CG1, CG4, CG8, CG9

CT1, CT2, CT3, CT5, CT7

CE2, CE3

ACTIVIDADES DOCENTES % DEL TOTAL DE CRÉDITOS
Tutorías 1,15%
Actividades de evaluación 1,15%
Análisis y resumen de artículos e investigaciones académicas 17,20%
Horas de estudio 34,5%
Clases teóricas 30%
Discusión y presentación de artículos e investigaciones 13,5%
Seminarios específicos 2,5%

2,2

3,8

1

El objetivo de la asignatura es proporcionar a los estudiantes conocimientos relacionados con la utilización de técnicas estadísticas avanzadas y procedimientos generales de análisis cuantitativo (uni, bi y multivariable). En particular, se proporcionarán herramientas estadísticas avanzadas para la selección de muestras, formulación y contrastes de hipótesis y modelos estructurales-Mínimos Cuadrados Parciales, todo ello relacionado con el proceso de investigación en dirección de empresas, marketing y contabilidad y orientado a la realización de una tesis doctoral.

Estadística básica (estadística descriptiva y teoría de la probabilidad), distribuciones de probabilidad discretas y continuas e inferencia estadística básica.

OBJETIVOS (Resultados de Aprendizaje)

La asignatura permitirá que los estudiantes adquieran una comprensión sistemática de las técnicas estadísticas necesarias para concebir, diseñar, poner en práctica y adoptar un proceso de investigación riguroso en los aspectos relacionados con la dirección de empresas, marketing y contabilidad. En particular, se espera que los estudiantes adquieran la capacidad para:
- Elaborar, escribir y defender informes estadísticos de carácter científico y técnico.
- Trabajar en equipos multidisciplinares y de forma autónoma.
- Iniciar el desarrollo de una Tesis Doctoral dentro de un programa de doctorado en el ámbito de la dirección de empresas, marketing y contabilidad.

TEMA 1. Inferencia Paramétrica
1.1. Introducción y distribución de los principales estadísticos
1.2. Contrastes de medias
1.3. Contrastes de varianzas
1.4. Contrastes de proporciones
TEMA 2. Inferencia no paramétrica
2.1. Introducción
2.2. Contrastes de bondad de ajuste
2.3. Contrastes de localización
2.4. Comparación de dos muestras
2.5. Comparación de más de dos muestras
2.6. Medidas de dependencia
TEMA 3. Modelos de análisis de la varianza
3.1. ANOVA de un factor y de varios factores
3.2. Modelo múltiple (MANOVA)
TEMA 4. El muestreo en investigación en Ciencias Sociales
1.1. Importancia y utilidad
1.2. Conceptos básicos de muestreo
1.3. Errores muestrales y no-muestrales
1.4. Muestras probabilísticas y no-probabilísticas
1.5. Métodos de muestreo
1.6. Volúmenes y errores muestrales
TEMA 5. Análisis de ecuaciones estructurales
5.1. Introducción
5.2. Etapas de la modelización
5.3. Mínimos Cuadrados Parciales (PLS)
5.4. Aplicaciones

EVALUACIÓN
Exámenes Examen final.Participación en la Nota Final 60%

Otra actividad: Análisis de investigaciones académicas.Participación en la Nota Final 25%

Otra actividad: Participación activa en el aula y en actividades prácticas a través de las intervenciones del alumno resolviendo problemas, planteando dudas y discusiones. Participación en la Nota Final 15%

CRITERIOS DE EVALUACIÓN

Se prestará especial atención a la discusión y presentación de artículos e investigaciones: el estudiante analizará y discutirá artículos e investigaciones académicas específicos de la materia,que previamente habrá preparado individualmente y/o en grupo. El objetivo es que el estudiante trabaje con ejemplos reales de investigación que le permitan ver las principales teorías, variables que conformen cada modelo específico de análisis, la metodología y los resultados empíricos obtenidos, con sus consiguientes contribuciones y líneas futuras de investigación.

BIBLIOGRAFÍA BÁSICA

Cochran, W.G. (2000). ¿Técnicas de muestreo¿. Compañía editorial continental.
Gibbons, J.D. (1993). ¿Nonparametric Statistics: an Introduction¿. Number 07-090 in Sage University Papers series on Quantitative Applications in the Social Sciences. Newbury Park, CA: Sage.
Mirás, J. (1985). ¿Elementos del muestreo para poblaciones finitas¿. INE.
Newbold, P., Carlson, W.L., y Thorne, B.M. (2013). "Estadística para administración y economía¿. Pearson.

BIBLIOGRAFÍA COMPLEMENTARIA

Esposito, V., Chin, W.W., Henseler, J. y Wang, H. (2010). ¿Handbook of Partial Least Squares¿. Springer.
Hair, J.F., Hult, G..T.M., Ringle, C.M. y Sarstedt, M. (2016). ¿A Primer on Partial Least Squares Structural Equation Modeling (PLS-SEM). Thousand Oaks:Sage.
Leach, C. (1982). Fundamentos de Estadística. Enfoque no paramétrico para ciencias sociales. Mexico: Limusa.
Luque, T. (2012). ¿Técnicas de Análisis de Datos en Investigación de Mercados¿. Pirámide.
Mateo-Aparicio, G. y Dávila, M. (2002). ¿Análisis de la Varianza en la Investigación Comercial¿. Pearson Educación.
Pérez, C. (1999). "Técnicas de muestreo estadístico: teoría, práctica y aplicaciones informáticas". RA-MA.
Pérez, C. (2009). "Técnicas de muestreo estadístico¿. Ibergarceta Publicaciones.
Ruíz-Maya, L., y Martín-Pliego, F.J. (2005). ¿Fundamentos de inferencia estadística¿. Thomson-Paraninfo.
Sánchez-Crespo, J.L. (1990). "Ejercicios y problemas resueltos de muestreo en poblaciones finitas". INE, D.L.

OTROS RECURSOS

- Materiales docentes disponibles para el alumno a través del ¿Campus Virtual¿.
- Excel y paquete estadístico SPSS.

METODOLOGÍA DE APRENDIZAJE

Las actividades con la presencia del profesor permitirán al estudiante conocer en profundidad los contenidos de la materia para reflexionar y debatir sobre ellos con el/la profesor/a y con el resto de compañeros. Así el estudiante analizará y discutirá artículos e investigaciones académicas específicos de la materia, que previamente habrá preparado individualmente y/o en grupo. El objetivo es ver las principales teorías, variables que conformen cada modelo específico de análisis, la metodología y los resultados empíricosobtenidos, con sus consiguientes contribuciones y líneas futuras de investigación. Se impartirán seminarios especializados, orientados a la investigación académica, que ya se ofrecen en la Facultad, organizados por el Vicedecanato de Posgrado e investigación. Las tutorías personalizadas o en grupo, donde los estudiantes podrán poner en común con el profesor sus dudas y preguntas.
Las actividades sin la presencia del profesor serán: Los estudiantes habrán de estudiar, analizar y resumir artículos o investigaciones académicas sobre contenidos de la materia. Los alumnos deberán realizar revisiones bibliográficas sobre alguno de los tópicos de lamateria, todo ello para permitir al estudiante aprender los conceptos básicos de la materia.