PROGRAMA DE ASIGNATURA

Transcripción

1 1. NOMBRE DE LA ASIGNATURA Estadística IV PROGRAMA DE ASIGNATURA 2. NOMBRE DE LA ASIGNATURA EN INGLÉS Statistics IV 3. TIPO DE CRÉDITOS DE LA ASIGNATURA SCT/ UD/ OTROS/ 4. NÚMERO DE CRÉDITOS 5. HORAS DE TRABAJO PRESENCIAL DEL CURSO 6. HORAS DE TRABAJO NO PRESENCIAL DEL CURSO 1

2 7. OBJETIVO GENERAL DE LA ASIGNATURA Al finalizar el curso se espera que el alumno sea capaz de dominar el uso y aplicación de técnicas de análisis estadístico multivariado en el marco de procesos de investigación cuantitativa. 8. OBJETIVOS ESPECÍFICOS DE LA ASIGNATURA Al finalizar el curso se espera que el alumno sea capaz de: -Comprender en sus principios y conceptos teóricos las principales técnicas y modelos de análisis estadístico multivariado. -Analizar e interpretar resultados de la aplicación de modelos de análisis estadístico multivariado. -Resolver problemas de investigación social de carácter complejo a partir del uso de técnicas y modelos estadísticos multivariados. -Manejar el programa SPSS para el procesamiento y análisis estadístico de los datos de las principales técnicas de análisis estadístico multivariado. 9. SABERES / CONTENIDOS CONTENIDO 1: INTRODUCCIÓN AL ANÁLISIS MULTIVARIABLE. Definición y características del análisis multivariable, clasificación de las técnicas estadísticas multivariables, objetivos de investigación asociados al análisis estadístico multivariable, preparación de los datos y verificación de las principales condiciones de aplicación. CONTENIDO 2: ANÁLISIS FACTORIAL Y COMPONETES PRINCIPALES. Diferencias entre análisis factorial clásico y análisis de componentes principales, condiciones de aplicación, objetivos de la técnica, identificación y cálculo de factores, rotación, varianza explicada, interpretación de factores y aplicaciones con Spss. CONTENIDO 3: ANÁLISIS DE CORRESPONDENCIAS. Definición del análisis de correspondencias, condiciones de aplicación, objetivos de la técnica, metodologías de cálculo (correspondencias simples y escalamiento óptimo), lectura e interpretación del mapa de posicionamiento y aplicaciones con SPSS. 2

3 CONTENIDO 4: ANÁLISIS DE TIPOLOGÍAS. Definición del análisis de tipología, condiciones de aplicación, objetivos de la técnica, metodologías de cálculo (k-medias y método jerárquico), interpretación de las tipologías y aplicaciones con SPSS. CONTENIDO 5: ANÁLISIS DISCRIMINANTE. Definición del análisis discriminante, condiciones de aplicación, objetivos de la técnica, cálculo de funciones discriminantes, proceso de clasificación, interpretación de los resultados y aplicaciones con SPSS. CONTENIDO 6: MODELOS LOG-LINEALES. Definición del modelo logarítmico lineal, condiciones de aplicación, objetivos de la técnica, análisis de la capacidad de ajuste del modelo, tipo de modelos (saturado, personalizado y mejor modelo), interpretación de los resultados y aplicaciones con SPSS. CONTENIDO 7: ECUACIONES ESTRUCTURALES. Definición del modelo de ecuaciones estructurales, condiciones de aplicación, objetivos de la técnica, análisis de la capacidad de ajuste del modelo, etapas en el análisis causal, interpretación de los resultados y aplicaciones con SPSS. 10. METODOLOGÍA El curso se desarrollará mediante clases expositivas-prácticas en las que se revisarán los conceptos y principios teóricos de cada técnica. A su vez, mediante ejemplos concretos, se entregarán orientaciones para el procesamiento estadístico de cada técnica de análisis, mediante el programa SPSS. En la fase práctica de cada clase se proporcionarán herramientas para una adecuada interpretación de los resultados. Complementariamente los alumnos tendrán sesiones de ayudantía en las que se desarrollarán en forma guiada, ejercicios prácticos de procesamiento, análisis e interpretación de resultados mediante el uso del programa estadístico SPSS Se espera que los estudiantes complementen los contenidos del curso con la lectura de artículos e informes de investigación en los que se ha trabajado con técnicas estadísticas multivariables. 3

4 11. METODOLOGÍAS DE EVALUACIÓN 2 trabajos grupales consistentes en el desarrollo de un proceso de investigación en base a la aplicación de 2 modelos de análisis estadístico multivariado (se escogen entre 3 posibilidades). Se deberá plantear un breve diseño de investigación cuyos objetivos puedan ser respondidos a partir de las técnicas revisadas en clases. Para el desarrollo de los trabajos se deberán utilizar bases de datos pre-existentes de libre acceso. Los grupos de trabajo deberán estar conformados por 4 estudiantes. 2 pruebas individuales en las que los estudiantes deberán desarrollar ejercicios, interpretar salidas de resultados y responder preguntas sobre la bibliografía. 1 examen final en el que los estudiantes deberán desarrollar ejercicios, interpretar salidas de resultados y responder preguntas sobre la bibliografía. Podrán eximirse del examen quienes en las evaluaciones anteriores obtengan un promedio igual o superior a 5,5 La ponderación de las evaluaciones es la siguiente Presentación examen Nota final Trabajo 1 25% 15% Trabajo 2 25% 15% Prueba 1 25% 15% Prueba 2 25% 15% Examen 40% Al final del semestre se fijará una fecha para tomar pruebas recuperativas. Estas solo podrán ser rendidas por quienes hayan, a su debido tiempo, presentado justificación médica por no haberse presentado a rendir la prueba en la fecha original. 4

5 12. REQUISITOS DE APROBACIÓN ASISTENCIA: 50%, acorde al reglamento de la carrera. NOTA DE APROBACIÓN MÍNIMA (Escala de 1.0 a 7.0): 4,0 REQUISITOS PARA PRESENTACIÓN A EXÁMEN: Examen de primera oportunidad: Haber rendido todas las evaluaciones parciales (pruebas y trabajos) Haber obtenido una nota de presentación igual o superior a 3,5. Examen de segunda oportunidad: Haber rendido todas las evaluaciones parciales (pruebas y trabajos) Haber obtenido nota de presentación inferior a 3,5. Haber obtenido un promedio inferior a 4,0 luego de dar el examen de primera oportunidad. OTROS REQUISITOS: Estadística II (prerrequisito) 13. PALABRAS CLAVE estadística multivariable; análisis de datos; procesamiento estadístico de datos 14. BIBLIOGRAFÍA OBLIGATORIA Cea, M. A. (2004). Análisis Multivariable. Teoría y Práctica de la Investigación Social. Madrid: Síntesis. ISBN: Correa A. (2002). Análisis Logarítmico Lineal. Madrid: La Muralla. ISBN: Greenacre M. (2008). La Práctica del Análisis de Correspondencias. Fundación BBVA. ISBN: Manzano A; Zamora S. (2009). Sistema de Ecuaciones Estructurales: Una Herramienta de Investigación. México: Centro Nacional de Evaluación para la Educación Superior, A.C. (Ceneval) Vivanco M. (1999). Análisis Estadístico Multivariable. Santiago: Editorial Universitaria. ISBN:

6 15. BIBLIOGRAFÍA COMPLEMENTARIA Ato G.; Lopez J.J. (1996) Análisis Estadístico para Datos Categóricos. Madrid: Síntesis. ISBN: Brown T. (2006) Confirmatory Factor Analysis for Applied Research. The Guilford Press. ISBN-13: Gil F; Rodriguez G; García J; Rodriguez G. (2000) Análisis Factorial. Madrid: La Muralla. ISBN Giri N.(2004). Multivariate Statistical Analysis. New York: Marcel Dekker Inc. ISBN: Hair J.F.; Anderson R. E., Tatham R.L (2001). Análisis Multivariable. Madrid: Prentice Hall. ISBN: , Harrington D. (2009) Confirmatory Factor Analysis. New York/ London: Oxford University Press, Inc. ISBN Izenman A. (2008) Modern Multivariate Statistical Techniques. Regression, Classification, and Manifold Learning. New York: Springer Science+Business Media, LLC. ISBN: Johnson D. (2001). Métodos Multivariados Aplicados al Análisis de Datos. Mexico: Thomson. ISBN: Levy J.P; Varela J. (2003) Análisis Multivariable para las Ciencias Sociales. Madrid: Perason. Prentice Hall. ISBN: Martinez R.(1999) El Análisis Multivariante en la Investigación Científica. Madrid: La Muralla. ISBN: Peña. D. (2002) Análisis de Datos Multivariantes. Madrid: McGraw-Hill. ISBN: Raykov T. Marcoulides G. (2006) A First Course in Structural Equation Modeling. Ney Jersey: Lawrence Erlbaum Associates, Inc. ISBN: Visauta B. (2003). Análisis estadístico con SPSS para Windows. Volumen II Estadística Multivariante. Mc Graw Hill. ISBN:

7 16. RECURSOS WEB NOMBRE COMPLETO DEL DOCENTE RESPONSABLE / COORDINADOR Gabriela Azócar 7