabrera Álvarez: Martes de 12:00 a 14:00h.

URL Web
http://web.usal.es/modesto
E-mail
modesto@usal.es
Teléfono
923 294400 Ext. 3529

2. Sentido de la materia en el plan de estudios

Bloque formativo al que pertenece la materia.

Asignaturas metodológicas del Grado en Sociología.

Papel de la asignatura.

Técnicas de análisis multivariable. Análisis e interpretación de los datos.

Perfil profesional.

Investigación académica y comercial. Sociólogos. CC. Políticas. Otros profesionales de las CC. SS. Psicólogos.

3. Recomendaciones previas

Conocimientos de Estadística Básica. Conocimientos rudimentarios de informática.

4. Objetivo de la asignatura

  • Aprendizaje de los conceptos y procedimientos básicos del análisis multivariante.
  • Desarrollo de la capacidad de formular hipótesis contrastables en el campo de las ciencias sociales.
  • Adquisición de la habilidad para interpretar resultados de análisis estadísticos aplicados a problemas sociológicos.
  • Conseguir que el estudiante sepa discriminar qué herramienta estadística es más apropiada para la resolución de distintos interrogantes básicos y aplicados.
  • Aprendizaje del uso de tecnologías para la realización de cálculos estadísticos.

5. Contenidos

Teoría.

I. La lógica del análisis multivariante. Objetivos y clasificación del análisis multivariable. El concepto de variable de control. El concepto de interacción entre variables. El modelo de correlación espuria. El modelo de intervención. El modelo multicausal. La aparente no correlación. La confirmación.

II. Técnicas clasificatorias de análisis multivariante: El análisis de segmentación. El análisis de segmentación: finalidad y requisitos. Variable dependiente y predictores. Algoritmos de segmentación. Representación gráfica e interpretación.

III. Técnicas multiexplicativas de análisis multivariante. La regresión múltiple. Regresión múltiple: aplicación y requisitos. Coeficientes típicos. Regresión parcial y múltiple. Algoritmos de introducción de variables. Variables ficticias.

IV. Otra técnica multiexplicativa de análisis multivariante. La regresión logística. Razones y logits. La regresión logística. La estimación por máxima verosimilitud de parámetros. Interpretación de los parámetros. La búsqueda de modelos. La tabla de clasificación. Cálculo de ajustes. Extensión del modelo: probit y modelos log-lineales.

Práctica.

Es requisito indispensable presentar un trabajo utilizando las técnicas de análisis aprendidas, que pesará el 40% en la evaluación final.

Este trabajo contendrá el siguiente esquema:

  • Introducción
  • Marco teórico
  • Datos
  • Análisis
  • Discusión de resultados
  • Conclusiones

6. Competencias a adquirir

Específicas.

  • Comprensión de los conceptos elementales de la estadística
  • Elección de las técnicas más apropiadas para alcanzar los objetivos analíticos
  • Uso de herramientas informáticas para la interpretación de grandes conjuntos de datos.
  • Elaboración de informes con análisis de la realidad social.

Transversales.

  • Capacidad de análisis y síntesis
  • Redacción de informes que combinen teoría y datos.
  • Capacidad de construcción de hipótesis y corroborarlas.
  • Interpretación de la realidad a partir de datos

7. Metodologías

  • Clases magistrales con ejemplos prácticos.

  • Clases en aula de informática.

  • Prácticas de interpretación de datos.

  • Elaboración de un artículo con datos de encuestas reales.

8. Previsión de Técnicas (Estrategias) Docentes

9. Recursos

Libros de consulta para el alumno.

Cea, M. Ángeles, Análisis multivariable: teoría y práctica en la investigación social, Madrid, Síntesis, 2002.

Díaz de Rada, V. Técnicas de análisis multivariante para investigación social y comercial. Madrid: Ra-Ma, 2002.

Escobar, M., El análisis de segmentación: técnicas y aplicaciones de los árboles de clasificación, Madrid: CIS. 2007.

Escobar, M. at al. Análisis de datos con Stata, Madrid: CIS. 2009.

Escobar, M., “El análisis multivariante”, en M. García Ferrando, F. Alvira, L. E. Alonso y M. Escobar (eds.) El análisis de la realidad. Métodos y técnicas de investigación, Madrid: Alianza, 2015.

García Ferrando, M. y Escobar, M., Socioestadística, Madrid, 2017.

García Jiménez, E. et al. Análisis factorial, La Muralla-Hespérides. 2000.

Gujarati, D.N., Econometría, Madrid, McGraw Hill, 1997.

Hair, J.F. et al., Análisis multivariable, Madrid, Prentice Hall, 1999.

Martínez Arias, R., El análisis multivariante en la investigación científica, Madrid, La Muralla-Hespérides, 1999.

Pardo, A. y Ruiz, M.A., Análisis de datos con SPSS 13. Base, Madrid, McGrawHill, 2004.

Otras referencias bibliográficas, electrónicas o cualquier otro tipo de recurso.

10. Evaluación

Consideraciones generales.

En cada tema se hará una evaluación. Todas estas evaluaciones han de tener una calificación mínima de 4 y equivaldrán al 50 % de la calificación final, mientras que el peso del trabajo práctico será del 50%.

Criterios de evaluación.

- Comprensión adecuada de los conceptos

- Correcta interpretación de los datos

- Relación de la teoría y el conocimiento sociológico con la interpretación de los datos.

Instrumentos de evaluación.

  • Exámenes teóricos (50%)
  • Trabajo final (50%)

Recomendaciones para la evaluación.

  • Que se asista a clase
  • Que se siga la asignatura a lo largo del curso
  • Que se hagan los ejercicios
  • Que se consulten dudas en tutorías
  • Que se estudie la materia

Recomendaciones para la recuperación.

  • Que se consulten en tutorías los errores cometidos en pruebas y ejercicios
  • Que se estudie y se mejoren las prácticas, en su caso.

11. Organización docente semanal