ECTS credits ECTS credits: 6
ECTS Hours Rules/Memories Student's work ECTS: 99 Hours of tutorials: 3 Expository Class: 24 Interactive Classroom: 24 Total: 150
Use languages Spanish, Galician
Type: Ordinary Degree Subject RD 1393/2007 - 822/2021
Departments: Quantitative Economy
Areas: Quantitative Economics (USC-specific)
Center Faculty of Economics and Business Studies
Call: Second Semester
Teaching: With teaching
Enrolment: Enrollable
Esta materia se compone de dos partes relativamente diferenciadas. La primera, centrada en las técnicas de encuestas, busca que el alumnado adquiera conocimientos sobre los métodos de muestreo de poblaciones finitas, aprendiendo a diseñar métodos de recogida de información mediante encuestas y su tratamiento posterior. La segunda parte, centrada en las técnicas de análisis multivariante, pretende que el alumnado conozca estas técnicas de exploración de datos desde un enfoque básicamente aplicado, aprendiendo a identificar que casuísticas concretas permite analizar cada técnica, que supuestos se deben cumplir, como aplicar el software estadístico para llevar a cabo cada análisis, así como la interpretación correcta de resultados.
TÉCNICAS DE ENCUESTAS
Tema 1. Conceptos básicos del muestreo
1.1 Población y muestra
1.2 Muestreo probabilístico. Caracteres y características de la población. Población y marco. Unidades de muestreo y unidades elementales
1.3 Errores de muestreo y errores ajenos al muestreo
Tema 2. Muestreo aleatorio simple
2.1 Como seleccionar una muestra aleatoria simple (m.la.s.)
2.2 Estimación del promedio y del total de una población
2.3 Comparación de las estimaciones
2.4 Determinación del tamaño de la muestra
Tema 3. Muestreo aleatorio estratificado
3.1 Como seleccionar una muestra aleatoria estratificada
3.2 Estimación del promedio y del total de la población
3.3 Afijación de la muestra
3.4 Determinación del tamaño de la muestra
Tema 4. Muestreo de conglomerados
4.1 Como seleccionar una muestra por conglomerados.
4.2 Estimación del promedio y del total de la población
4.3 Muestreo de conglomerados monoetápico
4.4 Muestreo bietápico
Tema 5. Muestreo sistemático con arranque aleatorio
5.1 Como seleccionar una muestra sistemática
5.2 Estimación del promedio y del total de la población
5.3 Comparación con el muestreo estratificado y con el de conglomerados.
ANÁLISIS DE DATOS
Tema 6. Análisis multivariante. Introducción
6.1 Conceptos básicos: individuos, variables, escalas, matriz de datos, ...
6.2. Tipos de técnicas multivariantes. Clasificación
6.3. Análisis previo de datos: valores perdidos, casos atípicos, supuestos básicos
Tema 7. Modelos factoriales
7.1 Análisis de componentes principales
7.2 Análisis factorial de correlaciones
7.3 Análisis factorial de correspondencias
Tema 8. Análisis cluster o de conglomerados
Tema 9. Otros métodos multivariantes
9.1 Análisis discriminante
9.2 Análisis de correlaciones canónicas
Bibliografía básica
ALDÁS, J.; URIEL, E. (2017): Análisis multivariante aplicado con R. Madrid: Paraninfo
AZORÍN, F.; SÁNCHEZ, L. (1986): Métodos y aplicaciones del muestreo. Madrid: Alianza.
CID, A.; DELGADO, C. A.; LEGUEY,S. (1999). Introducción al muestreo en poblaciones finitas. Madrid: ENE
HAIR, J.F.; ANDERSON, R.E.; TATHAM, R.L.; BLACK, W.C. (2004). Análisis multivariante. Madrid: Pearson-Prentice Hall.
LËVY, J-P.; VARELA, J. (Dir.) (2003) Análisis multivariable para las ciencias sociales. Madrid: Pearson-Prentice Hall.
MIRÁS, J. (1985): Elementos de muestreo para poblaciones finitas. Madrid: INE.
SANTOS, J.; MUÑOZ, A. ; JUEZ, P.; CORTIÑAS, P. (2004): Diseño de encuestas para estudios de mercado. Técnicas de Muestreo y Análisis Multivariante. Madrid: Centro de Estudios Ramón Areces.
Bibliografía complementaria
APARICIO, F. (1991): Tratamiento informático de encuestas. Madrid: RA-MA.
COCHRAN, W.G. (1971): Técnicas de muestreo. México: C.E.C.S.A.
GARZA, J. de la; MORALES, B.N; GONZÁLEZ, B.A. (2013): Análisis estadístico multivariante. Un enfoque teórico y práctico. México: McGrawHill.
KISH, L. (1972): Muestreo de encuestas. México: Trillas.
KISH, L.(1995) : Diseño estadístico para la investigación. Madrid: CIS
LÓPEZ-ROLDÁN, P.; FACHELLI, S. Metodología de la investigación social cuantitativa. Bellaterra: Universitat Autònoma de Barcelona, 2015. <https://ddd.uab.cat/record/129382> [Consulta: 16/03/2020]. https://ddd.uab.cat/record/129382?ln=ca
MARTIN, P.J.; LAFUENTE, M. ; FAURA, U. (2015): Guía práctica de estadística aplicada a la empresa y al márketing. Madrid: Paraninfo.
PARDO, A. ; RUIZ, M.A. (2002) SPSS 11. Guía para el análisis de datos. Madrid: McGraw Hill
RUEDA, M. Del Mar y ARCOS, A. (1998): Problemas de muestreo en poblaciones finitas. Grupo Editorial Universitario.
SALVADOR FIGUERAS, M. Análisis Multivariante, [en línea] 5campus.org, Estadística <http://www.5campus.org/leccion/cluster> [16/03/2020]]
http://ciberconta.unizar.es/cv/manuelsalvador.htm
URIEL, E. ; ALDÁS, J. (2005): Análisis Multivariante Aplicado. Madrid: Thomson.
Enlace a la Bibliografía Recomendada de la materia en el catálogo de la biblioteca:
http://iacobus.usc.es/search*gag/r?SEARCH=T%C3%A9cnicas+de+Enquisas+e+a…
Además de los textos incluídos en esta bibliografía, en el Aula Virtual se pondrán a disposición del alumnado presentaciones y otros documentos de ayuda para la preparación de la materia.
Competencias de la titulación a las que contribuye la materia:
- Saber elaborar y defender argumentos sobre cuestiones económicas a un nivel general, así como resolver problemas sobre estas cuestiones, haciendo uso de sus conocimientos sobre la realidad económica y empresarial, las teorías, los modelos y los métodos científicos propios.
- Saber identificar, reunir e interpretar datos relevantes sobre cuestiones relacionadas con el ámbito económico y empresarial, incorporando en la elaboración de juicios y propuestas las consideraciones pertinentes sobre su dimensión social, científica o ética.
- Elementos básicos de estadística, probabilidad e inferencia estadística.
- Identificar las fuentes de información económica relevante y su contenido.
Competencias específicas de la materia:
- Conocer y comprender los métodos de obtención de información estadística por muestreo.
-Conocer los métodos de diseños de encuestas.
- Conocer y comprender las técnicas de análisis de conjuntos numerosos de datos,
aprendiendo a seleccionar las más adecuadas en cada caso.
- Manejar programas de ordenador adecuados para la utilización de te la dice técnicas.
-Desarrollar las capacidades de entendimiento, razonamiento, crítica y expresión oral y escritura, mediante la utilización de un léxico estadístico-económico adecuado.
Competencias transversales:
CT1 - Análisis y síntesis
CT5 - Conocimientos de tecnologías de la información
CT6 - Resolución de problemas
CT9 - Autonomía en el aprendizaje
CT10 - Trabajo en equipo
ESCENARIO 1: NORMALIDAD ADAPTADA
Las clases expositivas e interactivas serán presenciales, y las tutorías prioritariamente presenciales.
Clases expositivas: tienen como objeto la introducción y explicación de los aspectos básicos de la materia, facilitando al alumnado la información adicional necesaria que permita un adecuado desarrollo del proceso de aprendizaje autónomo.
Clases interactivas: se pretende que el alumnado aprenda a aplicar las técnicas de muestreo y de análisis multivariante al estudio de la realidad económica, diferenciando qué tipo de técnica utilizar en cada caso, cómo aplicarla y qué conclusiones se obtienen del análisis realizado. Para ello, se propondrán problemas, actividades y trabajos que los alumnos deberán resolver individualmente y/o en grupos reducidos, en clase o de forma autónoma, fomentando la cooperación y el trabajo colaborativo en equipo.
Prácticas con ordenador (con programas estadísticos como el SPSS o similares): constituyen un aprendizaje imprescindible para iniciarse en el análisis de grandes bases de datos que caracterizan los fenómenos de la realidad socioeconómica actual. También facilitan la adquisición de habilidades en el manejo de las TIC y serán de grande ayuda para desarrollar con éxito la parte empírica del trabajo en equipo que se planifica realizar en la segunda parte de la materia.
Trabajo en equipo: se formarán equipos de trabajo que, de forma colaborativa y autónoma, realicen el desarrollo teórico y empírico de alguna de las técnicas multivariantes que figuran en el temario, presentando su trabajo ante lo resto del alumnado en las últimas semanas de clase. Más detalles sobre la conformación de los equipos, su funcionamiento, el contenido del trabajo, etc se proporcionarán en el aula virtual en el apartado correspondiente al trabajo.
Tutorías: pretenden facilitar al alumnado asesoramiento para el desarrollo de las actividades propuestas, muchas de ellas a realizar de forma autónoma, así como atender cualquier duda relacionada con la materia. Las actividades que el alumnado deberá realizar de forma autónoma (individualmente o en pequeño grupo) pretenden su iniciación en el análisis empírico de los fenómenos de la realidad socioeconómica actual, desde un proceso de autoaprendizaje tutorizado, así como la adquisición de habilidades para elaborar y presentar los resultados de los estudios realizados.
ESCENARIO 2: DISTANCIAMIENTO
Las clases expositivas e interactivas serán una combinación de docencia presencial y telemática de acuerdo con las directrices que establezca el Decanato o el Rectorado para este escenario y las medidas sanitarias que estén establecidas en ese momento. Las tutorías serán prioritariamente por vía telemática empleando el correo electrónico, el aula virtual o la herramienta MS Teams. En el caso de la docencia telemática, la metodología y plataformas o medios a usar serán similares a los indicados para el escenario 3.
ESCENARIO 3: CIERRE DE INSTALACIONES
Se mantendrá la metodología propuesta para el escenario 1, sustituyendo la docencia expositiva e interactiva presencial por la virtual, mayormente de carácter síncrono, nos horarios de clase publicados por la facultad. Se usará como plataforma el Aula Virtual y la herramienta MS Teams, aprovechando las utilidades que esta última tiene no solo para desarrollar clases expositivas, sino también para realizar la docencia interactiva, tanto de resolución de ejercicios (al estilo de la docencia de seminario) como para llevar a cabo prácticas con ordenador en las que a partir de un software estadístico adecuado (como el SPSS) se analicen problemas concretos de la realidad empírica.
Las tutorías para la orientación de las actividades y la resolución de dudas serán por vía telemática, empleando el correo electrónico, el aula virtual o la herramienta MS Teams.
En cualquier escenario, esta materia cuenta con un Aula Virtual a disposición del alumnado.
ESCENARIO 1: NORMALIDAD ADAPTADA
ESCENARIO 1: NORMALIDAD ADAPTADA
En este escenario, los exámenes serán presenciales y las actividades de evaluación serán también mayormente presenciales.
Oportunidad común (1ª oportunidad)
El/la alumno/a deberá optar al inicio del semestre (antes del 21 febrero) entre un sistema de evaluación continua o un sistema de evaluación única. El sistema de evaluación por excelencia será el de evaluación continua, desarrollando actividades y empleando instrumentos de evaluación que permitan medir el aprendizaje continuado de conceptos y métodos, así como la capacidad de seleccionar las técnicas idóneas, aplicarlas usando paquetes informáticos e interpretando correctamente los resultados. Se basará fundamentalmente en la realización de pruebas escritas y tareas de evaluación continua (asistencia y participación activa, controles, actividades, trabajos en equipo, ...).
A) Sistema de Evaluación Continua. Instrumentos evaluativos y su peso en la nota final:
- Examen: 60% de la calificación total (6 puntos).
Además del examen final, se realizarán 2 pruebas liberatorias, una sobre Técnicas de Encuestas (3 ptos) a mediados del cuatrimestre, y otra sobre Análisis de Datos (3 ptos) la finales del cuatrimestre. En el caso de no superar alguna de ellas o ambas, el estudiante deberá ir al examen final de la materia con la parte no liberada.
- Actividades de evaluación continua: 40% de la calificación total (4 puntos).
(1ª parte: Técnicas de Encuestas): Participación en clase, resolución de ejercicios, pruebas,… (2 ptos)
(2ª parte: Análisis de Datos): trabajo en equipo (1,5 ptos); participación en clase y/o informes de prácticas (0,5 ptos).
Para superar la materia sin realizar el examen final es necesaria una cualificación total (examen + evaluación continua) ≥ 5, y la puntuación en exámenes no debe ser inferior a 1,5 ptos en cada una de las dos partes.
B) Sistema de Evaluación Única.
El/la alumno/a será calificado exclusivamente a través del examen final que puntuará sobre 10 puntos.
Oportunidad extraordinaria o de recuperación (2ª oportunidad)
En la evaluación extraordinaria de Julio, el/la alumno/a que hubiera elegido el sistema de evaluación continua podrá mantenerse en el o cambiar al sistema de evaluación única. Para esto, en el momento del examen, hará constar si se mantiene en el sistema de evaluación continua (en el que el examen puntuará sobre 6 puntos) o si opta por el de evaluación única (en el que el examen puntuará sobre 10 puntos). Para obtener la calificación final de la materia, en el primer caso se mantendrá la puntuación de evaluación continua obtenida a lo largo del curso que será sumada a la del examen, mientras que en el segundo caso la calificación final de la materia coincidirá con la obtenida en el examen.
Para poder realizar los exámenes es obligatorio presentar un documento identificativo que tenga carácter oficial (DNI, Tarjeta Universitaria, Pasaporte,...).
El alumnado que disponga de despensa de asistencia a clases será evaluado a través del sistema de evaluación única. El alumnado repetidor podrá elegir entre evaluación única y evaluación continua, al igual que el alumnado de primera matrícula.
Según la normativa de Permanencia vigente en la USC para los estudios de Grado y Máster (art. 5.2), la mera asistencia y/o participación en cualquiera de las actividades sujetas a evaluación supondrá que la nota final del estudiante sea distinta de NO PRESENTADO.
Para los casos de realización fraudulenta de ejercicios o pruebas será de aplicación lo recogido en la Normativa de evaluación del rendimiento académico de los estudiantes y de revisión de calificaciones.
ESCENARIO 2: DISTANCIAMIENTO
Se mantiene el sistema de evaluación propuesto en el escenario 1, si bien esa evaluación será presencial o telemática de acuerdo con las directrices que establezca el Decanato o el Rectorado y las medidas sanitarias establecidas en ese momento. En caso de que la evaluación sea telemática, los exámenes tendrán carácter síncrono y las actividades de evaluación podrán ser síncronas o asíncronas.
ESCENARIO 3: CIERRE DE INSTALACIONES
Se mantiene el sistema de evaluación propuesto en el escenario 1, si bien en el escenario 3 los exámenes serán telemáticos de carácter síncrono y las actividades de evaluación también serán telemáticas (unas síncronas y otras asíncronas).
Por ser una materia de 6 ECTS, el número de horas totales que cada estudiante deberá dedicar a la materia son 150, distribuidas de la siguiente manera: 48 horas presenciales (28 de clases expositivas; 17 de clases interactivas; 3 de pruebas parciales), 100 no presenciales de trabajo autónomo del alumnado y 2 horas para el examen final.
Asistencia regular a clase. Participación activa. Debatir contenidos en la clase. Trabajar de forma continuada. Realizar todas las tareas propuestas.
Idioma: gallego
Uso de Aula Virtual: si
Docencia Interactiva: Aula Informática, Aula de Pizarra. Teams
Software: SPSS, EXCEL,…
Los Escenarios recogidos en la programación son los señalados en el Acuerdo del Consello de Goberno de la USC del 19/06/2020 “Bases para o desenvolvemento dunha docencia presencial segura. Curso 2020-21” y en las “Directrices para o desenvolvemento dunha docencia presencial segura. Curso 2020-21” de la Comisión para la Planificación Docente del 25/06/2020. Bajo esta normativa se elaboró el siguiente PLAN DE CONTINGENCIA para la adaptación de los apartados correspondientes a la metodoloxía de enseñanza y al sistema de evaluación para los escenarios 2 y 3 para que sean tenidos en cuenta en los procesos de seguimiento y acreditación del título:
Metodología del aprendizaje
ESCENARIO 2: DISTANCIAMIENTO
Las clases expositivas e interactivas serán una combinación de docencia presencial y telemática de acuerdo con las directrices que establezca el Decanato o el Rectorado para este escenario y las medidas sanitarias que estén establecidas en ese momento. Las tutorías serán prioritariamente por vía telemática empleando el correo electrónico, el aula virtual o la herramienta MS Teams. En el caso de la docencia telemática, la metodología y plataformas o medios a usar serán similares a los indicados para el escenario 3.
ESCENARIO 3: CIERRE DE INSTALACIONES
Se mantendrá la metodología propuesta para el escenario 1, sustituyendo la docencia expositiva e interactiva presencial por la virtual, mayormente de carácter síncrono, nos horarios de clase publicados por la facultad. Se usará como plataforma el Aula Virtual y la herramienta MS Teams, aprovechando las utilidades que esta última tiene no solo para desarrollar clases expositivas, sino también para realizar la docencia interactiva, tanto de resolución de ejercicios (al estilo de la docencia de seminario) como para llevar a cabo prácticas con ordenador en las que a partir de un software estadístico adecuado (como el SPSS) se analicen problemas concretos de la realidad empírica.
Las tutorías para la orientación de las actividades y la resolución de dudas serán por vía telemática, empleando el correo electrónico, el aula virtual o la herramienta MS Teams.
Sistemas de evaluación
ESCENARIO 2: DISTANCIAMIENTO
Se mantiene el sistema de evaluación propuesto en el escenario 1, si bien esa evaluación será presencial o telemática de acuerdo con las directrices que establezca el Decanato o el Rectorado y las medidas sanitarias establecidas en ese momento. En caso de que la evaluación sea telemática, los exámenes tendrán carácter síncrono y las actividades de evaluación podrán ser síncronas o asíncronas.
ESCENARIO 3: CIERRE DE INSTALACIONES
Se mantiene el sistema de evaluación propuesto en el escenario 1, si bien en el escenario 3 los exámenes serán telemáticos de carácter síncrono y las actividades de evaluación también serán telemáticas (unas síncronas y otras asíncronas).
Marina Lois Mosquera
- Department
- Quantitative Economy
- Area
- Quantitative Economics (USC-specific)
- Phone
- 881811521
- marina.lois [at] usc.es
- Category
- Professor: University School Lecturer
Angela Troitiño Cobas
Coordinador/a- Department
- Quantitative Economy
- Area
- Quantitative Economics (USC-specific)
- Phone
- 881811556
- angela.troitino [at] usc.es
- Category
- Professor: University Lecturer
| Tuesday | |||
|---|---|---|---|
| 09:30-11:30 | Grupo /CLE_01 | Galician | Classroom 21 |
| Thursday | |||
| 10:00-11:30 | Grupo /CLIL_01 | Galician | Classroom 21 |
| 05.25.2021 16:00-19:00 | Grupo /CLIL_01 | Classroom C |
| 05.25.2021 16:00-19:00 | Grupo /CLE_01 | Classroom C |
| 07.06.2021 10:30-13:30 | Grupo /CLIL_01 | Classroom 07 |
| 07.06.2021 10:30-13:30 | Grupo /CLE_01 | Classroom 07 |