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2020/2021

Análisis multivariado de datos

Código: 101148 Créditos ECTS: 6
Titulación Tipo Curso Semestre
2500262 Sociología OB 3 1
La metodología docente y la evaluación propuestas en la guía pueden experimentar alguna modificación en función de las restricciones a la presencialidad que impongan las autoridades sanitarias.

Contacto

Nombre:
Pedro López Roldán
Correo electrónico:
Pedro.Lopez.Roldan@uab.cat

Uso de idiomas

Lengua vehicular mayoritaria:
catalán (cat)
Algún grupo íntegramente en inglés:
No
Algún grupo íntegramente en catalán:
Algún grupo íntegramente en español:
No

Equipo docente

Ancor Mesa Mendez

Prerequisitos

Para poder cursar esta asignatura se aconseja haber realizado el seguimiento con suficiencia de las asignaturas Métodos Cuantitativos de Investigación Social y de Métodos de Análisis.

Objetivos y contextualización

La asignatura constituye un curso de introducción a las técnicas de análisis multivariable de datos estadísticos que se plantea como continuación de la perspectiva cuantitativa de investigación social iniciada en el grado. Los procedimientos, métodos y técnicas ya tratados hasta ahora se ampliarán para considerar lo que podemos llamar de forma general como el paso de los procedimientos de análisis bivariable a los procedimientos de análisis multivariable.

En el contexto del itinerario de materias técnicas y metodológicas, que buscan ofrecer una panorámica completa de los diferentes procedimientos de la actividad científica sociológica, y dadas la extensión y variedad de los procedimientos de análisis en el ámbito de las ciencias sociales, conlleva dirigir la enseñanza hacia la selección de unos pocos temas o instrumentos considerados como algunos de los más fundamentales y de mayor interés en la práctica de la investigación sociológica.

En concreto, con la asignatura se pretende:

1) Desde el punto de vista del alumnado, la construcción de su aprendizaje se llevará a cabo a partir de:

- El conocimiento y comprensión de los principales conceptos asociados al análisis multivariable de datos estadísticos, ejemplificados con los conceptos sociológicos.
- La capacidad de aplicación de los instrumentos técnicos destinados al análisis avanzado de los datos estadísticos considerados en el curso.
- Saber utilizar de forma instrumental el software estadístico para el análisis estadístico bivariable y multivariable.
- Saber interpretar los resultados estadísticos de un análisis de datos desde el punto de vista técnico y sustantivo de acuerdo con unos objetivos conocimiento yestudio de la realidad social.

2) Desde las condiciones generales de una asignatura de este tipo en relación al aprovechamiento del alumnado se trata de:

- Facilitar la comprensión, el manejo y la interpretación de un sistema conceptual algebraico y estadístico básico para asimilar el uso de las técnicas que implican la cuantificación y la formalización de los fenómenos sociales.
- Enmarcar de manera equilibrada, comprensiva e integradora los contenidos de esta asignatura dentro del conjunto de los métodos habituales en sociología. 

Dada la situación de excepcionalidad derivada de la pandemia de la Covid-19 y ante la incertidumbre de la situación sanitaria para el próximo curso, la dinámica docente y los criterios de evaluación podrán adaptarse a las necesidades de cada momento. Esta Guía Docente recoge la información habitual con docencia presencial. En el caso de tener que organizar de forma diferente la docencia y el aprendizaje, en particular, combinando los formatos presencial y online, la Guía Docente se modificará de acuerdo con las orientaciones dadas por parte de la Facultad y de la Universidad.

Competencias

  • Aplicar los principales métodos y técnicas cuantitativas y cualitativas de investigación social a un tema concreto.
  • Buscar fuentes documentales a partir de conceptos.
  • Desarrollar estrategias de aprendizaje autónomo.
  • Desarrollar un pensamiento y un razonamiento crítico y saber comunicarlos de manera efectiva, tanto en las lenguas propias como en una tercera lengua.
  • Describir los fenómenos sociales de forma teóricamente relevante y teniendo en cuenta la complejidad de los factores implicados, de sus causas y de sus efectos.
  • Diseñar un proyecto de investigación social definiendo un marco teórico exhaustivo con unos conceptos claros, formulando hipótesis coherentes y significativas, eligiendo las técnicas de investigación apropiadas para los conceptos adoptados, y analizando los resultados empíricos obtenidos con ellas.
  • Enumerar la metodología y las técnicas de investigación que apoyan las principales hipótesis sobre las relaciones sociales, las posiciones y prácticas de los individuos en la estructura social y los cambios sociales.
  • Evaluar la calidad del propio trabajo.
  • Gestionar el propio tiempo, planificando el estudio propio, gestionando la relación con un tutor/a o asesor/a, así como estableciendo y cumpliendo los plazos adecuados para un proyecto de trabajo.
  • Trabajar en equipo y en red en situaciones diversas.

Resultados de aprendizaje

  1. Buscar fuentes documentales a partir de conceptos.
  2. Definir conceptos de análisis.
  3. Desarrollar estrategias de aprendizaje autónomo.
  4. Desarrollar un pensamiento y un razonamiento crítico y saber comunicarlos de manera efectiva, tanto en las lenguas propias como en una tercera lengua.
  5. Elaborar un instrumento de análisis significativo para esta hipótesis.
  6. Evaluar la calidad del propio trabajo.
  7. Explicar la base metodológica de estos métodos y técnicas cuantitativos y cualitativos.
  8. Formular una hipótesis con estos conceptos.
  9. Gestionar el propio tiempo, planificando el estudio propio, gestionando la relación con un tutor/a o asesor/a, así como estableciendo y cumpliendo los plazos adecuados para un proyecto de trabajo.
  10. Identificar los principales métodos y técnicas cuantitativos y cualitativos.
  11. Indicar sus dimensiones, sus posibles indicadores cuantitativos y la evidencia cualitativa relevante para observarlos empíricamente.
  12. Medir un fenómeno social con estos instrumentos a partir de un marco teórico de análisis.
  13. Mencionar los principales conceptos de la sociología.
  14. Obtener conclusiones a partir de la información recogida con este instrumento.
  15. Relacionarlos con los distintos enfoques de la sociología.
  16. Trabajar en equipo y en red en situaciones diversas.
  17. Utilizar el software apropiado para los instrumentos estadísticos multivariados avanzados.
  18. Utilizar el software apropiado para los instrumentos estadísticos multivariados básicos.
  19. Utilizar el software apropiado para los instrumentos estadísticos univariados.
  20. Utilizar los instrumentos estadísticos multivariados avanzados.
  21. Utilizar los instrumentos estadísticos multivariados básicos.
  22. Utilizar los instrumentos estadísticos univariados.

Contenido

Introducción general
- Objetivos de la asignatura, contenidos, dinámica del curso y evaluación
- El análisis multivariable: características y clasificación de las técnicas
- El software para el análisis de datos estadísticos

PARTE I. El análisis de interdependencia con variables cualitativas

Tema 1. El análisis de tablas de contingencia
- Análisis clásico de tablas de contingencia multidimensionales

Tema 2. El análisis log-lineal
- El análisis logarítmico lineal general

PARTE II. El análisis de dependencia

Tema 3. El análisis de varianza
- El análisis de varianza unifactorial
- El análisis de varianza multifactorial

Tema 4. El análisis de regresión
- El análisis de regresión simple
- El análisis de regresión múltiple

PARTE III. El análisis de interdependencia para la construcción de tipologías

Tema 5. El análisis factorial
- Fundamentos matemáticos de análisis multivariado de datos
- El análisis factorial de componentes principales
- El análisis factorial de correspondencias

Tema 6. El análisis de clasificación
- Análisis de clasificación y la construcción de tipologías
- El análisis de clasificación automática

Metodología

El curso se plantea con una dinámica de enseñanza y aprendizaje continuada, lo que implica el seguimiento de los ritmos del curso y de los diversos contenidos que se han diseñado de acuerdo con las diferentes actividades lectivas programadas. Los contenidos de la materia tienen un hilo conductor ligado al proceso de investigación y por la continuidad del aprendizaje de conceptos e instrumentos que se incorporan de forma progresiva, así como para la resolución de problemas y cuestiones que se basan en la asimilación y en la práctica de cada tema anterior de la asignatura.

Dado que el objetivo de la formación es que el alumnado aprenda a investigar en sociología utilizando técnicas estadísticas avanzadas, la metodología docente y las actividades formativas de la asignatura resultan de la combinación de sesiones expositivas con ejercicios de resolución de problemas y prácticas en el aula que permitan aplicar los conceptos adquiridos y técnicas explicadas, así como de tutorías de seguimiento y trabajo autónomo.

Actividades

Título Horas ECTS Resultados de aprendizaje
Tipo: Dirigidas      
Clases magistrales 30 1,2 2, 5, 13, 7, 8, 10, 11, 12, 18, 21, 20
Preparación individual de los ejercicios prácticos 30 1,2 3, 7, 12, 14, 18, 21, 20
Prácticas en el aula 14 0,56 2, 5, 8, 12, 14, 18, 21, 20
Tutorías grupales programadas 4 0,16 6, 2, 5, 8, 12, 16, 18, 21
Tipo: Supervisadas      
Tutorías grupales programadas 2 0,08 6, 1, 2, 5, 8, 9, 12, 14, 16, 18, 21, 20
Tipo: Autónomas      
Lecturas de los textos 30 1,2 7, 10, 12, 18, 21, 20
Trabajo en grupo 30 1,2 1, 2, 5, 8, 9, 12, 14, 16, 18, 21, 20

Evaluación

La asignatura se evalúa de forma continuada. Se superará la asignatura si la nota media ponderada final de las actividades de evaluación es igual o superior a 5 sobre 10.
En la evaluación se combinan tres aspectos:

1) Los trabajos de análisis (75%): consistirán en la realización en grupos de 3 personas de 2 trabajos de análisis sociológico de datos cuantitativos. Se exige una nota mínima de 4 sobre 10 de cada trabajo. Los trabajos deberán presentarse previamente en un seminario i serán coavaluados por parte del alumnado durante la sesión. Los contenidos son los siguientes:

1. Análisis de tablas de contingencia multidimensionales y log-lineal:
- Evaluación de la presentación previa del trabajo en el seminario (4,5%).
- Evaluación del trabajo (33%).
2. Análisis tipológico combinando el análisis factorial y de clasificación:
- Evaluación de la presentación previa del trabajo en el seminario (4,5%).
- Evaluación del trabajo (33%).

2) Los ejercicios prácticos (15%) consistirán en la realización individual en el aula de informática de 6 ejercicios de seguimiento de la materia y de aprendizaje de las diferentes técnicas de análisis de datos enseñadas en la asignatura, en que se aplicarlas, con la ayuda del software estadístico, el tratamiento de unos datos estadísticos siguiendo unas pautas que guiarán el ejercicio y sobre los que habrá que contestar a varias preguntas de un cuestionario. Se exige una nota media final de 4 sobre 10 del conjunto de los ejercicios. Los ejercicios corresponenals contenidos de estas 6 técnicas:

Análisis de tablas de contingencia multidimensionales (2,5%)
Análisis log-lineal (2,5%)
Análisis de varianza (2,5%)
Análisis de regresión (2,5%)
Análisis factorial de componentes principales y de correspondencias múltiples (2,5%)
Análisis de clasificación (2,5%)

3) El seguimiento i la participación (10%) en las sesiones de la asignatura. Se requiere la asistencia continuada i participar de las actividades en el aula además de un trabajo autónomo constante y de cumplimiento de los plazos de las diferentes actividades. Se exige una asistencia mínima al 80% de las sesiones. Se puntuará entre 8 y 10 (entre 0,8 y 1 si se pondera por el 10% que representa sobre el total), en función del seguimiento y de si la asistencia se sitúa entre el 80 y el 100%. Si no se alcanza el 80% se considerará que no se ha hecho una evaluación continuada y el abandono de la asignatura. Se exceptuaran las ausencias justificadas y documentadas siempre y cuando la asistencia final sea como mínimo del 65%.

Si de forma injustificada no se cumple con el seguimiento o no se realiza de alguna de las actividades de evaluación esto supondrá el abandono de la asignatura, independientemente de la nota obtenida en el resto de actividades de evaluación.

Evaluación compensatoria
- Se podrá optar a la evaluación compensatoria solamente si se ha seguido la evaluación continua.
- Para recuperar los trabajos será necesario comentarlos obligatoriamente en una tutoría para indicar los aspectos que habrá que corregir o mejorar.
- Si, de forma excepcional y justificada, no se ha hecho alguno de los ejercicios prácticos, o bien la nota de estos es inferior a 4, se podrán recuperar. La recuperación consistirá en reproducir un ejercicio de análisis de datos con el software, de las mismas características del realizado en la clase práctica adaptadas a otros datos escogidos, con los resultados de tablas y gráficos y un comentario breve de interpretación de los resultados.
- La recuperación tanto de los trabajos como de los ejercicios se puntuará sobre un máximo de 7.

De acuerdo con el artículo 117.2 de la Normativa académica de la UAB, la evaluación de los alumnos repetidores podrá consistir en una sola prueba de síntesis. El alumnado repetidor que desee acogerse a esta posibilidad, deberá ponerse en contacto con el profesorado a principio de curso. Si queréis consultar la Normativa académica de la UAB, la tenéis aquí.

Actividades de evaluación

Título Peso Horas ECTS Resultados de aprendizaje
Ejercicios prácticos 15,0% 10 0,4 6, 1, 2, 3, 4, 5, 13, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 21, 20, 22
Seguimiento de la asignatura 10,0% 0 0 2, 3, 4, 5, 13, 7, 8, 9, 11, 12, 14, 15, 17, 18, 19, 21, 20, 22
Trabajos de análisis 75,0% 0 0 6, 1, 2, 3, 4, 5, 13, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 21, 20, 22

Bibliografía

Bibliografía básica
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

Bibliografía complementaria
El manual Metodología de la investigación social cuantitativa (MISC) contiene en cada capítulo una relación de referencias bibliográficas específicas que complementan la bibliografía básica.

Referencias bibliográficas seleccionadas:

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