Objetivos
- Aprendizaje de los conceptos y procedimientos básicos del análisis multivariante.
- Desarrollo de la capacidad de formular hipótesis contrastables en el campo de las ciencias sociales.
- Adquisición de la habilidad para interpretar resultados de análisis estadísticos aplicados a problemas sociológicos.
- Conseguir que el estudiante sepa discriminar qué herramienta estadística es más apropiada para la resolución de distintos interrogantes básicos y aplicados.
- Aprendizaje del uso de tecnologías para la realización de cálculos estadísticos.
Contenidos
A) CONTENIDOS TEÓRICOS
I. La lógica del análisis multivariante. Objetivos y clasificación del análisis multivariable. El concepto de variable de control. El concepto de interacción entre variables. El modelo de correlación espuria. El modelo de intervención. El modelo multicausal. La aparente no correlación. La confirmación.
II. Técnicas clasificatorias de análisis multivariante: El análisis de segmentación. El análisis de segmentación: finalidad y requisitos. Variable dependiente y predictores. Algoritmos de segmentación. Representación gráfica e interpretación.
III. Técnicas multiexplicativas de análisis multivariante. La regresión múltiple. Regresión múltiple: aplicación y requisitos. Coeficientes típicos. Regresión parcial y múltiple. Algoritmos de introducción de variables. Variables ficticias.
IV. Técnica multiexplicativa de análisis multivariante. La regresión logística. Razones y logits. La regresión logística. La estimación por máxima verosimilitud de parámetros. Interpretación de los parámetros. La búsqueda de modelos. La tabla de clasificación. Cálculo de ajustes. Extensión del modelo: probit y modelos log-lineales.
B) CONTENIDOS PRACTICOS
Es requisito indispensable presentar un trabajo utilizando las técnicas de análisis aprendidas, que pesará el 40% en la evaluación final.
Este trabajo contendrá el siguiente esquema:
- Introducción
- Marco teórico
- Datos
- Análisis
- Discusión de resultados
- Conclusiones
Recursos
- Cea, M. Ángeles, Análisis multivariable: teoría y práctica en la investigación social, Madrid, Síntesis, 2002.
- Díaz de Rada, V. Técnicas de análisis multivariante para investigación social y comercial. Madrid: Ra-Ma, 2002.
- Escobar, R.M., El análisis de segmentación: técnicas y aplicaciones de los árboles de clasificación, Madrid: CIS. 2007.
- Escobar, R. M. at al. Análisis de datos con Stata, Madrid: CIS. 2009
- García Jiménez, E. et al. Análisis factorial, La Muralla-Hespérides. 2000.
- Gujarati, D.N., Econometría, Madrid, McGraw Hill, 1997.
- Hair, J.F. et al., Análisis multivariable, Madrid, Prentice Hall, 1999.
- Martínez Arias, R., El análisis multivariante en la investigación científica, Madrid, La Muralla-Hespérides, 1999.
- Pardo, A. y Ruiz, M.A., Análisis de datos con SPSS 13. Base, Madrid, McGrawHill, 2004.