Asignatura

Investigación de Mercados Cuantitativa

  • código 09319
  • curso 3
  • periodo Semestre 2
  • tipo op
  • créditos 3

Lengua de impartición principal: catalán

Otras lenguas de impartición: castellano

Profesorado

Responsable

Dra. Margarita CARRILLO - mcarrillol@uic.es

Horario de atención

La atención a alumnado para resolver cualquier tipo de pregunta que el alumno pueda tener se harán los 15 minutos finales de cada clase o mediante e-mail.

Presentación

En los últimos años la estadística ha dejado de ser una ciencia aplicada casi exclusivamente al ámbito académico para convertirse en una herramienta de trabajo diario por muchos profesionales.

Las técnicas cuantitativas y estadísticas han pasado a ser una pieza fundamental en la toma de decisiones. Estas técnicas son básicas en las etapas de planificación de las acciones empresariales formando parte de los procesos de diagnosis, proyección, seguimiento y evaluación de las acciones y sus consecuencias.

Requisitos previos

Es recomendable tener unos conocimientos mínimos de estadística básica tanto en su parte descriptiva como inferencial. Aun así la asignatura empieza con un primer bloque de repaso de aquellos conceptos más relevantes para poder seguir sin problemas el resto de bloques. No es necesario ningún conocimiento previo de alguno de los paquetes estadísticos que utilizaremos por la resolución de casos prácticos.

Objetivos

Los principales objetivos de esta asignatura son los siguientes:

  • Introducir nuevos conceptos y nuevas técnicas para completar los conocimientos previos de estadística.
  • Establecer la aplicabilidad de las diferentes técnicas estadísticas al estudio del mercado.
  • Utilización de algún paquete estadístico (Minitab, SPSS, Stata) para aplicar las principales técnicas estadísticas mediante la resolución de casos prácticos asociados a la investigación de marketing.
  • Proporcionar los conocimientos para saber elaborar informes sobre el mercado con una base cuantitativa y estadística.

Competencias / Resultados de aprendizaje de la titulación

  • 31 - Desarrollar la capacidad para identificar e interpretar datos numéricos.
  • 32 - Adquirir habilidades en la resolución de problemas a partir de información cuantitativa y cualitativa.
  • 33 - Tener capacidad de búsqueda, interpretación y transmisión de información.
  • 34 - Desarrollar la capacidad de prever situaciones y adelantarse a los acontecimientos, y de reconocer e interpretar la situación económica en un contexto determinado.
  • 35 - Ser capaz de analizar series temporales.
  • 36 - Ser capaz de interpretar datos cuantitativos y cualitativos, y de usar herramientas matemáticas y estadísticas aplicables a los procesos empresariales.
  • 37 - Tener capacidad para aplicar técnicas, métodos y herramientas de gestión.
  • 38 - Tener capacidad para relacionar las principales variables, formales e informales, que determinan el comportamiento humano en una organización.
  • 39 - Adquirir habilidades en la resolución de problemas y en la toma de decisiones: utilizar la información relevante, aplicar los métodos adecuados y situar el problema dentro del conjunto de una organización.
  • 40 - Ser capaz de seleccionar el método estadístico adecuado atendiendo al objeto de análisis.
  • 41 - Ser capaz de sintetizar descriptivamente la información.
  • 42 - Ser capaz de analizar fenómenos económicos de forma empírica.
  • 43 - Adquirir habilidad en el manejo de software estadístico.
  • 44 - Ser capaz de seleccionar el método econométrico adecuado.
  • 45 - Ser capaz de trabajar con textos académicos.
  • 46 - Adquirir la capacidad de entender y participar en conferencias o lecciones magistrales en un contexto académico.
  • 47 - Adquirir habilidades en el manejo de software econométrico.
  • 48 - Ser capaz de identificar las necesidades de información para la gestión de las principales áreas funcionales dentro de las organizaciones.
  • 49 - Determinar las principales funcionalidades asociadas a los modelos de sistemas de información con las necesidades funcionales concretas que esconden, y al revés.
  • 50 - Aquirir la capacidad de relacionar conceptos y realizar ejercicios de análisis y de síntesis.
  • 51 - Desarrollar habilidades en la toma de decisiones.
  • 52 - Ser capaz de desarrollar aptitudes en las relaciones interpersonales y de trabajo en equipo.
  • 53 - Adquirir habilidades para el aprendizaje autónomo.
  • 54 - Ser capaz de expresar ideas y argumentos de manera ordenada y coherente tanto oralmente como de forma escrita.
  • 55 - Ser capaz de establecer mecanismos de gestión del tiempo.
  • 56 - Ser capaz de hacer argumentaciones que favorezcan el razonamiento crítico y autocrítico.
  • 57 - Adquirir aptitudes que favorezcan la comprensión lectora.
  • 58 - Ser capaz de desarrollar ejercicios de autoevaluación.
  • 59 - Adquirir destreza en el uso de soportes informáticos y de las TIC.
  • 61 - Desarrollar habilidades para facilitar la adaptación a nuevas situaciones.
  • 64 - Capacidad de planificación y organización del trabajo.
  • 65 - Adquirir la capacidad de aplicar los conocimientos en la práctica.
  • 66 - Capacidad de recuperación y tratamiento de la información.
  • 21 - Conocer las teorías fundamentales en el campo de la microeconomía y la macroeconomía.
  • 22 - Identificar la naturaleza y comportamiento de productores, consumidores e inversores.
  • 23 - Conocer y saber usar la terminología del análisis microeconómico y macroeconómico.
  • 24 - Ser capaz de desarrollar un análisis del medio económico, social e histórico en el que se desenvuelve la empresa.
  • 25 - Conocer la función comercial dentro de la empresa y ser capaz de entender sus objetivos.
  • 26 - Ser capaz de entender y utilizar los conceptos básicos de marketing y las principales políticas del área, y de comprender el entorno comercial en el que operan las compañías.
  • 27 - Ser capaz de leer y entender bibliografía del ámbito económico-empresarial.
  • 19 - Analizar las variables cuantificables del entorno económico e incorporarlas en la toma de decisiones.
  • 20 - Tomar decisiones relativas a la optimización de recursos mediante el uso de técnicas matemáticas.
  • 17 - Comprender los modelos matemáticos con los que se describen los fenómenos económicos.
  • 18 - Modelizar matemáticamente los fenómenos de carácter económico.

Resultados de aprendizaje de la asignatura

Referidos a conocimientos

  • §Comprender las herramientas de análisis estadístico multivariante.
  • §Comprender el tratamiento de las variables que pueden obtenerse de la información proporcionada por una base de datos propia de la empresa o de datos genéricos del sector.
  • §Comprender, analizar e interpretar los resultados obtenidos con datos reales.

Referidos a habilidades, destrezas

  • §Interpretar casos prácticos: reducción de la dimensión de una base de datos; interpretación de los componentes principales.
  • §Interpretar casos prácticos: segmentación de una base de datos; interpretación de los clusters.
  • §Interpretar casos prácticos: predicción del grupo al cual pertenecen uno individúo; interpretación análisis discriminando.

Contenidos

Esta asignatura está enfocada a la aplicación de diferentes técnicas estadísticas necesarias para la correcta comprensión y resolución de los casos prácticos planteados. La utilización de los casos prácticos dará las herramientas necesarias para poder aplicar estas técnicas a la elaboración de informes sobre todo aquello que esté relacionado con el estudio del marketing.

Por lo tanto, la asignatura trabaja desde un punto de vista eminentemente práctico, introduciendo los diferentes conceptos estadísticos que componen la estadística multivariant de una forma más intuitiva.

A través de los casos prácticos se trabajarán diferentes técnicas cuantitativas, se analizarán sus principales características formales, los requerimientos de información estadística para su uso y las conclusiones derivadas de su estudio. Este análisis se realizará con la ayuda de algún paquete estadístico (Minitab, SPSS, Stata).

Contenido teórico

Bloque 1. Estadística descriptiva: repaso de los conceptos básicos. Concretamente, nos centramos en la estadística descriptiva, lo que supone aprender qué es una variable y las diferentes maneras que hay de describirla y medirla.

Bloque 2. Inferencia estadística: contraste de hipótesis como herramienta que nos facilitará tomar decisiones sobre la población a partir de la muestra analizada. Aprenderemos a plantear dos hipótesis y decantarnos por una de ellas controlando el error que cometeríamos al tomar una decisión errónea.

Bloque 3. Correlación y regresión lineal: definir la relación lineal entre las variables. Establecer modelos que nos relacionen una variable en función de otra, a través de la regresión lineal simple, midiendo la capacidad explicativa de la variable y el grado de correlación entre ellas.

Bloque 4. Análisis multivariante: introducción y comprensión del análisis multivariante. Establecimiento del uso de cada una de ellas (análisis de componentes principales, análisis factoriales, análisis clúster o análisis discriminantes.) según qué sea el objetivo del estudio y el tipo de variables que tenemos.


Tema  Material docente entregado por el profesor. Este material es el eje central de la asignatura y está estructurado por conceptos. Estos conceptos se irán introduciendo con la ayuda de unas fichas que, en general, estarán divididas en dos partes: Parte teórica: en la que se presentan las definiciones básicas con las cuales comprender los diferentes conceptos. Parte práctica: en la que a través del uso del paquete estadístico se aplican los conceptos anteriormente definidos al estudio de diferentes ejemplos.

Metodología y actividades formativas

Modalidad totalmente presencial en el aula

La metodología docente a utilizar será la combinación de las sesiones teóricas y prácticas. Se dará mayor peso a las sesiones prácticas que a las teóricas para conseguir un aprendizaje más ágil de los conceptos. Por este motivo la introducción de los conceptos se inicia con un máximo de horas de docencia de conceptos teóricos, los cuales se ilustran con ejemplos numéricos y el resto de horas se dedica a sesiones prácticas, que pueden hacerse en las aulas de informática o en el aula donde se imparte normalmente la asignatura. El objetivo principal de estas sesiones prácticas es potenciar el diagnóstico de los resultados obtenidos, para las técnicas explicadas.

 

 

Sistemas y criterios de evaluación

Modalidad totalmente presencial en el aula

La evaluación del alumnado se hace valorando tanto la tarea llevada a cabo a lo largo del curso, como los conocimientos adquiridos al acabarlo. Durante el curso, se proponen una serie de actividades que el alumnado tiene que hacer como parte de la evaluación. También se hace una prueba final el día indicado.

 

Actividad

Conceptos a trabajar

Peso en el EC

Actividad 1

- Medidas de centro y de dispersión;

- Representación gráfica;

- Tablas de contingencia;

- Análisis de la Varianza;

- Regresión lineal simple;

- Correlación lineal

1/6

Actividad 2

- Análisis clúster

- Análisis discriminante

1/6

Actividad 3

- Análisis de Regresión Lineal Múltiple,

- Análisis factorial de Componentes Principales

- Detector Automático de Interacciones (AID).

2/6

Actividad 4

- Análisis de Escalamiento Multidimensional,

- Análisis de Correspondencias,

- Análisis de Medidas Conjuntas

2/6

 

El alumnado tiene la posibilidad de superar la asignatura mediante las actividades de evaluación continuada. Esta evaluación consta de dos partes. En la primera, el estudiante tiene que resolver cuatro actividades, con una ponderación del 40 %. Así mismo, tiene que hacer una prueba final en lo referente a la materia cursada, la ponderación de la cual es el 60 % restante. La prueba final consiste en un serie de preguntas cortas (obligatorio, 30 %) y otra serie de preguntas abiertas de diagnóstico e interpretación de resultados obtenidos con alguno de los paquetes estadísticos (70 %).

El alumnado que lo quiera puede renunciar, en cualquier momento, a la evaluación continuada y presentarse a una prueba final única, que supone el 100 % de la nota. Esta prueba tendrá la misma estructura que la prueba final de la evaluación continuada, pero su contenido de preguntas será más extenso.

 

Bibliografía y recursos

Newbold, Paul (1997). Estadística para los negocios y la economía / Paul Newbold. Madrid [etc.] : Prentice Hall, golpe. 1997 ISBN: 8489660069

Pedret Yebra, Ramon (2000). Herramientas para segmentar mercados y posicionar productos : análisis de información cuantitativa en investigación comercial / Ramón Pedret, Laura Sagnier, Francesc Camp. Bilbao : Deusto, 2000 ISBN: 84234177441

Vidal Díaz de Rada Igúzquiza. Técnicas de análisis multivariante para investigación social y comercial. Ejemplos prácticos utilizando SPSS versión 11. Madrid: Ra-Ma, 2002 ISBN: 8478975152

Moore, David S. (1998). Estadística aplicada básica / David S. Moore traducción y adaptación de Jordi Comas. Barcelona : Antoni Bosch, DL 1998 ISBN: 8485855809

 (1999). Análisis multivariante / Joseph F. Hair, Jr.... [et. al.] traducción: Ánimo Prentice, Diego Cano revisión técnica y compilación de las lecturas complementarias: Mónica Gómez Suárez. Madrid [etc.] : Prentice Hall, golpe. 1999 ISBN: 8483220350

Grima Cintas, Pere (2004). Estadística práctica cono Minitab / autoras, Pere Grima Cintas, Lluís Marco Almagro, Xavier Torcido-Martorell Llabrés. Madrid [etc.] : Pearson Educación, golpe. 2004 ISBN: 8420543551

Moore, David S. (2004). Estadística aplicada básica / David S. Moore traducción y adaptación de Jordi Comas. Barcelona : Antoni Bosch, DL 2004 ISBN: 8495348047

Aznar, A.; Trívez, J. Métodos de Predicción en Economía. Barcelona: Ariel Economía, 1993.

Bisquerra, R. Introducción Conceptual al Análisis Multivariable. Uno enfoco informático cono los Paquetes SPSS-X, BMDP, LISREL y SPAD. Vol. Y e II. Barcelona: PPU, 1989 [Es un libro con muchas aplicaciones ilustrativas con diferentes programas informáticos. Aunque sea antiguo, los resultados ilustrados no difieren mucho de los actuales].

Peña, D. Estadística, Modelos y Métodos. quiere 2. Modelos Lineales y Serías Temporales. Madrid: Alianza Universidad Textos, 1991.

Uriel, E. Análisis de Datos. Serías temporales y Análisis Multivariante. Madrid: Colección Plan Nuevo. AC, 1995.

(1999). Prácticas de estadística cono Minitab / J. Ginebra ... [et. al.]. Barcelona : CPDA, ETSEIB, 1999 ISBN: 8484160920

(2000). Técnicas de análisis de datos en investigación de mercados / coordinador Teodoro Luque Martínez. Madrid : Pirámide, golpe. 2000 ISBN: 8436814169

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