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Métodos cuantitativos

Código: 41984 Créditos ECTS: 10
2024/2025
Titulación Tipo Curso
4311312 Gestión, organización y economía de la empresa / Management, Organization and Business Economics OB 0

Contacto

Nombre:
Emili Grifell Tatjé
Correo electrónico:
emili.grifell@uab.cat

Equipo docente

Alexandra Simon Villar
Giuseppe Lamberti
(Externo) Alejandro Bello Pintado
(Externo) Mario Pansera

Idiomas de los grupos

Puede consultar esta información al final del documento.


Prerrequisitos

No hay requisitos previos específicos, pero algun conocimiento previo general de estadística es bienvenido.


Objetivos y contextualización

El módulo introduce métodos multivariantes para el análisis cuantitativo de grandes bases de datos.
										
											También incluye métodos para crear y mejorar escalas de medida y 
para el análisis de datos experimentales y no experimentales. Los datos utilizados estarán relacionadas con cuestiones económicas y empresariales,
haciendo especial énfasis en introducir
aspectos de género en los análisis. El uso de paquetes estadísticos se acentúa mediante ejercicios y trabajos aplicados. El módulo también contiene métodos econométricos que incluyen modelos de respuesta,
modelos de regresión censurados discretos, métodos de selección de muestras y modelos de datos de panel. Además, también aborda la programación matemática en el contexto de la investigación operativa.
El curso también introduce conceptos sobre investigación cualitativa.




Competencias

  • Abordar de manera crítica las fuentes documentales cuantitativas relevantes para el análisis económico de las organizaciones.
  • Analizar y sintetizar grandes y complejas cantidades de información cuantitativa y cualitativa utilizando técnicas estadísticas, econométricas y de programación matemática.
  • Capacidad de liderazgo y decisión.
  • Capacidad para trabajar con equipos multidisciplinares e internacionales.
  • Comprender el paso de modelos teóricos relacionados con la empresa a su aplicación empírica.
  • Comprender modelos cuantitativos de la empresa e interpretar sus resultados.
  • Comunicar los resultados de la investigación utilizando los diversos medios disponibles a audiencias diversas.
  • Desarrollar el compromiso ético, social y medioambiental.
  • Desarrollar la capacidad de evaluar las desigualdades por razón de sexo y género, para diseñar soluciones.
  • Desarrollar un pensamiento crítico y constructivo frente a trabajos propios y ajenos.
  • Dominar los instrumentos técnicos y informáticos necesarios para poder desarrollar estudios aplicados.
  • Habilidad para motivar los análisis, interpretar resultados y presentarlos de forma clara y concisa en inglés.
  • Identificar las fuentes de información relevantes y sus contenidos para su posterior explotación.
  • Reconocer los problemas asociados a la comparabilidad de distintas realidades organizativas en las investigaciones con datos internacionales.

Resultados de aprendizaje

  1. Capacidad de liderazgo y decisión.
  2. Capacidad para trabajar con equipos multidisciplinares e internacionales.
  3. Comunicar los resultados de la investigación utilizando los diversos medios disponibles a audiencias diversas.
  4. Conocer distintas técnicas estadísticas, econométricas y de programación matemática.
  5. Conocer y distinguir las características de las diferentes bases de datos empresariales.
  6. Desarrollar el compromiso ético, social y medioambiental.
  7. Desarrollar un pensamiento crítico y constructivo frente a trabajos propios y ajenos.
  8. Dominar el análisis de los datos de origen experimental y encuestas.
  9. Dominar los instrumentos técnicos y informáticos necesarios para poder desarrollar estudios aplicados.
  10. Escoger el modelo teórico más adecuado de acuerdo con los objetivos marcados por la realidad empresarial estudiada.
  11. Habilidad para motivar los análisis, interpretar resultados y presentarlos de forma clara y concisa en inglés.
  12. Identificar las fuentes de datos a nivel internacional.
  13. Identificar las fuentes de información relevantes y sus contenidos para su posterior explotación.
  14. Identificar los aspectos que hacen distintos los modelos teóricos.
  15. Profundizar en las diferencias entre distintas realidades organizativas.
  16. Resolver los modelos de probabilidad y estadística, econometría y programación matemática.
  17. Sabe distinguir tanto en los análisis teóricos como en los análisis empíricos los efectos de las variables sexo y género.
  18. Seleccionar las técnicas más adecuadas para abordar el análisis de información tanto cuantitativas y cualitativa.

Contenido

El módulo proporciona información fundamental para la toma de decisiones en negocios y gestión. 
En particular, el curso proporciona una introducción aplicada al análisis de datos. El objetivo principal es proporcionar a los estudiantes los conocimientos básicos para desarrollar
el análisis empírico y la comprensión de los resultados. El enfoque de la asignatura será esencialmente práctico,
siendo STATA el paquete informático estadístico que se utiliza a lo largo del módulo. Se tratarán los temas siguientes:

Parte 1 1. Gestión de datos, gráficos y aplicaciones. 2. Estadística descriptiva. Importancia. Pruebas de hipótesis. 3. Pruebas de normalidad. Pruebas paramétricas y no paramétricas para la comparación de medias. 4. Análisis de ccorrespondencies. 5. Medidas de asociación. 6. Correlación. 7. Regresión simple y múltiple. 8. Regresión logística. 9. Análisis factorial y de clusters. 10. Modelos de ecuaciones estructurales. 11. Modelos de elección discreta. 12. Modelos censurados y truncados. 13. Datos del panel.

Parte 2

1. Conociemientos básicos de terminologia de investigación en ciencias sociales

2. Entrevistas y focus groups

3. Grounded Theory para la gestión

4. Software para la investigación cualitativa (NVivo)

5. Análisis temático

Puede obtener más información en la página web de MMOBE.

Actividades formativas y Metodología

Título Horas ECTS Resultados de aprendizaje
Tipo: Dirigidas      
Clases magistrales, debates y presentaciones 100 4 10, 15, 14, 12, 5, 4, 16, 18, 8
Tipo: Supervisadas      
Formación y seguimiento del trabajo en curso y casos 15 0,6 10, 15, 14, 12, 5, 4, 16, 18, 8
Tipo: Autónomas      
Lectura de casos relacionados y preparación práctica, estudio y preparación de esquemas 95 3,8 10, 7, 6, 11, 15, 14, 13, 12, 5, 4, 1, 9, 3, 16, 18, 8, 2


El módulo presenta un enfoque práctico; por tanto, las sesiones se programan en las aulas de informática

y se desarrollan mediante el uso de paquetes estadísticos (principalmente STATA).

En general, los profesores presentan diferentes técnicas (objetivos y requisitos relacionados con el tipo de variables),

utilizan los paquetes estadísticos y enseñan cómo se pueden utilizar en relación con las técnicas comentadas anteriormente y,

finalmente, desarrollan algunos ejercicios.

Otros ejercicios y casos se asignan a los estudiantes.

Nota: se reservarán 15 minutos de una clase dentro del calendario establecido por el centro o por la titulación para que el alumnado rellene las encuestas de evaluación de la actuación del profesorado y de evaluación de la asignatura o módulo.


Evaluación

Actividades de evaluación continuada

Título Peso Horas ECTS Resultados de aprendizaje
Examen 55% 10 0,4 10, 6, 11, 15, 14, 12, 5, 4, 9, 16, 18, 8
Participación en clase 5% 0 0 10, 7, 6, 11, 15, 14, 13, 12, 5, 4, 1, 9, 3, 16, 18, 8, 2
Trabajos 40% 30 1,2 10, 7, 6, 17, 11, 15, 14, 13, 12, 5, 4, 1, 9, 3, 16, 18, 8, 2

El sistema seguido en el módulo considera 3 elementos para evaluar el rendimiento de los estudiantes:
										
											
										
											1. Participación en clase.
										
											2. Tareas.
										
											3. Prueba.

Esta asignatura/módulo no prevé el sistema de evaluación única.

Bibliografía

Afifi, A., May, S., and Clark, V.A. (2011) Practical Multivariate Analysis, 5th ed., Chapman & Hall/CRC.

Amemiya, T. (1981) Qualitative Response Models: A Survey, Journal of Economic Literature, 19: 483–536.

Cameron, A.C., and Trivedi, P.K (2009) Microeconomics using Stata, STATA Press.

GIOIA, D. A., CORLEY, K.G., HAMILTON, A.L. (2013). Seeking qualitative rigor in inductive research: Notes on the Gioia methodology. Organizational research methods, vol. 16, no 1, p. 15-31.

Greene, W. (2003) Econometric Analysis. Fifth edition. Upper Saddler River. New Jersey, USA: Prentice – Hall.

GRIX, J. (2002). Introducing students to the generic terminology of social research. Politics, vol. 22, no 3, p. 175-186.

Hair, J., Black, B., Babin, B., Anderson, R., Tatham, R. (2010) Multivariate data analysis. Sixth edition. Upper Saddler River. New Jersey, USA: Prentice – Hall.

Maddala, G. (1983) Limited Dependent and Qualitative Variables in Econometrics. Econometric Society Monographs No 3, Cambridge University Press, Cambridge, chapters 2 and 3.

 

 


Software

STATA, NVivo


Lista de idiomas

Nombre Grupo Idioma Semestre Turno
(PLABm) Prácticas de laboratorio (máster) 30 Inglés segundo cuatrimestre manaña-mixto
(TEm) Teoría (máster) 30 Inglés segundo cuatrimestre manaña-mixto