Guía docente de Técnicas Estadísticas Multivariantes (23611C2)

Conocimientos básicos de las asignaturas de Técnicas Cuantitativas I y II del Grado en Marketing e Investigación de Mercados de la UGR.

En el caso de utilizar herramientas de IA para el desarrollo de la asignatura, el estudiante debe adoptar un uso ético y responsable de las mismas. Se deben seguir las recomendaciones contenidas en el documento de "Recomendaciones para el uso de la inteligencia artificial en la UGR" publicado en esta ubicación: https://ceprud.ugr.es/formacion-tic/inteligencia-artificial/recomendaciones-ia#contenido0

• Complementos de Análisis Clúster y Análisis de Correspondencias.
• Análisis de Componentes Principales y Análisis Factorial Exploratorio.
• Análisis de Correlaciones Canónicas y Análisis Discriminante.
• Regresión Lineal Múltiple Multivariante.
• Análisis Factorial Confirmatorio. Modelos LISREL.
• Análisis de Varianza y de Covarianzas Multivariantes (MANOVA, MANCOVA).

• Conocer las principales técnicas de Análisis Multivariante y sus aplicaciones en el ámbito del Marketing y la Investigación de Mercados.
• Conocer los aspectos teóricos-estadísticos fundamentales en los que se basan las distintas técnicas de Análisis Multivariante.
• Conocer las principales aplicaciones prácticas de las técnicas de Análisis Multivariante en el ámbito del Marketing y la Investigación de Mercados.
• Adquirir habilidades en el uso de un software de corte estadístico para el tratamiento de las técnicas multivariantes aplicadas en el ámbito del Marketing y la Investigación de Mercados.

TEMARIO TEÓRICO:

• Tema 1. Introducción al Análisis Multivariante
• Tema 2. Análisis Clúster
• Tema 3. Análisis de Correspondencias
• Tema 4. Análisis de Componentes Principales
• Tema 5. Análisis Factorial Exploratorio
• Tema 6. Análisis de Correlaciones Canónicas
• Tema 7. Análisis Discriminante
• Tema 8. Regresión Lineal Múltiple Multivariante
• Tema 9. Análisis Factorial Confirmatorio
• Tema 10. Análisis Multivariante de la Varianza y de la Covarianza

TEMARIO PRÁCTICO:

Resolución en el ordenador de problemas de la materia desarrollada en los temas anteriores.

• ANDERSON, T.W.: An Introduction to Multivariate Statistical Analysis, second Edition, Wiley and Sons, 1984.
• BASILEVSKY, A.: Statistical Factor Analysis and Related Methods. Theory and Applications, Wiley and Sons, 1994.
• FERNADEZ, F. et al.: Estadística Asistida por Ordenador. Servicio de Publicaciones. Universidad de Cadiz. 2000.
• GUTIÉRREZ, R. y GONZALEZ, A.: Estadística Multivariante, Vol I, Introducción al Análisis Multivariante. Universidad de Granada.1992.
• HAIR, J.F., ANDERSON, E., TATHAM, L. and BLACK, C.: Análisis Multivariante. 5a Edición. Prentice Hall. 1999.
• JOHNSON, R.A. and WICHERN, D.W.: Applied Multivariate Statistical Analysis, Second Edition, Prentice-‐ Hall, 1988.
• JONSON, D.E.: Métodos Multivariados Aplicados al Análisis De Datos. México, International Thomson Editores, 2000.
• PRESS, S.J.: Applied Multivariate Analysis, second Edition, Krueger, 1982.
• SHARMA, S.: Applied Multivariate Techniques, Wiley and Sons,1996.
• TIMM, N.H.: Applied Multivariate Analysis, Springer, 2002.

• CALVO, F.: Técnicas estadísticas multivariables, Bilbao, Universidad de Deusto, 1993.
• CUADRAS, C.M.: Métodos de análisis multivariante, EUNIBAR. Barcelona EUB, 1996.
• DOUGLAS L. J., GREEN P.E.: Analizing Multivariate Data. Thomson. Learning. Pacific Grove SA, 2003.
• EVERITT, B.S. and DUNN, G.: Applied Multivariate Data Analysis. 2nd Edition, Hodder Arnold, London, 2001.
• GREENACRE, M.: La práctica de Análisis de Correspondencias. Fundación BBVA, 2008.
• KRZANOWSKI, W.J.: Principles of multivariate analysis: a user’s perspective Oxford University Press. Oxford, 2000.
• LEBART, L., MORINEU, A. and PIRON, M.: Statistique Exploratoire Multidimensionnelle, Ed. Dunod, 3ª Edicion, Paris 2000.
• LÉVY, J.P. and VARELA, J.: Análisis multivariables para las ciencias sociales. Madrid. Prentice Hall, 2003.
• PEÑA, D.: Análisis de datos Multivariantes. McGraw-Hill. Madrid, 2002.
• ESCOFIER, B. and PAGÈS, J.: Análisis factoriales simples y múltiples. Bilbao: Universidad del País Vasco, 1990.

• Página web de la Unidad Departamental del Dpto. de Estadística e I.O. en el Campus de Cartuja: http://www.ugr.es/~udocente
• Plataforma de Prado: http://prado.ugr.es

• MD01. Docencia presencial en el aula 
• MD02. Estudio individualizado del alumno, búsqueda, consulta y tratamiento de información, resolución de problemas y casos prácticos, y realización de trabajos y exposiciones. 
• MD03. Tutorías individuales y/o colectivas y evaluación  

La evaluación continua consistirá en:

• Para la parte de Teoría se realizarán pruebas parciales de los temas propuestos con contenido de teoría. La ponderación de esta parte será del 65%.
• Para la parte de Prácticas se valorará el desarrollo de ejercicios en clase haciendo uso de un software estadístico. La ponderación de esta parte será del 35%.

La evaluación única consistirá en la realización de un examen teórico-práctico de los contenidos de la asignatura con una ponderación del 100%.

En las convocatorias extraordinarias, la calificación consistirá en la realización de un examen teórico-práctico con una ponderación del 100%.

La evaluación única final a la que el alumno se puede acoger en los casos indicados en la “Normativa de Evaluación y de Calificación de los Estudiantes de la Universidad de Granada” (Aprobada por el Consejo de Gobierno en su sesión de 20 de mayo de 2013) consistirá en un examen teórico-práctico.