Universidad de Jaén

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Guía docente 2018-19 - 11713005 - Análisis multivariante para el marketing

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: Análisis multivariante para el marketing
CÓDIGO: 11713005 CURSO ACADÉMICO: 2018-19
TIPO: Optativa
Créditos ECTS: 6.0 CURSO: 4 CUATRIMESTRE: PC
WEB: http://dv.ujaen.es/docencia/goto_docencia_crs_431482.html
 
2. DATOS BÁSICOS DEL PROFESORADO
NOMBRE: RODRÍGUEZ AVI, JOSÉ
IMPARTE: Teoría - Prácticas [Profesor responsable]
DEPARTAMENTO: U112 - ESTADISTICA E INVESTIGACIÓN OPERATIVA
ÁREA: 265 - ESTADÍSTICA E INVESTIGACIÓN OPERATIVA
N. DESPACHO: B3 - 058 E-MAIL: jravi@ujaen.es TLF: 953212207
TUTORÍAS: https://uvirtual.ujaen.es/pub/es/informacionacademica/tutorias/p/58236
URL WEB: -
 
3. PRERREQUISITOS, CONTEXTO Y RECOMENDACIONES
PRERREQUISITOS:
-
CONTEXTO DENTRO DE LA TITULACIÓN:

Es una asignatura optativa que se encuentra encuadrada dentro del Itinerario de Márketing. Se imparte en el 4º curso, primer cuatrimestre.

RECOMENDACIONES Y ADAPTACIONES CURRICULARES:

Se recomienda haber cursado la asignatura de Técncias de Agrupación y Reducción de la Dimensión

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
CE15 Conocer y aplicar los conceptos de modelos de Análisis Multivariante
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
CE8 Ser capaz de utilizar herramientas informáticas en empresa
CE9 Conocer y utilizar entornos de análisis y programación estadística (R)
CG1 Habilidad de comprensión cognitiva
CG16 Capacidad de aplicar los conocimientos en la práctica
CG2 Capacidad para el análisis crítico y la síntesis
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)
Resultados de aprendizaje
Resultado R 22 El alumno debe ser capaz de elaborar informes y transmitir información relacionada con los mismos
Resultado R 3 Adquirir conocimientos sobre los métodos multivariantes desarrollados
Resultado R 7 Aplicar los conocimientos estadísticos adquiridos a situaciones del entorno del Marketing y de la Producción
5. CONTENIDOS

Escalamiento Multidimensional. Análisis Factorial confirmatorio. Análisis Conjunto. Otros métodos de análisis Multivariante aplicados al Márketing

Tema 1: Escalamiento Multidimensional

Tema 2: Análisis Conjunto

Tema 3: Análisis Factorial Confirmatorio

Tema 4: Introducción a los Modelos de Ecuaciones Estructurales. 

Tema 5: Otros métodos de Análisis Multivariante aplicados al Márketing

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
  • M2 - Clases expositivas en gran grupo: Exposición de teoría y ejemplos generales
  • M3 - Clases expositivas en gran grupo: Actividades introductorias
  • M4 - Clases expositivas en gran grupo: Conferencias
  • M5 - Clases expositivas en gran grupo: Otros
45.0 75.0 120.0 4.8
  • CE15
  • CE9
  • CG1
  • CG16
  • CG2
  • CG7
A2 - Clases en grupos de prácticas
  • M10 - Clases en grupos de prácticas: Aulas de informática
  • M11 - Clases en grupos de prácticas: Resolución de ejercicios
  • M12 - Clases en grupos de prácticas: Presentaciones/exposiciones
  • M13 - Clases en grupos de prácticas: Otros
  • M7 - Clases en grupos de prácticas: Seminarios
  • M8 - Clases en grupos de prácticas: Debates
15.0 15.0 30.0 1.2
  • CE6
  • CE8
  • CE9
  • CG16
  • CG6
TOTALES: 60.0 90.0 150.0 6.0  
 
INFORMACIÓN DETALLADA:

La metodología implica clases teóricas y prácticas, así como de resolución de problemas. Las clases se impartirán en el aula de informática, si los recursos de la Universidad lo permiten. Se utilizarán programas informáticos tales como R y SPSS.

7. SISTEMA DE EVALUACIÓN
 
ASPECTO CRITERIOS INSTRUMENTO PESO
Asistencia y/o participación en actividades presenciales y/o virtuales Asistencia y participación Notas del profesor 10.0%
Conceptos teóricos de la materia Conceptos teóricos de la materia Cuestiones teórico-prácticas 0.0%
Realización de trabajos, casos o ejercicios Realización de trabajos, casos y ejercicios Evaluación de las actividades prácticas 60.0%
Prácticas de laboratorio/campo/uso de herramientas TIC Prácticas de ordenador Elaboración de casos prácticos en ordenador 30.0%
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:

En las prácticas de cada tema se valorará la presentación, exposición de motivos, desarrollo del tema y conclusiones. En todos los casos el alumno o alumna deberá presentar una exposición del trabajo al resto de la clase

En el trabajo final se valorará la presentación, motivación, aplicación de todos los aspectos destacados impartidos durante el curso y conclusiones. Los trabajos deberán ser expuestos públicamente en el día fijado para el examen final a modo de workshop o congreso científico.

Los trabajos propuestos permiten cuantificar los resultados de aprendizaje relacionados con las competencias desarrolladas, de la siguiente manera:

Resultado R 22: competencias CG1, CG16, CG2, CG6

Resultado R3: competencias CE15, CE8, CE9

Resultado R7: CE6, CG7

La valoración de la asistencia a clase se hará a través de los controles de firmas de las sesiones del aula de informática por parte del alumnado. Se necesita una asistencia superior al 50%  y al menos una participación activa para puntuar en este apartado, considerándese la puntuación máxima cuando se asista, al menos, a un 85% de las clases, y se haya participado regularmente.

Para la convocatoria extraordinaria correspondiente al curso académico se considerará la nota de asistencia a clase obtenida durante el cuatrimestre de impartición y se habilitará un periodo especial para la entrega de prácticas en el caso que no se hubiesen entregado en el periodo de docencia. Este periodo aparecerá indicado en la página web de la asignatura.

8. DOCUMENTACIÓN / BIBLIOGRAFÍA
ESPECÍFICA O BÁSICA:
  • Methods of multivariate analysis. Edición: 3rd ed. Autor: Rencher, Alvin C. Editorial: Hoboken, NJ : John Wiley & Sons, 2012  (C. Biblioteca)
  • Latent variable models and factor analysis [Recurso electrónico] : a unified approach. Edición: 3rd ed. Autor: Bartholomew, David J. Editorial: Hoboken, N.J. : Wiley, 2011  (C. Biblioteca)
  • Modern Multidimensional Scaling [Recurso electrónico] : Theory and Applications. Edición: Second Edition.. Autor: Borg, Ingwer. Editorial: New York, NY : Springer Science+Business Media, Inc., 2005.  (C. Biblioteca)
  • Longitudinal data analysis. Edición: -. Autor: Hedeker, Donald. Editorial: New York : Wiley-Interscience, 2006  (C. Biblioteca)
  • Structural equation modeling [Recurso electrónico] : applications using Mplus. Edición: -. Autor: Wang, Jichuan. Editorial: Chichester, West Sussex, U.K. : Wiley Higher Education Press, 2012  (C. Biblioteca)
  • Análisis multivariante aplicado con R. Edición: 2ª ed. Autor: Aldás Manzano, Joaquín. Editorial: Madrid : Paraninfo, 2017  (C. Biblioteca)
GENERAL Y COMPLEMENTARIA:
  • Multidimensional scaling, history, theory, and applications. Edición: -. Autor: Young, Forrest W.. Editorial: New Jersey [etc.]: Lawrence Erlbaum Associates, cop. 1987  (C. Biblioteca)
  • Multidimensional scaling. Edición: 11th repr. Autor: Kruskal, Joseph B.. Editorial: Bervely Hills [etc.]: SAGE, 1984  (C. Biblioteca)
  • Confirmatory factor analysis: a preface to lisrel. Edición: -. Autor: Long, J. Scott. Editorial: Beverly Hills [etc.]: Sage, 1987  (C. Biblioteca)
  • Statistical computing with R. Edición: -. Autor: Rizzo, Maria L.. Editorial: Boca Raton : Chapman & Hall CRC, 2008  (C. Biblioteca)
  • Antecedents of Venture Firms’ Internationalization [Recurso electrónico] : A Conjoint Analysis of International Entrepreneurship in the Net Economy . Edición: -. Autor: Christofor, Julia. Editorial: Wiesbaden : Gabler GWV Fachverlage GmbH, Wiesbaden, 2008.  (C. Biblioteca)
  • A beginner's guide to structural equation modeling. Edición: 2ª ed. Autor: Schumacker, Randall E.. Editorial: Mahwah, New Jersey : Lawrence Erlbaum Associates, 2004  (C. Biblioteca)
  • Basic and advanced structural equation modeling [Recurso electrónico] : with applications in the med. Edición: -. Autor: Lee, Sik-Yum. Editorial: Hoboken : Wiley, 2012  (C. Biblioteca)
  • Panel data econometrics [Recurso electrónico]. Edición: -. Autor: -. Editorial: Bingley, Emerald Group Publishing Limited, 2010.  (C. Biblioteca)
  • Introduction to structural equation modeling using IBM SPSS statistics and AMOS. Edición: 2nd ed. Autor: Blunch, Niels J. Editorial: Los Angeles, Calif. : SAGE, 2013  (C. Biblioteca)
  • Applied Conjoint Analysis. Edición: -. Autor: Rao, Vithala R. Editorial: New York : Springer, 2014  (C. Biblioteca)
  • Multivariate analysis of ecological data. Edición: -. Autor: Greenacre, Michael. Editorial: Bilbao : Fundación BBVA, 2014  (C. Biblioteca)
  • Latent variable models and factor analysis [Recurso electrónico] : a unified approach. Edición: 3rd ed. Autor: Bartholomew, David J. Editorial: Hoboken, N.J. : Wiley, 2011  (C. Biblioteca)
9. CRONOGRAMA (primer cuatrimestre)
Semana A1 - Clases expositivas en gran grupo A2 - Clases en grupos de prácticas Trabajo autónomo Observaciones
Nº 1
10 - 16 sep 2018
3.01.0 6.0 Presentación de la asignatura. Repaso de conceptos previos.
Nº 2
17 - 23 sep 2018
3.01.0 6.0 Tema 1
Nº 3
24 - 30 sep 2018
3.01.0 6.0 Tema 1
Nº 4
1 - 7 oct 2018
3.01.0 6.0 Tema 1
Nº 5
8 - 14 oct 2018
3.01.0 6.0 Tema 1
Nº 6
15 - 21 oct 2018
2.01.0 4.0 Tema 2
Nº 7
22 - 28 oct 2018
3.01.0 6.0 Tema 2
Nº 8
29 oct - 4 nov 2018
3.01.0 6.0 Tema 2
Nº 9
5 - 11 nov 2018
3.01.0 6.0 Tema 2
Nº 10
12 - 18 nov 2018
3.01.0 6.0 Tema 3
Nº 11
19 - 25 nov 2018
3.01.0 6.0 Tema 3
Nº 12
26 nov - 2 dic 2018
3.00.0 5.0 Tema 3
Nº 13
3 - 9 dic 2018
3.01.0 6.0 Tema 3
Nº 14
10 - 16 dic 2018
2.01.0 4.0 Tema 4
Nº 15
17 - 20 dic 2018
3.01.0 6.0 Tema 4
Total Horas 43.0 14.0 85.0