Titulación | Tipo | Curso |
---|---|---|
Gestión, organización y economía de la empresa / Management, Organization and Business Economics | OB | 0 |
Puede consultar esta información al final del documento.
No hay requisitos previos específicos, pero algun conocimiento previo general de estadística es bienvenido.
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.
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.
Título | Horas | ECTS | Resultados de aprendizaje |
---|---|---|---|
Tipo: Dirigidas | |||
Clases magistrales, debates y presentaciones | 100 | 4 | 15, 4, 5, 8, 10, 14, 12, 16, 18 |
Tipo: Supervisadas | |||
Formación y seguimiento del trabajo en curso y casos | 15 | 0,6 | 15, 4, 5, 8, 10, 14, 12, 16, 18 |
Tipo: Autónomas | |||
Lectura de casos relacionados y preparación práctica, estudio y preparación de esquemas | 95 | 3,8 | 15, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 9, 8, 10, 11, 14, 12, 13, 16, 18 |
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.
Título | Peso | Horas | ECTS | Resultados de aprendizaje |
---|---|---|---|---|
Examen | 55% | 10 | 0,4 | 15, 4, 5, 6, 9, 8, 10, 11, 14, 12, 16, 18 |
Participación en clase | 5% | 0 | 0 | 15, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 9, 8, 10, 11, 14, 12, 13, 16, 18 |
Trabajos | 40% | 30 | 1,2 | 15, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 17, 9, 8, 10, 11, 14, 12, 13, 16, 18 |
El sistema seguido en el módulo considera 3 elementos para evaluar el rendimiento de los estudiantes:
1. Participación en clase.
2. Tareas.
3. Prueba.
"Se considera 'no evaluable' el estudiante que no se presenta a ninguna prueba evaluable; por tanto, un alumno que realiza cualquier componente de evaluación continuada ya no puede ser calificado como 'no evaluable'."
Esta asignatura/módulo no prevé el sistema de evaluación única.
Uso de la IA:
Modelo 2 - Uso restringido: “Para esta asignatura, se permite el uso de tecnologías de Inteligencia Artificial (IA) exclusivamente en tareas de soporte, como la búsqueda bibliográfica o de información,
la corrección de textos o las traducciones. El estudiante deberá identificar claramente qué partes han sido generadas con esta tecnología, especificar las herramientas utilizadas e incluir una
reflexión crítica sobre cómo éstas han influido en el proceso y el resultado final de la actividad. La no transparencia del uso de la IA en esta actividad evaluable se considerará falta de honestidad
académica y puede comportar una penalización parcial o total en la nota de la actividad, o sanciones mayores en casos de gravedad.”
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.
STATA, NVivo, R
La información proporcionada es provisional hasta el 30 de noviembre de 2025. A partir de esta fecha, podrá consultar el idioma de cada grupo a través de este enlace. Para acceder a la información, será necesario introducir el CÓDIGO de la asignatura
Nombre | Grupo | Idioma | Semestre | Turno |
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(PLABm) Prácticas de laboratorio (máster) | 30 | Inglés | segundo cuatrimestre | manaña-mixto |
(TEm) Teoría (máster) | 30 | Inglés | segundo cuatrimestre | manaña-mixto |