Anàlisi multivariada de dades
Codi: 101148 Crèdits: 6| Titulació | Tipus | Curs | Semestre |
|---|---|---|---|
| 2500262 Sociologia | OB | 3 | 1 |
Professor/a de contacte
- Nom:
- Pedro López Roldán
- Correu electrònic:
- Pedro.Lopez.Roldan@uab.cat
Utilització d'idiomes a l'assignatura
- Llengua vehicular majoritària:
- català (cat)
- Grup íntegre en anglès:
- No
- Grup íntegre en català:
- Sí
- Grup íntegre en espanyol:
- No
Equip docent
- Ancor Mesa Mendez
Prerequisits
Per poder cursar aquesta assignatura s'aconsella haver realitzat el seguiment amb suficiència de les assignatures Mètodes Quantitatius de Recerca Social i de Mètodes d’Anàlisi.
Objectius
L’assignatura constitueix un curs d’introducció a les tècniques d’anàlisi multivariable de dades estadístiques que es planteja com a continuació de la perspectiva quantitativa d’investigació social iniciada en el grau. Els procediments, mètodes i tècniques ja tractats fins ara s’ampliaran per a considerar el que podem anomenar de forma general com el pas dels procediments d’anàlisi bivariable als procediments d’anàlisi multivariable.
En el context de l’itinerari de matèries tècniques i metodològiques, que busquen oferir una panoràmica completa dels diferents procediments de l’activitat científica sociològica, i donades l’extensió i varietat dels procediments d’anàlisi en l’àmbit de les ciències socials, comporta dirigir l’ensenyament cap a la selecció d’uns pocs temes o instruments considerats com alguns dels més fonamentals i de major interès en la pràctica de la recerca sociològica.
En concret, amb l’assignatura es pretén:
1)Des del punt de vista de l’alumnat, la construcció del seu aprenentatge es portarà a terme a partir de:
– El coneixement i comprensió dels principals conceptes associats a l’anàlisi multivariable de dades estadístiques, exemplificats amb els conceptes sociològics.
– La capacitat d’aplicació dels instruments tècnics destinats a l’anàlisi avançada de les dades estadístiques considerats en el curs.
– Saber utilitzar de forma instrumental el programari estadístic per a l’anàlisi estadística bivariable i multivariable.
– Saber interpretar els resultats estadístics d’una anàlisi de dades des del punt de vista tècnic i substantiu d’acord amb uns objectius coneixement i estudi de la realitat social.
2)Des de les condicions generals d’una assignatura d’aquest tipus en relació a l’aprofitament de l’alumnat es tracta de:
– Facilitar la comprensió, el maneig i la interpretació d’un sistema conceptual algebraic i estadístic bàsic per tal d’assimilar l’ús de les tècniques que impliquen la quantificació i la formalització dels fenòmens socials.
– Emmarcar de manera equilibrada, comprensiva i integradora els continguts d’aquesta assignatura dins del conjunt dels mètodes habituals en sociologia.
Atesa la situació d’excepcionalitat derivada de la pandèmia de la Covid-19 i davant la incertesa de la situació sanitària per al proper curs, la dinàmica docent i els criteris d’avaluació podran adaptar-se a les necessitats de cada moment. Aquesta Guia Docent recull la informació habitual amb docència presencial. En el cas d’haver d’organitzar de forma diferent la docència i l’aprenentatge, en particular, tot combinant els formats presencial i online, la Guia Docent es modificarà d’acord amb les orientacions donades per part de la Facultat i de la Universitat.
Competències
- Aplicar els principals mètodes i tècniques quantitatius i qualitatius de recerca social en un tema concret.
- Avaluar la qualitat del propi treball.
- Buscar fonts documentals a partir de conceptes.
- Descriure els fenòmens socials de manera teòricament rellevant i tenint en compte la complexitat dels factors implicats, de les seves causes i dels seus efectes.
- Desenvolupar estratègies d'aprenentatge autònom.
- Desenvolupar un pensament i un raonament crítics i saber comunicar-los de manera efectiva, tant en les llengües pròpies com en una tercera llengua.
- Dissenyar un projecte de recerca social definint un marc teòric exhaustiu amb uns conceptes clars, formulant hipòtesis coherents i significatives, escollint les tècniques de recerca apropiades per als conceptes adoptats i analitzant els resultats empírics obtinguts amb aquestes tècniques.
- Enumerar la metodologia i les tècniques de recerca sobre les quals recolzen les principals hipòtesis sobre les relacions socials, les posicions i les pràctiques dels individus en l'estructura social i els canvis socials.
- Gestionar el propi temps: planificar l'estudi propi, gestionar la relació amb un tutor o tutora o un assessor o assessora, i establir i complir els terminis adequats per a un projecte de treball.
- Treballar en equip i en xarxa en situacions diverses
Resultats d'aprenentatge
- Avaluar la qualitat del propi treball.
- Buscar fonts documentals a partir de conceptes.
- Definir conceptes d'anàlisi.
- Desenvolupar estratègies d'aprenentatge autònom.
- Desenvolupar un pensament i un raonament crítics i saber comunicar-los de manera efectiva, tant en les llengües pròpies com en una tercera llengua.
- Elaborar un instrument d'anàlisi significativa per a aquesta hipòtesi.
- Esmentar els principals conceptes de la sociologia.
- Explicar la base metodològica d'aquests mètodes i tècniques quantitatius i qualitatius.
- Formular una hipòtesi amb aquests conceptes.
- Gestionar el propi temps: planificar l'estudi propi, gestionar la relació amb un tutor o tutora o un assessor o assessora, i establir i complir els terminis adequats per a un projecte de treball.
- Identificar els principals mètodes i tècniques quantitatius i qualitatius.
- Indicar-ne les dimensions, els possibles indicadors quantitatius i l'evidència qualitativa rellevant per observar-los empíricament.
- Mesurar un fenomen social amb aquests instruments a partir d'un marc teòric d'anàlisi.
- Obtenir conclusions a partir de la informació recollida amb aquest instrument.
- Relacionar-los amb els diferents enfocaments de la sociologia.
- Treballar en equip i en xarxa en situacions diverses
- Utilitzar el programari apropiat per als instruments estadístics multivariable avançats.
- Utilitzar el programari apropiat per als instruments estadístics multivariable bàsics.
- Utilitzar el programari apropiat per als instruments estadístics univariable.
- Utilitzar els instruments estadístics multivariable bàsics.
- Utilitzar els instruments estadístics multivariats avançats.
- Utilitzar els instruments estadístics univariats.
Continguts
Introducció general
– Objectius de l’assignatura, continguts, dinàmica del curs i avaluació
– L’anàlisi multivariable: característiques i classificació de les tècniques
– El programari per a l’anàlisi de dades estadístiques
PART I. L’anàlisi d’interdependència amb variables qualitatives
Tema 1. L’anàlisi de taules de contingència
– Anàlisi clàssica de taules de contingència multidimensionals
Tema 2. L’anàlisi log-lineal
– L’anàlisi logarítmica lineal general
PART II. L’anàlisi de dependència
Tema 3. L’anàlisi de variància
– L’anàlisi de variància unifactorial
– L’anàlisi de variància multifactorial
Tema 4. L’anàlisi de regressió
– L’anàlisi de regressió simple
– L’anàlisi de regressió múltiple
PART III. L’anàlisi d’interdependència per a la construcció de tipologies
Tema 5. L’anàlisi factorial
– Fonaments matemàtics d’anàlisi multivariada de dades
– L’anàlisi factorial de components principals
– L’anàlisi factorial de correspondències
Tema 6. L’anàlisi de classificació
– Anàlisis de classificació i la construcció de tipologies
– L’anàlisi de classificació automàtica
Metodologia
El curs es planteja amb una dinàmica d’ensenyament i aprenentatge continuada, el que implica el seguiment dels ritmes del curs i dels diversos continguts que s’han dissenyat d’acord amb les diferents activitats lectives programades. Els continguts de la matèria tenen un fil conductor lligat al procés d’investigació i per la continuïtat de l’aprenentatge de conceptes i d’instruments que s'incorporen de manera progressiva , així com per la resolució de problemes i qüestions, que es basen en l’assimilació i en la pràctica de cada tema anterior de l’assignatura.
Atès que l’objectiu de la formació és que l’alumnat aprengui a investigar en sociologia fent servir tècniques estadístiques avançades, la metodologia docent i les activitats formatives de l’assignatura resulten de la combinació de sessions expositives amb exercicis de resolució de problemes i pràctiques a l’aula que permetin aplicar els conceptes adquirits i tècniques explicades, així com tutories de seguiment i treball autònom.
Activitats formatives
| Títol | Hores | ECTS | Resultats d'aprenentatge |
|---|---|---|---|
| Tipus: Dirigides | |||
| Classes magistrals | 30 | 1,2 | 3, 6, 7, 8, 9, 11, 12, 13, 18, 20, 21 |
| Preparació individual dels exercicis pràctics | 30 | 1,2 | 4, 8, 13, 14, 18, 20, 21 |
| Pràctiques a l'aula | 14 | 0,56 | 3, 6, 9, 13, 14, 18, 20, 21 |
| Tutories grupals programades | 4 | 0,16 | 1, 3, 6, 9, 13, 16, 18, 20 |
| Tipus: Supervisades | |||
| Tutories grupals programades | 2 | 0,08 | 1, 2, 3, 6, 9, 10, 13, 14, 16, 18, 20, 21 |
| Tipus: Autònomes | |||
| Lectures dels textos | 30 | 1,2 | 8, 11, 13, 18, 20, 21 |
| Treball en equip | 30 | 1,2 | 2, 3, 6, 9, 10, 13, 14, 16, 18, 20, 21 |
Avaluació
L’assignatura s’avalua de forma continuada. Se superarà l'assignatura si la nota mitjana ponderada final de les activitats d’avaluació és igual o superior a 5 sobre 10.
En l’avaluació es combinen tres aspectes:
1) Els treballs d'anàlisi (75%): consistiran en la realització en grups de 3 persones de 2 treballs d’anàlisi sociològica de dades quantitatives. S’exigeix una nota mínima de 4 sobre 10 de cada treball. Els treballs s’hauran de presentar prèviament en un seminari i seran coavaluats per part de l’alumnat durant la sessió. Els continguts són els següents:
1. Anàlisi de taules de contingència multidimensionals i log-lineal:
− Avaluació de la presentació prèvia del treball al seminari (4,5%).
− Avaluació del treball(33%).
2. Anàlisi tipològica tot combinant l’anàlisi factorial i de classificació:
− Avaluació de la presentació prèvia del treball al seminari (4,5%).
− Avaluació del treball (33%).
2) Els exercicis pràctics (15%): consistiran en la realització individual a l’aula d’informàtica de 6 exercicis de seguiment de la matèria i d’aprenentatge de les diferents tècniques d’anàlisi de dades ensenyades a l’assignatura, en què caldrà aplicar-les, amb l’ajut del programari estadístic, al tractament d’unes dades estadístiques tot resseguint unes pautes que guiaran l’exercici i sobre els que caldrà contestar a diverses preguntes d’un qüestionari. S’exigeix una nota mitjana final de 4 sobre 10 del conjunt dels exercicis. Els exercicis corresponenals continguts d’aquestes6 tècniques:
1. Anàlisi de taules de contingència multidimensionals (2,5%)
2. Anàlisi log-lineal (2,5%)
3. Anàlisi de variància (2,5%)
4. Anàlisi de regressió (2,5%)
5. Anàlisi factorial de components principals i de correspondències múltiples (2,5%)
6. Anàlisi de classificació (2,5%)
3) El seguiment i la participació (10%) a les sessions de l’assignatura. Es requereix l’assistència continuada i participar de les activitats a l’aula a més d’un treball autònom constant i de compliment dels terminis de les diferents activitats. En particular, s’exigeix una assistència mínima al 80% de les sessions. Es puntuarà sobre un màxim d’1 en funció del seguiment i de si l’assistència es situa entre el 80 i el 100%. Si no s’assoleix el 80% es considerarà que no s’ha fet una avaluació continuada i l’abandonament de l’assignatura. S’exceptuaran les absències justificades i documentades sempre i quan l’assistència final sigui com a mínim del 65%.
Si de forma injustificada no s’acompleix amb el seguiment o no es realitza d’alguna de les activitats d’avaluació això suposarà l'abandonament de l’assignatura, independentment de la nota obtinguda a la resta d’activitats d’avaluació.
Avaluació compensatòria
– Es podrà fer l’avaluació compensatòria tan sols si s’ha seguit l’avaluació continuada i s’han realitzat totes les activitats d’avaluació.
– Per a recuperar els treballs caldrà comentar-los obligatòriament en una tutoria per indicar els aspectes que caldrà corregir o millorar.
– Si, de forma excepcional i justificada, no s’ha fet algun dels exercicis pràctics (2 com a màxim) o bé la nota mitjana de tots ells és inferior a 4, es podran recuperar. La recuperació consistirà a reproduir un exercici d’anàlisi de dades amb el programari, de les mateixes característiques del realitzat a la classe pràctica. Caldrà contestar a les mateixes preguntes del qüestionari de l’exercici pràctic però adaptades a unes altres variables escollides de la mateixa o diferent base de dades. Es presentarà un document de text en format de MS-Word amb els resultats de taules i gràfics i un comentari breu d’interpretació dels resultats.
– La recuperació de cada treball o exercici es puntuarà sobre un màxim de 7 i s’exigirà una nota mínima de 4.
La data límit de presentació de les recuperacions serà el 31 de gener.
D’acord amb l’article 117.2 de la Normativa acadèmica de la UAB, l’avaluació dels alumnes repetidors podrà consistir en una sola prova de síntesi. L’alumnat repetidor que es vulgui acollir a aquesta possibilitat, caldrà que es posi en contacte amb el professorat a principi de curs. Si voleu consultar la Normativa acadèmica de la UAB, la teniu aquí.
Activitats d'avaluació
| Títol | Pes | Hores | ECTS | Resultats d'aprenentatge |
|---|---|---|---|---|
| Exercicis pràctics | 15,0% | 10 | 0,4 | 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22 |
| Seguiment de l'assignatura | 10,0% | 0 | 0 | 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 12, 13, 14, 15, 17, 18, 19, 20, 21, 22 |
| Treballs d'anàlisi | 75,0% | 0 | 0 | 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22 |
Bibliografia
Bibliografia bàsica
López-Roldán, P.; Fachelli, S. (2015). Metodología de la investigación social cuantitativa. Bellaterra (Barcelona): Dipòsit Digital de Documents, Universitat Autònoma de Barcelona. 1a. edición.
http://ddd.uab.cat/record/129382 | http://pagines.uab.cat/plopez/content/misc
López-Roldán, P. (2015). Recursos para la investigación social. Dipòsit Digital de Documents. Bellaterra (Barcelona): Universitat Autònoma de Barcelona.
http://ddd.uab.cat/record/89349 | http://pagines.uab.cat/plopez
Bibliografia complementària
El manual Metodología de la investigación social cuantitativa (MISC) conté a cada capítol una relació de referències bibliogràfiques específiques que complementen la bibliografia bàsica.
Referències bibliogràfiques seleccionades:
Aldás, J.; Uriel, E. (2017). Análisis multivariante aplicado con R. Madrid: Paraninfo.
Ato García, M.; López García, J. J. (1996). Análisis estadístico para datos categóricos. Madrid: Síntesis.
Bailey, K. D. (1994). Typologies and Taxonomies. An Introduction to Classification Techniques. Thousand Oaks (California): Sage.
Bouso, J. (2013). El paquete estadístico R. Madrd: CIS.
Cea d’Ancona, M. A. (2002). Anàlisis multivariable. Teoría y pràctica en la investigación social. Madrid: Sintesis.
Christensen, R. R. (1997). Log-linear models and logistic regression. New York: Springer-Verlag.
Correa Piñero, A. D. (2002). Análisis logarítmico lineal. Madrid: La Muralla.
Greenacre, M. J. (2008). La práctica del análisis de correspondencias. Madrid: Fundación BBVA. http://www.fbbva.es/TLFU/tlfu/esp/publicaciones/libros/fichalibro/index.jsp?codigo=300
García Ferrando, M. (1987). Socioestadística. Introducción a la estadística en sociología. 2a edició amp. Madrid: Alianza. Alianza Universidad Textos, 96.
Guillén, M. F. (1992). Análisis de regresión múltiple. Madrid: Centro de Investigaciones Sociológicas.
Hernández Encinas, L. (2001). Técnicas de taxonomía numérica. Madrid: La Muralla.
Joaristi Olariaga, L.; Lizasoain Hernandez, L. (1999). Análisis de correspondencias. Madrid: La Muralla.
López-Roldán, P.; Fachelli, S. (2018). Metodología de construcción de tipologías para el análisis de la realidad social. Bellaterra (Cerdanyola del Vallès): Dipòsit Digital de Documents, Universitat Autònoma de Barcelona. 2a. edición.
Marradi, A. (1990). Classification, typology, taxonomy. Quality & Quantity, 24, 129-157.
MacFarland, T. W. (2012). Two-Way Analysis of Variance: Statistical Tests and Graphics Using R. New York: Springer.
Pardo, A; Ruiz, M. A.; San Martín, R. (2015). Análisis de datos en ciencias sociales y de la salud. Madrid: Síntesis.
Powers, D. A.; Xie, Y. (2008). Statistical Methods for Categorical Data Analysis. Bingley, U.K.: Emerald. 2a. edició.
Sánchez Carrión, J.J. (1999). Manual de análisis estadístico de los datos. Madrid: Alianza. Manuales, 055.
Sánchez Carrión, J. J. (Ed.) (1984). Introducción a las técnicas de multivariable aplicadas a las ciencias sociales. Madrid: Centro de Investigaciones Sociológicas.
Sánchez Carrión, J. J. (1989). Análisis de tablas de contingencia. El uso de los porcentajes en ciencias sociales. Madrid: Centro de Investigaciones Sociológicas-Siglo XXI.
Tejedor, F. J. (1999). Análisis de varianza: introducción conceptual y diseños básicos. Madrid: La Muralla.
VV.AA. (1996). La construcció de tipologies. Exemples. Monogràfic de Papers. Revista de Sociologia, 48. http://ddd.uab.cat/search?cc=papers&f=issue&p=02102862n48&rg=100&sf=fpage&so=a&ln=en