Universidad de Jaén

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Guía docente 2018-19 - 11712023 - Datos cualitativos

TITULACIÓN: Grado en Estadística y empresa
CENTRO: FACULTAD CIENCIAS SOCIALES Y JURÍDICAS

CURSO ACADÉMICO: 2018-19
GUÍA DOCENTE
1. DATOS BÁSICOS DE LA ASIGNATURA
NOMBRE: Datos cualitativos
CÓDIGO: 11712023 CURSO ACADÉMICO: 2018-19
TIPO: Obligatoria
Créditos ECTS: 6.0 CURSO: 3 CUATRIMESTRE: SC
WEB: http://dv.ujaen.es/docencia/goto_docencia_crs_394834.html
 
2. DATOS BÁSICOS DEL PROFESORADO
NOMBRE: RUIZ FUENTES, NURIA
IMPARTE: Teoría [Profesor responsable]
DEPARTAMENTO: U112 - ESTADISTICA E INVESTIGACIÓN OPERATIVA
ÁREA: 265 - ESTADÍSTICA E INVESTIGACIÓN OPERATIVA
N. DESPACHO: B3 - 054 E-MAIL: nfuentes@ujaen.es TLF: 953211911
TUTORÍAS: https://uvirtual.ujaen.es/pub/es/informacionacademica/tutorias/p/58150
URL WEB: http://www10.ujaen.es/conocenos/departamentos/estio/2959
 
NOMBRE: CANO CHICA, PEDRO ANTONIO
IMPARTE: Teoría - Prácticas
DEPARTAMENTO: U112 - ESTADISTICA E INVESTIGACIÓN OPERATIVA
ÁREA: 265 - ESTADÍSTICA E INVESTIGACIÓN OPERATIVA
N. DESPACHO: - E-MAIL: - TLF: -
TUTORÍAS: https://uvirtual.ujaen.es/pub/es/informacionacademica/tutorias/p/83951
URL WEB: -
 
3. PRERREQUISITOS, CONTEXTO Y RECOMENDACIONES
PRERREQUISITOS:

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CONTEXTO DENTRO DE LA TITULACIÓN:

La asignatura Datos Cualitativos se dedica al desarrollo de técnicas para expresar relaciones entre distintas variables cualitativas. Se analiza y cuantifica la relación entre dos variables cualitativas, se estudia el caso tridimensional y se extiende a la modelización de la estructura de relaciones entre más de dos variables cuyos valores representan cualidades de los individuos.

RECOMENDACIONES Y ADAPTACIONES CURRICULARES:

Se recomienda haber cursado Técnicas de Estimación y Métodos de Inferencia Estadística

El alumnado que presente necesidades específicas de apoyo educativo, lo ha de notificar personalmente al Servicio de Atención y Ayudas al Estudiante para proceder a realizar, en su caso, la adaptación curricular correspondiente.
4. COMPETENCIAS Y RESULTADOS DE APRENDIZAJE
código Denominación de la competencia
CE16 Conocer y aplicar los conceptos de modelos de Análisis de Datos
CE2 Conocer y aplicar los conceptos básicos de Probabilidad
CE3 Conocer y aplicar los conceptos básicos de Inferencia Estadística
CE6 Realizar actividades dirigidas a la aplicabilidad de los conocimientos teóricos, metodológicos y de técnicas adquiridas a lo largo de la formación, trabajando en equipo y desarrollando las habilidades y destrezas de un profesional de este perfil de estudios
CE9 Conocer y utilizar entornos de análisis y programación estadística (R)
CG1 Habilidad de comprensión cognitiva
CG12 Capacidad de aprendizaje y trabajo autónomo
CG16 Capacidad de aplicar los conocimientos en la práctica
CG4 Habilidad de comunicación oral y escrita en lengua castellana
CG6 Adquirir habilidades y dominar herramientas informáticas aplicadas a las diferentes materias
CG7 Habilidades de gestión de la información (habilidad para buscar y analizar información proveniente de diversas fuentes)
CG8 Capacidad para la resolución de problemas
Resultados de aprendizaje
Resultado R 1 Saber seleccionar los modelos estadísticos más apropiados para el análisis de los datos según el carácter de los mismos
Resultado R 2 Conocer y manejar los métodos estadísticos para modelizar y cuantificar relaciones entre dos o más variables cualitativas
Resultado R 3 Conocer y saber usar aplicaciones informáticas de análisis estadístico que sean útiles para la aplicación y desarrollo de las técnicas estadísticas
Resultado R 6 El alumno debe ser capaz de analizar los indicadores básicos del entorno, información complementaria y su relación con las decisiones de marketing
Resultado R 7 El alumno debe ser capaz de elaborar informes y transmitir información relacionada con los mismos
5. CONTENIDOS

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Tablas de contingencia bidimensionales. Independencia y asociación

Tablas de contingencia tridimensionales

Modelos logarítmico-lineales

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  • Introducción al Análisis de Datos Cualitativos
    • Introducción
    • Distribución de frecuencias observadas
    • Diseños muestrales usuales
  • Análisis de tablas de contingencia bidimensionales
    • Independencia en tablas bidimensionales
    • Cocientes de ventajas
    • Otras medidas de asociación
  • Análisis de tablas cuadradas generadas por datos dependientes
  • Tablas de contingencia tridimensionales
    • Modelos de independencia y asociación en tablas tridimensionales
    • Paradoja de Simpson
  • Modelos logarítmico-lineales
    • Formulación e interpretación de modelos
    • Ajuste de modelos log-lineales
    • Selección de modelos log-lineales
    • Inferencia y bondad de ajuste
    • Modelos log-lineales ordinales

6. METODOLOGÍA Y ACTIVIDADES
ACTIVIDADES HORAS PRESEN­CIALES HORAS TRABAJO AUTÓ­NOMO TOTAL HORAS CRÉDITOS ECTS COMPETENCIAS (códigos)
A1 - Clases expositivas en gran grupo
  • M1 - Clases expositivas en gran grupo: Clases magistrales
  • M5 - Clases expositivas en gran grupo: Otros
30.0 60.0 90.0 3.6
  • CE2
  • CE3
  • CG1
  • CG12
  • CG4
A2 - Clases en grupos de prácticas
  • M10 - Clases en grupos de prácticas: Aulas de informática
  • M11 - Clases en grupos de prácticas: Resolución de ejercicios
  • M6 - Clases en grupos de prácticas: Actividades practicas
30.0 30.0 60.0 2.4
  • CE16
  • CE6
  • CE9
  • CG16
  • CG6
  • CG7
  • CG8
TOTALES: 60.0 90.0 150.0 6.0  
 
INFORMACIÓN DETALLADA:

Las clases expositivas en gran grupo son clases de teoría en las que se motivarán con ejemplos y se explicarán los contenidos de la materia.

Las clases prácticas consistirán en la resolución de ejercicios y en el uso de software estadístico para resolver casos prácticos con datos reales y elaborados.

7. SISTEMA DE EVALUACIÓN
 
ASPECTO CRITERIOS INSTRUMENTO PESO
Asistencia y/o participación en actividades presenciales y/o virtuales Asistencia y participación Notas del profesor 0.0%
Conceptos teóricos de la materia Conceptos teóricos de la materia Examen teórico-práctico 80.0%
Realización de trabajos, casos o ejercicios Realización de trabajos, casos y ejercicios Elaboración de casos prácticos 0.0%
Prácticas de laboratorio/campo/uso de herramientas TIC Prácticas de ordenador Examen práctico con software estadístico 20.0%
El sistema de calificación se regirá por lo establecido en el RD 1125/2003 de 5 de septiembre por el que se establece el sistema europeo de créditos y el sistema de calificaciones en la titulaciones universitarias de carácter oficial
INFORMACIÓN DETALLADA:

El examen escrito será principalmente práctico con ejercicios derivados de los contenidos desarrollados, en algunos casos se ofrecerá la salida del software estadístico utilizado para la selección crítica del procedimiento y la obtención de conclusiones. El examen puede contener preguntas cortas para evaluar el grado de comprensión de conceptos fundamentales. Esta prueba está vinculada a los resultados de aprendizaje R1 y R2 y con ella se evalúa la adquisición de las competencias CE16. CE2, CE3 y CG8.

Las prácticas de ordenador se evaluarán durante el cuatrimestre, salvo acuerdo expreso entre profesor y alumno, mediante tests y actividades en los que el alumno mostrará que ha adquirido habilidad para utilizar el software estadístico en la resolución de casos prácticos elaborados y reales. Estos tests están vinculados a los resultados de aprendizaje R1, R3 y R7 y con ella se evalúa la adquisición de las competencias CG6 y CG16.

Es imprescindilble tener nota de prácticas para obtener la calificación final. El alumno que, por acuerdo expreso con el profesor, haya manifestado la imposibilidad de realizar las actividades evaluadas durante el período docente, podrá hacerlo en la convocatoria correspondiente mediante examen práctico.  

El material permitido para la realización del examen final se indicará expresamente en la plataforma de Docencia Virtual antes de la realización del examen.

8. DOCUMENTACIÓN / BIBLIOGRAFÍA
ESPECÍFICA O BÁSICA:
  • Tablas de contingencia bidimensionales. Edición: -. Autor: Aguilera del Pino, Ana María. Editorial: Madrid: La Muralla, 2001  (C. Biblioteca)
  • Modelización de tablas de contingencia multidimensionales. Edición: -. Autor: Aguilera del Pino, Ana María. Editorial: Madrid : La Muralla, 2006  (C. Biblioteca)
  • An introduction to categorical data analysis. Edición: 2nd ed.. Autor: Agresti, Alan.. Editorial: Hoboken, NJ : Wiley-Interscience, 2007.  (C. Biblioteca)
  • Análisis estadístico de encuestas, datos cualitativos. Edición: -. Autor: -. Editorial: Madrid: AC, D.L. 1995  (C. Biblioteca)
GENERAL Y COMPLEMENTARIA:
  • Quantitative models in marketing research. Edición: -. Autor: Franses, Philip Hans. Editorial: Cambridge ; New York : Cambridge University Press , imp. 2011  (C. Biblioteca)
  • Logit models from economics and other fields. Edición: -. Autor: Cramer, J. S.. Editorial: Cambridge: Cambridge University Press, 2003  (C. Biblioteca)
  • Analyzing categorical data. Edición: -. Autor: Simonoff, Jeffrey S.. Editorial: New York: Springer, [2003]  (C. Biblioteca)
  • Discrete Multivariate Analysis Theory and Practice [Recurso electrónico]. Edición: -. Autor: Bishop, Yvonne M. M.. Editorial: New York, NY : Springer Science+Business Media, LLC, 2007.  (C. Biblioteca)
  • Log-linear models and logistic regression [Recurso electrónico]. Edición: 2nd ed.. Autor: Christensen, Ronald, 1951-. Editorial: New York ; Hong Kong : Springer, c1997.  (C. Biblioteca)
  • Applied Logistic Regression. Edición: 2nd ed. Autor: Hosmer, David W.. Editorial: New York [etc.]: John Willey & sons, cop. 2000  (C. Biblioteca)
9. CRONOGRAMA (segundo cuatrimestre)
Semana A1 - Clases expositivas en gran grupo A2 - Clases en grupos de prácticas Trabajo autónomo Observaciones
Nº 1
28 ene - 3 feb 2019
2.02.0 6.0 Introducción al Análisis de Datos Cualitativos
Nº 2
4 - 10 feb 2019
2.02.0 6.0 Introducción al Análisis de Datos Cualitativos
Nº 3
11 - 17 feb 2019
2.02.0 6.0 Análisis de tablas de contingencia bidimensionales
Nº 4
18 - 24 feb 2019
2.02.0 6.0 Análisis de tablas de contingencia bidimensionales
Nº 5
25 feb - 3 mar 2019
2.02.0 6.0 Análisis de tablas de contingencia bidimensionales
Nº 6
4 - 10 mar 2019
2.02.0 6.0 Análisis de tablas de contingencia bidimensionales
Nº 7
11 - 17 mar 2019
2.02.0 6.0 Análisis de tablas de contingencia bidimensionales
Nº 8
18 - 24 mar 2019
2.02.0 6.0 Análisis de tablas de contingencia bidimensionales
Nº 9
25 - 31 mar 2019
2.02.0 6.0 Tablas de contingencia tridimensionales
Nº 10
1 - 7 abr 2019
2.02.0 6.0 Tablas de contingencia tridimensionales
Nº 11
8 - 14 abr 2019
2.02.0 6.0 Tablas de contingencia tridimensionales
Período no docente: 15 - 21 abr 2019
Nº 12
22 - 28 abr 2019
2.02.0 6.0 Tablas de contingencia tridimensionales
Nº 13
29 abr - 5 may 2019
2.02.0 6.0 Modelos logarítmico-lineales
Nº 14
6 - 12 may 2019
2.02.0 6.0 Modelos logarítmico-lineales
Nº 15
13 - 17 may 2019
2.02.0 6.0 Modelos logarítmico-lineales
Total Horas 30.0 30.0 90.0