1. DATOS GENERALES
Asignatura:
TÉCNICAS ESTADÍSTICAS APLICADAS A LA EMPRESA
Código:
54336
Tipología:
OPTATIVA
Créditos ECTS:
6
Grado:
317 - GRADO EN ADMINISTRACIÓN Y DIRECCIÓN DE EMPRESAS (AB)
Curso académico:
2022-23
Centro:
5 - FACULTAD DE CIENCIAS ECONÓMICAS Y EMPRESARIALES ALBACETE
Grupo(s):
12
Curso:
4
Duración:
Primer cuatrimestre
Lengua principal de impartición:
Español
Segunda lengua:
Inglés
Uso docente de otras lenguas:
English Friendly:
S
Página web:
Bilingüe:
N
Profesor:
MATIAS GAMEZ MARTINEZ
- Grupo(s):
12
Edificio/Despacho
Departamento
Teléfono
Correo electrónico
Horario de tutoría
Facultad de Ciencias Económicas y Empresariales. Despacho 3.13
ECONOMÍA APLICADA I
926053495
matias.gamez@uclm.es
Se publicará en Campus Virtual
2. REQUISITOS PREVIOS
Es recomendable, aunque no obligatorio, haber superado con anterioridad las asignaturas de Estadística Empresarial e Inferencia Estadística e Introducción a la Econometría.
3. JUSTIFICACIÓN EN EL PLAN DE ESTUDIOS, RELACIÓN CON OTRAS ASIGNATURAS Y CON LA PROFESIÓN
Actualmente es muy frecuente en el mundo de la empresa la disponibilidad de grandes volúmenes de datos y el manejo de herramientas informáticas que permiten la extracción adecuada de la información que encierran. En este proceso, el conocimiento y uso de técnicas estadísticas adecuadas es fundamental para el descubrimiento de nuevas y significativas relaciones y patrones de comportamiento dentro de los datos. El objetivo de la asignatura es proporcionar al alumno las herramientas necesarias para la representación, descripción y extracción de patrones y relaciones existentes entre variables en datos multidimensionales, lo que se conoce en la literatura estadística como “data mining”.
4. COMPETENCIAS DE LA TITULACIÓN QUE LA ASIGNATURA CONTRIBUYE A ALCANZAR
| Competencias propias de la asignatura | |
|---|---|
| Código | Descripción |
| E07 | Comprender el entorno económico como resultado y aplicación de representaciones teóricas o formales acerca de cómo funciona la economía. Para ello serán capaces de comprender y utilizar manuales comunes, así como artículos y, en general, bibliografía puntera en materias centrales de su plan de estudios. |
| E08 | Capacidad de elaborar información económico-financiera relevante para la toma de decisiones. |
| G01 | Poseer habilidades para el aprendizaje continuado, autodirigido y autónomo, lo que les permitirá desarrollar habilidades de aprendizaje necesarias para emprender estudios posteriores con un alto grado de autonomía. |
| G03 | Desarrollar la comunicación oral y escrita para elaborar informes, proyectos de investigación y proyectos empresariales, y ser capaz de defenderlos ante cualquier comisión o colectivo (especializado o no) en más de un idioma, recogiendo evidencias pertinentes e interpretándolas de forma adecuada. |
| G04 | Utilizar de manera adecuada las TIC, aplicándolas al departamento empresarial correspondiente con programas específicos de dichos ámbitos empresariales. |
5. OBJETIVOS O RESULTADOS DE APRENDIZAJE ESPERADOS
| Resultados de aprendizaje propios de la asignatura | |
|---|---|
| Descripción | |
| Búsqueda de información, su análisis, interpretación, síntesis y transmisión. | |
| Conocer las herramientas y métodos para el análisis cuantitativo de la empresa y su entorno, incluyendo los modelos para la toma de decisiones empresariales así como los modelos de previsión económica. | |
| Conocer los modelos y técnicas de análisis del entorno económico y jurídico al que las empresas se enfrentan en la actualidad, con especial atención a la búsqueda de oportunidades y la anticipación a los posibles cambios. | |
| Resolución de problemas de forma creativa e innovadora. | |
| Resultados adicionales | |
| Descripción | |
| Aprender a programa en el lenguaje estadístico-matemático R y aplicar e interpretar las técnicas estudiadas | |
6. TEMARIO
-
Tema 1: Introducción al Análisis Multivariante. Distribución Normal Multivariante
-
Tema 2: Análisis de la Varianza
-
Tema 3: Técnicas de Reducción de la Dimensión
-
Tema 4: Técnicas de Agrupación
-
Tema 5: Técnicas para el Análisis de Datos Cualitativos
-
Tema 6: Otras Técnicas para el Análisis de Datos en la Empresa
7. ACTIVIDADES O BLOQUES DE ACTIVIDAD Y METODOLOGÍA
| Actividad formativa | Metodología | Competencias relacionadas (para títulos anteriores a RD 822/2021) | ECTS | Horas | Ev | Ob | Descripción | |
| Enseñanza presencial (Teoría) [PRESENCIAL] | Método expositivo/Lección magistral | E07 E08 G01 G03 G04 | 0.9 | 22.5 | N | N | Clases presenciales expositivas, en ellas el profesor centrará el tema y se explicarán los contenidos fundamentales del mismo. | |
| Enseñanza presencial (Prácticas) [PRESENCIAL] | Otra metodología | E07 E08 G01 G03 G04 | 0.9 | 22.5 | N | N | Clase presencial de prácticas: ejercicios, seminarios, debates. | |
| Estudio o preparación de pruebas [AUTÓNOMA] | Trabajo autónomo | E07 E08 G01 G04 | 1.6 | 40 | N | N | Trabajo autónomo del alumno tutorizado por el profesor. | |
| Otra actividad presencial [PRESENCIAL] | Seminarios | E07 G01 G03 G04 | 0.52 | 13 | S | N | Realización de actividades presenciales autorizadas por parte del profesor. | |
| Elaboración de informes o trabajos [AUTÓNOMA] | Trabajo en grupo | E07 E08 G01 G03 G04 | 2 | 50 | S | N | Talleres de trabajo en grupo. Al comenzar el curso se crearán grupos de trabajo y se les encargará un proyecto que irán desarrollando a lo largo de todo el curso. | |
| Prueba final [PRESENCIAL] | Pruebas de evaluación | E07 G01 G04 | 0.08 | 2 | S | S | Preparación y realización de prueba escrita con cuestionario y ejercicios a resolver. | |
| Total: | 6 | 150 | ||||||
| Créditos totales de trabajo presencial: 2.4 | Horas totales de trabajo presencial: 60 | |||||||
| Créditos totales de trabajo autónomo: 3.6 | Horas totales de trabajo autónomo: 90 | |||||||
Ev: Actividad formativa evaluable Ob: Actividad formativa de superación obligatoria (Será imprescindible su superación tanto en evaluación continua como no continua)
8. CRITERIOS DE EVALUACIÓN Y VALORACIONES
| Sistema de evaluación | Evaluacion continua | Evaluación no continua * | Descripción |
| Resolución de problemas o casos | 20.00% | 0.00% | El alumno tendrá que resolver y entregar una selección de problemas que el profesor irá indicando a lo largo del curso. |
| Prueba final | 40.00% | 100.00% | Prueba escrita de carácter teórico-práctico. |
| Valoración de la participación con aprovechamiento en clase | 10.00% | 0.00% | Se valorará la actitud activa del estudiante en el aula. |
| Realización de trabajos de campo | 30.00% | 0.00% | Al comenzar el curso se crearán grupos de trabajo y se les encargará un proyecto que irán desarrollando a lo largo de todo el curso. Estos proyectos estarán dirigidos por los profesores y podrán exponerse al final del curso. |
| Total: | 100.00% | 100.00% |
* En Evaluación no continua se deben definir los porcentajes de evaluación según lo dispuesto en el art. 4 del Reglamento de Evaluación del Estudiante de la UCLM, que establece que debe facilitarse a los estudiantes que no puedan asistir regularmente a las actividades formativas presenciales la superación de la asignatura, teniendo derecho (art. 12.2) a ser calificado globalmente, en 2 convocatorias anuales por asignatura, una ordinaria y otra extraordinaria (evaluándose el 100% de las competencias).
Criterios de evaluación de la convocatoria ordinaria:
-
Evaluación continua:La asignatura sigue un sistema de evaluación basado en la valoración de diversas actividades formativas y un examen. Se requiere que el alumno obtenga un 4 (sobre 10) en la prueba final de evaluación para hacer media con la calificación obtenida en el resto de actividades formativas propuestas. Según las circunstancias del grupo, y previo acuerdo con los estudiantes, la prueba final podrá ser sustituida incrementando el peso de la parte correspondiente al trabajo de campo y la resolución de problemas o casos.
Respecto a la evaluación en caso de enfermedad u otras circunstancias especiales (normas atenuantes) véase el artículo 6 del Reglamento de Evaluación del Estudiante de la Universidad de Castilla-La Mancha. -
Evaluación no continua:La evaluación consistirá en una prueba única teórico-práctica en la que se evaluarán las competencias de la asignatura. Constará de preguntas de contenido teórico y de prácticas en lenguaje R.
Atendiendo al apartado b del punto 4.2. del Reglamento del Estudiante de 2022, cualquier estudiante podrá cambiarse a la modalidad de evaluación no continua, por el procedimiento que establezca el profesor, siempre que no haya participado durante el periodo de impartición de clases en actividades evaluables que supongan en su conjunto al menos el 50 % de la evaluación total de la asignatura. Si un estudiante ha alcanzado ese 50 % de actividades evaluables o si, en cualquier caso, el periodo de clases hubiera finalizado, se considerará en evaluación continua sin posibilidad de cambiar de modalidad de evaluación.
Respecto a la evaluación en caso de enfermedad u otras circunstancias especiales (normas atenuantes) véase el artículo 6 del Reglamento de Evaluación del Estudiante de la Universidad de Castilla-La Mancha.
Particularidades de la convocatoria extraordinaria:
Solo se podrán recuperar las calificaciones de trabajo en grupo y resolución de problemas (entregándola de nuevo según recomendaciones del profesor) y prueba final (examen). Las calificaciones de las otras secciones se mantendrán pero sin posibilidad de recuperación.
Los alumnos de evaluación no continua, solo tendrán una prueba teórico-práctica con el 100% de la puntuación.
Los alumnos de evaluación no continua, solo tendrán una prueba teórico-práctica con el 100% de la puntuación.
Particularidades de la convocatoria especial de finalización:
No se ha introducido ningún criterio de evaluación
9. SECUENCIA DE TRABAJO, CALENDARIO, HITOS IMPORTANTES E INVERSIÓN TEMPORAL
| No asignables a temas | |
|---|---|
| Horas | Suma horas |
| Estudio o preparación de pruebas [AUTÓNOMA][Trabajo autónomo] | 10 |
| Elaboración de informes o trabajos [AUTÓNOMA][Trabajo en grupo] | 20 |
| Prueba final [PRESENCIAL][Pruebas de evaluación] | 2 |
| Tema 1 (de 6): Introducción al Análisis Multivariante. Distribución Normal Multivariante | |
|---|---|
| Actividades formativas | Horas |
| Enseñanza presencial (Teoría) [PRESENCIAL][Método expositivo/Lección magistral] | 3 |
| Enseñanza presencial (Prácticas) [PRESENCIAL][Otra metodología] | 3 |
| Estudio o preparación de pruebas [AUTÓNOMA][Trabajo autónomo] | 4 |
| Otra actividad presencial [PRESENCIAL][Seminarios] | 1 |
| Elaboración de informes o trabajos [AUTÓNOMA][Trabajo en grupo] | 4 |
| Periodo temporal: Semanas 1 y 2 | |
| Tema 2 (de 6): Análisis de la Varianza | |
|---|---|
| Actividades formativas | Horas |
| Enseñanza presencial (Teoría) [PRESENCIAL][Método expositivo/Lección magistral] | 3 |
| Enseñanza presencial (Prácticas) [PRESENCIAL][Otra metodología] | 3 |
| Estudio o preparación de pruebas [AUTÓNOMA][Trabajo autónomo] | 4 |
| Otra actividad presencial [PRESENCIAL][Seminarios] | 2 |
| Elaboración de informes o trabajos [AUTÓNOMA][Trabajo en grupo] | 4 |
| Periodo temporal: Semanas 3 y 4 | |
| Tema 3 (de 6): Técnicas de Reducción de la Dimensión | |
|---|---|
| Actividades formativas | Horas |
| Enseñanza presencial (Teoría) [PRESENCIAL][Método expositivo/Lección magistral] | 4.5 |
| Enseñanza presencial (Prácticas) [PRESENCIAL][Otra metodología] | 4.5 |
| Estudio o preparación de pruebas [AUTÓNOMA][Trabajo autónomo] | 6 |
| Otra actividad presencial [PRESENCIAL][Seminarios] | 3 |
| Elaboración de informes o trabajos [AUTÓNOMA][Trabajo en grupo] | 6 |
| Periodo temporal: Semanas 5 a 7 | |
| Tema 4 (de 6): Técnicas de Agrupación | |
|---|---|
| Actividades formativas | Horas |
| Enseñanza presencial (Teoría) [PRESENCIAL][Método expositivo/Lección magistral] | 3 |
| Enseñanza presencial (Prácticas) [PRESENCIAL][Otra metodología] | 3 |
| Estudio o preparación de pruebas [AUTÓNOMA][Trabajo autónomo] | 4 |
| Otra actividad presencial [PRESENCIAL][Seminarios] | 2 |
| Elaboración de informes o trabajos [AUTÓNOMA][Trabajo en grupo] | 4 |
| Periodo temporal: Semanas 8 y 9 | |
| Tema 5 (de 6): Técnicas para el Análisis de Datos Cualitativos | |
|---|---|
| Actividades formativas | Horas |
| Enseñanza presencial (Teoría) [PRESENCIAL][Método expositivo/Lección magistral] | 4.5 |
| Enseñanza presencial (Prácticas) [PRESENCIAL][Otra metodología] | 4.5 |
| Estudio o preparación de pruebas [AUTÓNOMA][Trabajo autónomo] | 6 |
| Otra actividad presencial [PRESENCIAL][Seminarios] | 2 |
| Elaboración de informes o trabajos [AUTÓNOMA][Trabajo en grupo] | 6 |
| Periodo temporal: Semanas 10 a 12 | |
| Tema 6 (de 6): Otras Técnicas para el Análisis de Datos en la Empresa | |
|---|---|
| Actividades formativas | Horas |
| Enseñanza presencial (Teoría) [PRESENCIAL][Método expositivo/Lección magistral] | 4.5 |
| Enseñanza presencial (Prácticas) [PRESENCIAL][Otra metodología] | 4.5 |
| Estudio o preparación de pruebas [AUTÓNOMA][Trabajo autónomo] | 6 |
| Otra actividad presencial [PRESENCIAL][Seminarios] | 3 |
| Elaboración de informes o trabajos [AUTÓNOMA][Trabajo en grupo] | 6 |
| Periodo temporal: Semanas 12 a 15 | |
| Actividad global | |
|---|---|
| Actividades formativas | Suma horas |
| Comentarios generales sobre la planificación: | La planificación temporal podrá verse modificada ante causas imprevistas. |
10. BIBLIOGRAFÍA, RECURSOS
| Autor/es | Título | Libro/Revista | Población | Editorial | ISBN | Año | Descripción | Enlace Web | Catálogo biblioteca |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Aldás, Joaquín. | Análisis multivariante aplicado con R / | Alfa Centauro Paraninfo, | 978-84-283-2969-9 | 2017 |
|
||||
| Arriaza, Fernández, López, Muñoz, ... | Estadística Básica con R y R-Commander | Universidad de Cádiz | |||||||
| Baillo Moreno, Amparo | 100 problemas resueltos de estadística multivariante : (impl | Madrid | Delta | 84-96477-73-8 | 2007 |
|
|||
| Grant, E.L. | Control estadístico de calidad | Compañía Editorial Continental | 968-26-1256-X | 2004 |
|
||||
| Hair, J.F., Anderson, R.E., Tatham, R.L. y Black, W.C. | Análisis multivariante | Madrid | Prentice Hall | 978-84-8322-035-1 | 2005 |
|
|||
| Johnson, Richard Arnold | Applied multivariable statistical analysis | Prentice Hall | 0-13-834194-X | 1998 |
|
||||
| Kline, Rex B. | Principles and practice of structural equation modeling | Guilford Press, | 978-1-4625-2334-4 | 2016 |
|
||||
| Lévy, J.P. y Varela, J. (dirs) | Análisis multivariable para las ciencias sociales | Madrid | Pearson Education | 978-84-205-3727-6 | 2008 |
|
|||
| Mitra, Amitava | Fundamentals of Quality Control and Improvement | Upper Saddle River, NJ | Prentice-Hall | 0-13-645086-5 | 1998 |
|
|||
| Monecke, A. & Leisch, L. | semPLS: Structural Equation Modeling Using Partial Least Squares | 2012 | https://www.jstatsoft.org/article/view/v048i03 | ||||||
| Montgomery, D.C. | Introduction to statistical quality control | Wiley | 0-471-66122-8 | 2005 |
|
||||
| Mulaik, Stanley A.1935- | Linear causal modeling with structural equations | CRC Press | 978-1-4398-0038-6 | 2009 |
|
||||
| Peña, D. | Análisis de datos multivariantes | McGraw-Hill | 8448136101 | 2002 | |||||
| Pérez López, César | Control estadístico de la calidad : teoría, práctica y apli | RA-MA | 84-7897-331-1 | 1998 |
|
||||
| Pérez López, César | Técnicas de análisis multivariante de datos | Pearson Educación | 978-84-205-4104-4 | 2008 |
|
||||
| Rosseel, Y. | lavaan: An R Package for Structural Equation Modeling | 2012 | https://www.jstatsoft.org/article/view/v048i02 | ||||||
| Vicente y Oliva, María A. de | Análisis multivariante para las ciencias sociales | Dykinson Universidad Rey Juan Carlos | 84-8155-541-X | 2000 |
|