| Análisis multivariante | Código: 71.553 : 6 |
Tradicionalmente la estadística ha sido una ciencia que se ha aplicado principalmente en el ámbito académico. Esta situación ha cambiado en los últimos años y muchos profesionales incorporan las técnicas cuantitativas y estadísticas en su trabajo diario. Se utiliza a menudo como herramienta de apoyo a la toma de decisiones. Las técnicas cuantitativas, en general, y la estadística en particular son básicas en las etapas de planificación como parte de los procesos de diagnosis, proyección, seguimiento y evaluación de acciones en el ámbito de la empresa. La complejidad de estos procesos hace que sea muy útil considerar muchas variables al mismo tiempo para hacer los correspondientes análisis cuantitativos. Esta asignatura se focaliza precisamente en el estudio de las principales técnicas estadísticas multivariantes, en las que se trabajan de forma conjunta diversas variables.
En la UOC, la asignatura de Análisis Multivariante es una asignatura obligatoria del Grado en Marketing e Investigación de Mercados, y también una asignatura optativa del Grado en Administración y Dirección de Empresas. Con una carga docente de 6 créditos ECTS, esta asignatura está estrechamente relacionada con las asignaturas previas de Estadística cursadas en estas titulaciones. En concreto, con Fundamentos de Estadística y Estadística Aplicada.
Con un enfoque eminentemente práctico, conjuga conocimientos estadísticos con conocimientos económicos y empresariales (especialmente los propios del marketing) a través del trabajo práctico mediante el paquete estadístico R-Commander. Los conocimientos estadísticos a que se hace referencia están especialmente centrados con diferentes técnicas estadísticas multivariantes.
A pesar de que esta asignatura tiene, desde un punto de vista formal, un importante contenido estadístico (y por lo tanto está más relacionada con las salidas profesionales que se derivan), también es interesante para todos aquellos campos profesionales donde la aplicación de las técnicas estadísticas, y su posterior interpretación, juegan un papel importante.
Antes de matricularse esta asignatura, es recomendable haber superado las asignaturas "Fundamentos de estadística" y "Estadística aplicada".
Grado en Marketing y Investigación de Mercados
Competencias transversales
- Capacidad para utilizar y aplicar correctamente las tecnologías de la información y la comunicación en los ámbitos académico y profesional.
Competencias específicas
- Capacidad paraa aplicar los conocimientos teóricos y las herramientas de investigación de los mercados en la definición de soluciones de negocio.
Grado en Administración y Dirección de Empresas
Competencias transversales
- Capacidad para interpretar y evaluar la información de manera crítica y sintética.
- Capacidad para utilizar y aplicar correctamente las tecnologías de la información y la comunicación en los ámbitos académico y profesional.
Competencias específicas
- Capacidad para generar conocimiento económico relevante a partir de datos, aplicando los instrumentos técnicos pertinentes.
- Capacidad para valorar críticamente situaciones empresariales concretas y establecer posibles evoluciones de empresas y mercados.
Los principales resultados de aprendizaje de este curso son los siguientes:
- Completar los conocimientos previos de estadística con el estudio de nuevos conceptos y de nuevas técnicas, especialmente del análisis multivariante.
- Aprender a aplicar diferentes técnicas estadísticas al estudio de mercados.
- Saber elaborar informes y trabajos, con una cierta base cuantitativa, sobre el mercado.
- Conocer el funcionamiento del paquete estadístico asociado a la asignatura a través de las principales técnicas estadísticas usadas en la resolución de casos prácticos asociados a la investigación de marketing.
Este curso está basado en la aplicación de diferentes técnicas estadísticas necesarias para la correcta comprensión del caso práctico planteado y para la posterior elaboración de informes sobre todo aquello que esté relacionado con el estudio del marketing.
Por lo tanto, la asignatura tiene un enfoque eminentemente práctico, y a partir del caso práctico se trabajan intuitivamente los diferentes conceptos estadísticos que van apareciendo. Especialmente los relativos al análisis multivariante.
Caso práctico
La asignatura se estructura alrededor del caso práctico siguiente: "El triángulo de las Bermudas". Los centros comerciales Diagonal Mar, la Maquinista y Barcelona Glories trazan sobre el mapa un triángulo equilátero en qué cada uno de los vértices está concebido como un enorme imán de público, es lo que los profesionales del sector denominan el Triángulo de las Bermudas. Ante el alud de competencia, el actual director del centro comercial Barcelona Glories, se propone llevar a cabo un estudio de mercado cuantitativo que le permita conocer la futura posición competitiva que tendría su centro frente a "el efecto Triángulo de las Bermudas". Esta investigación le tiene que ayudar a diseñar la estrategia de marketing de los próximos cinco años y definir las políticas de marketing que le tendrían que permitir, por un lado, contrarrestar el incremento de competencia en el mismo mercado y, de la otra, intentar incrementar la afluencia de su centro para intentar llegar a los cincuenta y un millones de visitantes este año.
Contenido teórico
A través de este caso práctico se trabajarán diferentes técnicas cuantitativas, distinguiendo conceptualmente entre las univariantes, las bivariantes y, especialmente, las multivariantes. De cada una de ellas, se analizarán sus principales características formales, los requerimientos de información estadística para su uso y las conclusiones derivadas de su estudio. Este análisis se realizará con la ayuda del paquete estadístico R-Commander.
Bloque 1. Análisis univariante: Estadística descriptiva e Inferencia estadística
En este primer bloque aprenderemos los conceptos básicos a partir de los cuales trabajaremos durante todo el curso. Concretamente, trabajaremos la estadística descriptiva, lo que supone aprender qué es una variable y las diferentes maneras que hay de describirla y medirla. En relación a la inferencia estadística, se trabajará el contraste de hipótesis, el cual nos facilitará tomar decisiones sobre la población a partir de la muestra analizada.
Bloque 2. Análisis bivariante: Correlación y regresión lineal simple
Aquí estudiaremos la relación entre las variables, centrándonos en las relaciones de tipo lineal. Así, intentaremos establecer modelos que nos relacionen una variable en función de otra, a través de la regresión lineal simple. También analizaremos la capacidad explicativa de la variable y el grado de correlación entre ellas.
Bloque 3. Análisis multivariante
En este último bloque nos adentraremos en el análisis multivariante, y, según el objetivo perseguido y el tipo de variables que tenemos, nos encontraremos con: análisis de componentes principales, análisis factoriales, análisis clúster, análisis discriminantes, detectores automáticos de interacciones, análisis de medidas conjuntas, escalas multidimensionales métricas y indicadores sintéticos. Este bloque constituye la parte central (con más peso) y más importante de la asignatura.
| Documentación complementaria: tablas estadísticas | Web |
| Matemáticas y Estadística con R | |
| Fichas de estadística | Web |
El material web que lleva por título "Módulos didácticos" es el eje central de la asignatura, y está constituido, en primer lugar, por el caso práctico "El triángulo de las Bermudas". Cómo hemos comentado anteriormente, en éste se aplican varias técnicas cuantitativas que nos servirán de punto de partida para trabajar diferentes conceptos estadísticos, univariantes, bivariantes y, especialmente, multivariantes. Estos conceptos se irán introduciendo con la ayuda de unas fichas estadísticas que, en general, estarán divididas en dos partes:
· Parte teórica: en la cual se presentan las definiciones básicas con qué comprender los diferentes conceptos estadísticos.
· Parte práctica: en la cual a través del uso del paquete estadístico R-Commander se aplican los conceptos anteriormente definidos al estudio de diferentes ejemplos. Es un programa estadístico de uso muy sencillo y especialmente indicado para el aprendizaje de la estadística.
En la UOC, la evaluación generalmente es virtual. Se estructura en torno a la evaluación continua, que incluye diferentes actividades o retos; la evaluación final, que se lleva a cabo mediante pruebas o exámenes, y el trabajo final de la titulación.
Las actividades o pruebas de evaluación pueden ser escritas y/o audiovisuales, con preguntas aleatorias, pruebas orales síncronas o asíncronas, etc., de acuerdo con lo que decida cada equipo docente. Los trabajos finales representan el cierre de un proceso formativo que implica la realización de un trabajo original y tutorizado que tiene como objetivo demostrar la adquisición competencial hecha a lo largo del programa.
Para verificar la identidad del estudiante y la autoría de las pruebas de evaluación, la UOC se reserva la potestad de aplicar diferentes sistemas de reconocimiento de la identidad y de detección del plagio. Con este objetivo, la UOC puede llevar a cabo grabación audiovisual o usar métodos o técnicas de supervisión durante la ejecución de cualquier actividad académica.
Asimismo, la UOC puede exigir al estudiante el uso de dispositivos electrónicos (micrófonos, cámaras u otras herramientas) o software específico durante la evaluación. Es responsabilidad del estudiante asegurar que estos dispositivos funcionan correctamente.
El proceso de evaluación se fundamenta en el trabajo personal del estudiante y presupone la autenticidad de la autoría y la originalidad de las actividades académicas. La web sobre integridad académica y plagio de la UOC contiene información al respecto.
La falta de autenticidad en la autoría o de originalidad de las pruebas de evaluación; la copia o el plagio; la suplantación de identidad; la aceptación o la obtención de cualquier actividad académica a cambio o no de una contraprestación; la colaboración, el encubrimiento o el favorecimiento de la copia, o el uso de material, software o dispositivos no autorizados en el plan docente o el enunciado de la actividad académica, incluida la inteligencia artificial y la traducción automática, entre otras, son conductas irregulares en la evaluación que pueden tener consecuencias académicas y disciplinarias graves.
Estas conductas irregulares pueden conllevar el suspenso (D/0) en las actividades evaluables definidas en el plan docente -incluidas las pruebas finales- o en la calificación final de la asignatura, ya sea porque se han utilizado materiales, software o dispositivos no autorizados durante las pruebas (como el uso de inteligencia artificial no permitida, redes sociales o buscadores de información en internet), porque se han copiado fragmentos de texto de una fuente externa (internet, apuntes, libros, artículos, trabajos o pruebas de otros estudiantes, etc.) sin la citación correspondiente, por la compraventa de actividades académicas, o porque se ha llevado a cabo cualquier otra conducta irregular.
Asimismo, y de acuerdo con la normativa académica, las conductas irregulares en la evaluación también pueden dar lugar a la incoación de un procedimiento disciplinario y a la aplicación, si procede, de la sanción que corresponda, de conformidad con lo establecido en la normativa de convivencia de la UOC.
En el marco del proceso de evaluación, la UOC se reserva la potestad de:
- Solicitar al estudiante que acredite su identidad según lo establecido en la normativa académica.
- Solicitar al estudiante que acredite la autoría de su trabajo a lo largo de todo el proceso de evaluación, tanto en la evaluación continua como en la evaluación final, a través de una entrevista oral síncrona, que puede ser objeto de grabación audiovisual, o por los medios establecidos por la UOC. Estos medios tienen el objetivo de verificar los conocimientos y las competencias que garanticen la identidad del estudiante. Si no es posible garantizar que el estudiante es el autor de la prueba, esta puede ser calificada con una D, en el caso de la evaluación continua, o con un suspenso, en el caso de la evaluación final.
Inteligencia artificial en el marco de la evaluación
La UOC reconoce el valor y el potencial de la inteligencia artificial (IA) en el ámbito educativo y, a su vez, pone de manifiesto los riesgos que supone si no se utiliza de forma ética, crítica y responsable. En este sentido, en cada actividad de evaluación se informará al estudiantado sobre las herramientas y los recursos de IA que se pueden utilizar y en qué condiciones. Por su parte, el estudiantado se compromete a seguir las indicaciones de la UOC a la hora de realizar las actividades de evaluación y de citar las herramientas utilizadas y, concretamente, a identificar los textos o imágenes generados por sistemas de IA, los cuales no podrá presentar como si fueran propios.
Respecto a usar o no la IA para resolver una actividad, el enunciado de las actividades de evaluación indica las limitaciones en el uso de estas herramientas. Debe tenerse en cuenta que usarlas de manera inadecuada, como por ejemplo en actividades en las que no están permitidas o no citarlas en las actividades en las que sí lo están, puede considerarse una conducta irregular en la evaluación. En caso de duda, se recomienda que, antes entregar la actividad, se haga llegar una consulta al profesorado colaborador del aula.
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Para aprobar la asignatura tienes que superar la evaluación continua (EC) y hacer un examen (EX). La calificación final (CF) de la asignatura se calcula de acuerdo con lo siguiente:
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