| LICENCIADO INVESTIGAC. Y TECNICAS DE MERCADO |
| ÁLVAREZ ESTEBAN , RAMÓN |
mchuec@unileon.es
| ÁLVAREZ ESTEBAN , RAMÓN |
| HUERGA CASTRO , MARÍA DEL CARMEN |
| Tribunal titular | ||
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| Cargo | Departamento | Profesor |
| Tribunal suplente | |||
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| Cargo | Departamento | Profesor | |
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Guia docente | |||||||||||||||||||||
| DATOS IDENTIFICATIVOS | 2011_12 | |||||||||||||||||||||
| Asignatura | ESTADISTICA APLICADA | Código | 00507004 | |||||||||||||||||||
| Enseñanza |
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| Descriptores | Cr.totales | Tipo | Curso | Semestre | ||||||||||||||||||
| 4.5 | Troncal | Primer | Primero |
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| Idioma | ||||||||||||||||||||||
| Prerrequisitos | ||||||||||||||||||||||
| Departamento | ECONOMIA Y ESTADISTICA |
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| Responsable |
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Correo-e | ralve@unileon.es mchuec@unileon.es |
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| Profesores/as |
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| Web | http://www3.unileon.es/personal/wwdderae/moodle | |||||||||||||||||||||
| Descripción general | Conocimento de las técnicas estadísticas básicas que se aplican al mercado y manejo de programas estadísticos. | |||||||||||||||||||||
| Tribunales de Revisión |
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| Objetivos |
| Conocimento de las técnicas estadísticas básicas que se aplican al mercado y manejo de programas estadísticos. |
| Metodologías |
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Clases magistrales, clases prácticas con ordenador, con la posibilidad de realización de seminarios. |
| Contenidos |
| Bloque | Tema |
| "TEMA 1. INTRODUCCIÓN 1. Fuentes de información y bases de datos 1.1. Fuentes de información 1.2. Conceptos de bases de datos. Tipos 2. Tipos de datos. Escalas de medida. Operaciones básicas de tratamiento de datos 2.1. Tipos de datos 2.2. Escalas de medida 2.3. Operaciones básicas de tratamiento de datos 3. Formatos de ficheros. Importación y exportación 4. Representaciones gráficas 5. Introducción a los diseños experimentales, cuasiexperimentales y concepto de causalidad 6. Programas estadísticos de aplicación en la Investigación de Mercados 7. Aplicaciones 8. Bibliografía TEMA 2. TÉCNICAS DE ANÁLISIS UNIDIMENSIONALES. DISTRIBUCIONES DE FRECUENCIA. ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA Y MODELOS PROBABILÍSTICOS 1. Introducción 2. Selección, ordenación, ponderación y equilibraje de individuos 2.1. Selección de individuos 2.2. Ordenación de individuos 2.3. Ponderación de individuos 2.4. Equilibraje de individuos 3. Medidas descriptivas. Box-and-whiskers plot 3.1. Distribución de frecuencias. Tablas 3.2. Medidas de tendencia 3.3. Medidas de dispersión 3.4. Coeficiente de variación de Pearson 3.5. Medidas de forma 3.6. Representaciones gráficas. Box and Whiskers Plot 4. Medidas robustas de tendencia 5. Distribución normal. Tipificación de variables. Otras distribuciones 6. El valor p. Grado de significación 7. Valores ausentes o missing. Outliers 7.1. Valores ausentes 7.2. Aleatoriedad en datos ausentes 7.3. Tratamiento de datos ausentes 7.4. Outliers 8. Depuración de datos 9. Preguntas de respuesta múltiple 10. Creación de variables ficticias 11. Aplicaciones 12. Bibliografía 13. Anexo TEMA 3. ASOCIACIÓN Y CORRELACIÓN 1. Introducción a la independencia, asociación y correlación 2. Tabulaciones cruzadas. Medidas de dispersión 2.1. Medidas de disimilaridad (Disimilitud) 2.2. Medidas de similaridad (Similitud) 3. Variables cuantitativas. Correlación parcial y múltiple 4. Variables cualitativas: 4.1. Tablas 2x2. Escala Nominal 4.2. Tablas 2x2. Escala Ordinal 4.3. Tablas RxC 4.4. Variable mixtas 5. Caracterización de variables nominales y cuantitativas 6. Análisis bivariado con posicionamiento de modalidades 7. Medidas de fiabilidad de ítems en tests y cuestionarios 7.1. Validez 7.2. Fiabilidad 8. Introducción a los tests exactos 9. Agrupación de modalidades 10. Aplicaciones 11. Bibliografía TEMA 4. SUPUESTOS PARAMETRICOS UNIDIMENSIONALES. CONTRASTES PARA UNA, DOS Y K MUESTRAS 1. Introducción e importancia de los contrastes 2. Supuestos paramétricos unidimensionales 2.1. Pruebas de normalidad 2.2. Pruebas de homoscedasticidad 3. Pruebas de bondad de ajuste. Chi-Cuadrado. Kolmogorov-Smirnov. Binomial. Test de aleatoriedad de una muestra (Test de Rachas) 4. Contrastes paramétricos para dos muestras 4.1. Tipos de muestras. Independientes y relacionadas 4.2. Prueba t de Student de contraste entre dos medias 5. Contrastes no paramétricos para dos muestras 5.1. Contrastes no paramétricos para dos muestras relacionadas 5.2. Contrastes no paramétricos para dos muestras independientes 6. Contrastes no paramétricos para k muestras 6.1. Contrastes no paramétricos para k muestras relacionadas 6.2. Contrastes no paramétricos para k muestras independientes 7. Contrastes no paramétricos para k muestras. Introducción al ANOVA y ANCOVA 7.1. ANOVA de un factor 7.2. ANOVA de dos factores 7.3. ANOVA de tres factores 7.4. ANOVA con muestras relacionadas o repetidas para un factor (intrasujetos) 7.5. ANOVA con muestras relacionadas o repetidas para dos factores (intrasujetos) 7.6. ANOVA con muestras relacionadas o repetidas para tres factores (intrasujetos) 7.7. Diseño factorial mixto 7.8. Diseños experimentales y cuasiexperimentales 7.9. Introducción al Análisis de la Covarianza (ANCOVA) 7.10. Introducción al Análisis de la Varianza Múltiple (MANOVA) 8. Aplicaciones 9. Bibliografía 10. Anexo TEMA 5. ANÁLISIS DE REGRESIÓN 1. Introducción 2. Hipótesis de aplicación en el análisis de regresión 3. Regresión lineal simple 3.1. Fases en el análisis de regresión lineal simple 3.2. Análisis de las correlaciones 3.3. Bondad del modelo 3.4. Análisis relacionados con la variable independiente 3.5. Análisis relacionados con la variable dependiente. Valores pronosticados 3.6. Análisis sobre los residuos 3.7. Estadísticos de influencia ""leverage"" o apalancamiento. Casos atípicos 3.8. Autocorrelación 4. Regresión lineal múltiple 4.1. Métodos de selección de variables 4.2. Criterios de selección de variables de entrada/salida 4.3. Fases en el análisis de regresión múltiple 4.4. Análisis de las correlaciones 4.5. Bondad del modelo 4.6. Análisis relacionados con las variables independientes 4.7. Análisis relacionados con la variable dependiente. Valores pronosticados 4.8. Análisis sobre los residuos 4.9. Estadísticos de influencia ""leverage"" o apalancamiento. Casos atípicos 4.10. Autocorrelación 4.11. Importancia relativa de las variables en el modelo 5. Incumplimiento de supuestos en regresión lineal múltiple 6. Regresión no lineal 7. Aplicaciones 8. Bibliografía 9. Tablas Durbin-Watson TEMA 6. SERIES TEMPORALES 1. Introducción 2. Esquema de composición de una serie temporal 2.1. Método gráfico de determinación del esquema 2.2. Análisis de la variabilidad de las diferencias y cocientes estacionales 3. Análisis de la tendencia 3.1. Métodos analíticos 3.2. Medias Móviles 3.3. Métodos de alisamiento 4. Estacionalidad. Métodos clásicos de descomposición 4.1. Métodos de alisamiento 4.2. Métodos no paramétricos de descomposición 5. Métodos probabilísticos 5.1. Modelo autorregresivo 5.2. Modelo de medias móviles 5.3. Modelo autorregresivo de medias móviles 5.4. Modelo autorregresivo con estacionalidad 5.5. Modelo autorregresivo integrado con medias móviles y estacionalidad 5.6. Bondad global del modelo 5.7. Bondad de los parámetros 5.8. Predicción 6. Regresión con variables retardadas 7. Aplicaciones 8. Bibliografía 9. Anexo. Funciones de Autocorrelación y de Autocorrelación Parcial para identificación de modelos TEMA 7. INTRODUCCIÓN AL MUESTREO 1. Introducción 2. Conceptos básicos de muestreo 3. Proceso de Muestreo 4. Selección del método de muestreo 4.1. Muestreo no probabilístico o no aleatorio 4.2. Muestreo probabilístico o aleatorio 5. Cálculo de estimadores y determinación del tamaño muestral 5.1. Muestreo aleatorio simple sin reposición (M.A.S.) (Muestreo irrestricto) 5.2. Muestreo aleatorio estratificado 5.3. Muestreo aleatorio estratificado con afijación simple (Uniforme) 5.4. Muestreo aleatorio estratificado con afijación proporcional 5.5. Muestreo aleatorio estratificado con afijación óptima (mínima varianza) 5.6. Determinación del tamaño muestral sin fijar el tipo de afijación 6. Software 7. Aplicaciones 8. Bibliografía 9. Anexo" |
| Otras actividades |
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| Evaluación |
| descripción | calificación | ||
| Otros comentarios y segunda convocatoria | |||
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La evaluación se efectuará al final del periodo docente mediante un examen final, de tipo escrito, utilizando el ordenador, pudiendo disponer el alumno del material escrito que desee. La prueba durará aproximadamente tres horas. |
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| Fuentes de información |
| Acceso a la Lista de lecturas de la asignatura |
| Básica | |
En cada tema se proporciona la correspondiente bibliografía detallada. BISQUERRA, R. (1987): Introducción a la Estadística aplicada a la investigación educativa. Un enfoque informático con los paquetes BMDP y SPSSX, PPU, Barcelona. BISQUERRA, R. (1989): Introducción conceptual al Análisis Multivariable. Un enfoque informático con los paquetes SPSS-X, BMDP, LISREL y SPAD, Vol. I, Barcelona, PPU. BISQUERRA, R. (1989): Introducción conceptual al Análisis Multivariable. Un enfoque informático con los paquetes SPSS-X, BMDP, LISREL y SPAD. Vol. II. Barcelona, PPU. DANIEL, W.W. (1990): Applied nonparametric statistics, PWS-KENT, USA, EVERITT, B.S. (1980): The analysis of contingency tables. Monographs on Applied Probability and Statistics, Chapman and Hall, London. LINA VICENTE, Mª; GIRÓN, P; NIETO, C; PÉREZ, T. (2005): Diseño de experimentos. Soluciones con SAS y SPSS. Pearson-Prentice Hall. MAINDONALD, J.H. (1984): Statistical Computation, John Wiley and Sons, Inc., U.S.A. OTERO, J.M. (1993): Econometría. Series temporales y predicción, AC, Madrid. RUIZ-MAYA, L. et al. (1995): Análisis estadístico de encuestas: datos cualitativos. AC, Madrid. RUIZ-MAYA, L. (2000): Métodos estadísticos de investigación en las Ciencias Sociales: técnicas no paramétricas. AC, Madrid. SIEGEL, S. (1970): Estadística no paramétrica aplicada a las Ciencias Sociales. Primera reimpresión julio 1991, Trillas, México. SPSS (1993): SPSS for Windows Trends. Version 6.0. |
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| Complementaria | |
EVERITT, B.S. (1980): The analysis of contingency tables. Monographs on Applied Probability and Statistics, |