Métodos Cuantitativos
Código: 41984Créditos: 10
| Titulación | Tipo | Curso |
|---|---|---|
| Gestión, organización y economía de la empresa / Management, Organization and Business Economics | OB | 0 |
Profesor/a de contacto
- Nombre :
- Alexandra Simon Villar
- Correo electrónico :
- alexandra.simon@uab.cat
Equipo docente
- Alexandra Simon Villar
- Giuseppe Lamberti
- Miguel Karlo de Jesús Reyes
- Nour Chams
Equipo docente (externo a la UAB)
- Alejandro Bello Pintado
Idiomas de los grupos
Puede consultar esta información al final del documento.
Prerrequisitos
No hay requisitos previos específicos, pero algun conocimiento previo general de estadística es bienvenido.
Objetivos
El módulo introduce métodos multivariantes para el análisis cuantitativo de grandes bases de datos.
También incluye métodos para crear y mejorar escalas de medida y
para el análisis de datos experimentales y no experimentales.
Los datos utilizados estarán relacionadas con cuestiones económicas y empresariales,
haciendo especial énfasis en introducir
aspectos de género en los análisis.
El uso de paquetes estadísticos se acentúa mediante ejercicios y trabajos aplicados.
El módulo también contiene métodos econométricos que incluyen modelos de respuesta,
modelos de regresión censurados discretos, métodos de selección de muestras y modelos de datos de panel.
Además, también aborda la programación matemática en el contexto de la investigación operativa.
El curso también introduce conceptos sobre investigación cualitativa.
Resultados de aprendizaje
- Conocer y distinguir las características de las diferentes bases de datos empresariales.
- Dominar el análisis de los datos de origen experimental y encuestas.
- Conocer distintas técnicas estadísticas, econométricas y de programación matemática.
- Seleccionar las técnicas más adecuadas para abordar el análisis de información tanto cuantitativas y cualitativa.
- Resolver los modelos de probabilidad y estadística, econometría y programación matemática.
- Profundizar en las diferencias entre distintas realidades organizativas.
- Identificar las fuentes de datos a nivel internacional.
- Identificar los aspectos que hacen distintos los modelos teóricos.
- Escoger el modelo teórico más adecuado de acuerdo con los objetivos marcados por la realidad empresarial estudiada.
- Comunicar los resultados de la investigación utilizando los diversos medios disponibles a audiencias diversas.
- Dominar los instrumentos técnicos y informáticos necesarios para poder desarrollar estudios aplicados.
- Identificar las fuentes de información relevantes y sus contenidos para su posterior explotación.
- Desarrollar el compromiso ético, social y medioambiental.
- Capacidad para trabajar con equipos multidisciplinares e internacionales.
- Desarrollar un pensamiento crítico y constructivo frente a trabajos propios y ajenos.
- Habilidad para motivar los análisis, interpretar resultados y presentarlos de forma clara y concisa en inglés.
- Capacidad de liderazgo y decisión.
- Sabe distinguir tanto en los análisis teóricos como en los análisis empíricos los efectos de las variables sexo y género.
Contenidos
El módulo proporciona información fundamental para la toma de decisiones en negocios y gestión.
En particular, el curso proporciona una introducción aplicada al análisis de datos.
El objetivo principal es proporcionar a los estudiantes los conocimientos básicos para desarrollar
el análisis empírico y la comprensión de los resultados.
El enfoque de la asignatura será esencialmente práctico,
siendo STATA el paquete informático estadístico que se utiliza a lo largo del módulo.
Se tratarán los temas siguientes:
Parte 1
1. Gestión de datos, gráficos y aplicaciones.
2. Estadística descriptiva. Importancia. Pruebas de hipótesis.
3. Pruebas de normalidad. Pruebas paramétricas y no paramétricas para la comparación de medias.
4. Análisis de ccorrespondencies.
5. Medidas de asociación.
6. Correlación.
7. Regresión simple y múltiple.
8. Regresión logística.
9. Análisis factorial y de clusters.
10. Modelos de ecuaciones estructurales.
11. Modelos de elección discreta.
12. Modelos censurados y truncados.
13. Datos del panel.
Parte 21. Conociemientos básicos de terminologia de investigación en ciencias sociales
2. Entrevistas y focus groups
3. Grounded Theory para la gestión
4. Software para la investigación cualitativa (NVivo)
5. Análisis temático
Puede obtener más información en la página web de MMOBE.
Actividades formativas y Metodología
| Título | Horas | ECTS | Resultados de aprendizaje |
|---|---|---|---|
| Tipo: Autónoma | |||
| Lectura de casos relacionados y preparación práctica, estudio y preparación de esquemas | 95 | 3,8 | 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17 |
| Tipo: Dirigida | |||
| Clases magistrales, debates y presentaciones | 100 | 4 | 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9 |
| Tipo: Supervisada | |||
| Formación y seguimiento del trabajo en curso y casos | 15 | 0,6 | 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9 |
El módulo presenta un enfoque práctico; por tanto, las sesiones se programan en las aulas de informática
y se desarrollan mediante el uso de paquetes estadísticos (principalmente STATA).
En general, los profesores presentan diferentes técnicas (objetivos y requisitos relacionados con el tipo de variables),
utilizan los paquetes estadísticos y enseñan cómo se pueden utilizar en relación con las técnicas comentadas anteriormente y,
finalmente, desarrollan algunos ejercicios.
Otros ejercicios y casos se asignan a los estudiantes.
Evaluación
Actividades de evaluación continuada
| Título | Peso | Horas | ECTS | Resultados de aprendizaje |
|---|---|---|---|---|
| Examen | 55% | 10 | 0,4 | 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 11, 13, 16 |
| Participación en clase | 5% | 0 | 0 | 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17 |
| Trabajos | 40% | 30 | 1,2 | 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18 |
Modelo 2 - Uso restringido: “Para esta asignatura, se permite el uso de tecnologías de Inteligencia Artificial (IA) exclusivamente en tareas de soporte, como la búsqueda bibliográfica o de información, la corrección de textos o las traducciones. El estudiante deberá identificar claramente qué partes han sido generadas con esta tecnología, especificar las herramientas utilizadas e incluir una reflexión crítica sobre cómo éstas han influido en el proceso y el resultado final de la actividad. La no transparencia del uso de la IA en esta actividad evaluable se considerará falta de honestidad académica y puede comportar una penalización parcial o total en la nota de la actividad, o sanciones mayores en casos de gravedad.”
La realización de las actividades de evaluación está sujeta a lo establecido en esta guía docente y en la "Política de la Facultad de Economía y Empresa ante la detección de irregularidades durante la realización de actividades evaluativas", que regula las condiciones en las que se desarrollan las pruebas de evaluación y los procedimientos aplicables ante indicios de irregularidad. Se recomienda al estudiantado consultar su contenido.
Bibliografía
Afifi, A., May, S., and Clark, V.A. (2011) Practical Multivariate Analysis, 5th ed., Chapman & Hall/CRC.
Amemiya, T. (1981) Qualitative Response Models: A Survey, Journal of Economic Literature, 19: 483–536.
Cameron, A.C., and Trivedi, P.K (2009) Microeconomics using Stata, STATA Press.
GIOIA, D. A., CORLEY, K.G., HAMILTON, A.L. (2013). Seeking qualitative rigor in inductive research: Notes on the Gioia methodology. Organizational research methods, vol. 16, no 1, p. 15-31.
Greene, W. (2003) Econometric Analysis. Fifth edition. Upper Saddler River. New Jersey, USA: Prentice – Hall.
GRIX, J. (2002). Introducing students to the generic terminology of social research. Politics, vol. 22, no 3, p. 175-186.
Hair, J., Black, B., Babin, B., Anderson, R., Tatham, R. (2010) Multivariate data analysis. Sixth edition. Upper Saddler River. New Jersey, USA: Prentice – Hall.
Maddala, G. (1983) Limited Dependent and Qualitative Variables in Econometrics. Econometric Society Monographs No 3, Cambridge University Press, Cambridge, chapters 2 and 3.
Software
STATA, NVivo, R
Grupos e idiomas de la asignatura
La información proporcionada es provisional hasta el 30 de noviembre. A partir de esta fecha, podrá consultar el idioma de cada grupo a través de este enlace. Para acceder a la información, será necesario introducir el CÓDIGO de la asignatura
| Tipo de docencia | Grupo | Idioma | Semestre | Turno |
|---|---|---|---|---|
| (TEm) Teoría (máster) | 30 | Inglés | segundo cuatrimestre | manaña-mixto |
| (PLABm) Prácticas de laboratorio (máster) | 30 | Inglés | segundo cuatrimestre | manaña-mixto |