Anexo V - Facultad De Ciencias Empresariales

   EMBED

Share

Preview only show first 6 pages with water mark for full document please download

Transcript

FICHA POR ASIGNATURA PARA EL PLAN DE LA TITULACIÓN CURSO ACADÉMICO 2011/2012 1.- DEFINICIÓN DE LA ASIGNATURA Denominación Análisis Estadístico del Turismo II Código: 560000044 Regresión y Correlación. Contrastes de Hipótesis. Análisis Multivariante. Manejo de Software Descriptor Estadístico Denominación (en inglés) 1 Statistics Applied to Tourism II Regression and Correlation. Hypothesis Testing. Multivariate Statistical Methods. Use of Descriptor (en inglés) 1 Statistical Software Área de Conocimiento: MÉTODOS CUANTITATIVOS PARA LA ECONOMÍA Y LA EMPRESA MÉTODOS CUANTITATIVOS PARA LA ECONOMÍA Y LA EMPRESA, ESTADÍSTICA E Departamento: INVESTIGACIÓN OPERATIVA Titulación: DIPLOMATURA EN TURISMO 1 Para su inclusión en el Complemento Europeo al Título. Créditos Teóricos: Problemas: Laboratorio: Informática: Otras Activ.: Campo: Nº de Créditos 3 2 1 Curso: Nº de Grupos Créditos Totales: 1 Créd. Teóricos: 1 1 Créd. Prácticos: 3º 3 3 2.- PROFESORES DE LA ASIGNATURA. ASIGNACIÓN DE CRÉDITOS CRÉDITOS / GRUPOS * Nombre del Profesor. Coordinadora: Concepción Cortés Rodríguez Prof. 2: Gema Domínguez Ponce T Grupo 0,25 T1 2,75 T1 P 2 Grupo P1 L 1 Grupo L1 I Grupo O Grupo C 0 --- 0 --- 0 --- 0 --- 0 --- 0 --- Grupo * Grupos: Teoría: T1, T2......Tn; Problemas: P1, P2......Pn; Laboratorio: L1, L2......Ln; ... 3.- HORARIO. Relación de los créditos que comprende la asignatura, tanto de teoría como de práctica y horario en la tabla siguiente: NOMBRE DEL PROFESOR HORARIO Teoría: CONCEPCIÓN CORTÉS RODRÍGUEZ Lunes 17:30-19:00 Martes Miércoles Jueves Período * Viernes 16:00-17:30 Prácticas (indicar el horario de prácticas que corresponda a las distintas actividades) : * Período: Indíquese las semanas (en fecha) que ocupan las prácticas. C2 . NOMBRE DEL PROFESOR GEMA DOMÍNGUEZ PONCE HORARIO Lunes Teoría: Martes Miércoles 17:30-19:00 Prácticas (indicar el horario de prácticas que corresponda a las distintas actividades) : Jueves Viernes Período * 16:00-17:30 C2 20:30-21:30 C2 * Período: Indíquese las semanas (en fecha) que ocupan las prácticas. TUTORÍAS 1er CUATRIMESTRE Nombre del Profesor. HORARIO Lunes Martes Coordinadora: Concepción Cortés Rodríguez Prof. 2: Gema Domínguez Ponce Miércoles Jueves 9:00-11:00 9:00-13:00 16:00-17:30 TUTORÍAS 2º CUATRIMESTRE Nombre del Profesor. 16:00-17:30 HORARIO Lunes Coordinadora: Concepción Cortés Rodríguez Prof. 2: Gema Domínguez Ponce Viernes Martes Miércoles Jueves Viernes 10:30-14:30 12:00-14:00 16:00-17:30 17:30-19:00 4.- ESPACIOS. TIPO (1) ESPACIOS (2) T Aula de teoría-problemas 17 gestionada por el Centro P Aula de teoría-problemas 17 gestionada por el Centro I Aula de informática 3 gestionada por el Centro 1. Tipo de Actividad: T.- Clases de teoría en aulas, P.- Clases prácticas de problemas en aulas, I.- Prácticas en aulas de informática, L.- Prácticas de Laboratorio, C.- Prácticas con salidas de campo, O.- Otras Actividades prácticas (aulas, seminarios, etc.). 2. Indicar cuáles son los Espacios donde se desarrollarán las actividades de esta asignatura y si son espacios gestionados por el Centro, por el Departamento, etc. En caso de tratarse de Espacios del Departamento indicar cuál en concreto. Indicar tipo: Aula, Aula de Informática, Taller, Laboratorio,..... 5.- PROGRAMA DE LA ASIGNATURA. 5.1.- METODOLOGÍA. El objetivo básico de esta asignatura denominada “Análisis Estadístico del Turismo II” es introducir al alumno en un conjunto de técnicas estadísticas (análisis multivariante) para realizar el tratamiento conjunto de datos relativos a diversas variables, relacionadas fundamentalmente con el mundo turístico. Las metas que nos proponemos alcanzar son las siguientes: - Proporcionar al alumno un conjunto de conocimientos básicos sobre la Inferencia Estadística y el Análisis Multivariante. - La aplicabilidad de estas técnicas en el mundo del Turismo. - Conectar este conjunto de técnicas con las posibilidades que la informática y, más concretamente, los modernos paquetes estadísticos (SPSS) nos brindan. Para alcanzar las metas propuestas, se impartirán clases magistrales para desarrollar las clases de teoríaproblemas fomentándose la participación de los alumnos en el aula, utilizando para apoyar las exposiciones de pizarra, diverso material como: presentaciones de PowerPoint, entrega anticipada de un guión sobre el contenido de las clases, etc. Así como la posibilidad de hacer uso de la teleformación a través de la plataforma moodle, donde se llevará a cabo el desarrollo del curso de forma paralela. Esta modalidad ofrece la posibilidad de acceder al material docente necesario para seguir las clases teóricas y prácticas, enlaces de interés, realizar tareas de autoevaluación, plantear y resolver dudas tanto a sus compañeros como al profesor, debatir temas de interés común con los alumnos a través de un foro y chat, etc.. En cuanto al software estadístico, se llevarán a cabo prácticas de laboratorio para estudiar el manejo del programa SPSS y, finalmente, se propondrán trabajos dirigidos individuales. 5.2.- EVALUACIÓN Y CALIFICACIÓN. Los alumnos pueden optar entre dos sistemas de evaluación alternativos:  Sistema 1: Sólo se podrán acoger a él aquellos alumnos con una asistencia regular a clase. A) Participación activa en las clases. (ponderación sobre nota final: 10 %) B) Ejercicios realizados y entregados al profesor. (ponderación sobre nota final: 10%) C) Trabajos académicamente dirigidos. (ponderación sobre nota final: 80%)  Sistema 2: A) Calificaciones obtenidas en el examen final. El examen es una prueba que constará de dos partes que se puntuarán de 0 a 10: a) Una prueba teórico-práctica escrita. La parte teórica de dicha prueba será referente a conceptos y métodos. La parte práctica hará referencia expresa a la resolución de una serie de ejercicios y problemas donde se ponga de manifiesto tanto su capacidad de resolución como su familiarización con la disciplina de la asignatura. b) Una prueba de laboratorio para la resolución de casos prácticos utilizando el paquete informático estadístico SPSS (Statistical Product and Service Solutions). La prueba de software estadístico se realizará en el aula de informática y versará sobre el conjunto de contenidos estadísticos impartidos. La calificación final se obtendrá ponderando con un 50% la nota obtenida en la parte teórico-práctica y con un 50% la que se obtenga en la prueba de aplicación del SPSS, siendo necesario tener al menos un 4 en cada una de las pruebas para realizar la media. Para la realización del examen, el alumno deberá acreditarse obligatoriamente con la presentación del carné de identidad o en su defecto del carné de estudiante debidamente cumplimentado. Para la realización de la parte teórica del examen escrito no se permitirá ningún elemento de ayuda o consulta, salvo los que de manera excepcional el profesor de la asignatura accediese a suministrar. Para la realización de la parte práctica del examen escrito, el alumno podrá disponer, según los casos, de los siguientes elementos de ayuda o consulta: - Una calculadora no programable que no admita su conversión a base de datos (si existiese alguna duda al respecto el alumno deberá consultar al profesor con anterioridad a la realización del examen), que evidentemente no suministrará el departamento. - Cualquier otra información accesoria que se suministre, previa autorización del profesor (tablas estadísticas, etc.). Hechas públicas las calificaciones de un examen, los alumnos dispondrán de un plazo señalado por el departamento para consultar, revisar y recurrir, si lo estima necesario, la calificación obtenida en su examen. Dicho plazo se establecerá de acuerdo con la normativa sobre normas de valoración y revisión de exámenes de la Universidad de Huelva. En caso de discrepancia sobre la evaluación de un alumno, se remitirá automáticamente a un tribunal nombrado a tal efecto en el seno del departamento. De igual forma, si durante la realización de un examen, el profesor que vigila el aula sorprendiera a un alumno copiando o hablando con algún compañero, dicho alumno se examinará siempre, a partir de ese momento (para todos los sucesivos exámenes de las asignaturas pertenecientes a esa Unidad Docente), de forma oral delante de un tribunal nombrado por el departamento y al que se ha hecho mención con anterioridad. Se advierte también que no se corregirán los exámenes o trabajos escritos a lápiz. 5.3.- PROGRAMA. BLOQUE 1: INTRODUCCIÓN TEMA 1: DISTRIBUCIONES MULTIDIMENSIONALES. CARACTERÍSTICAS 1.1. Introducción: Necesidad de la consideración de varias variables. 1.2. Distribuciones bidimensionales. Tipos y características. 1.3. Distribuciones multidimensionales. Tipos y características. TEMA 2: LA DISTRIBUCIÓN NORMAL MULTIVARIANTE. DISTRIBUCIONES ASOCIADAS 2.1. Distribución normal multivariante. Caso particular: distribución normal bivariante. 2.2. Distribuciones asociadas al modelo normal: 2.2.1. Distribución chi-cuadrado de Pearson. 2.2.2. Distribución t de Student. 2.2.3. Distribución F de Snedecor. BLOQUE 2: INFERENCIA ESTADÍSTICA TEMA 3: INTRODUCCIÓN A LA INFERENCIA ESTADÍSTICA 3.1. Introducción. 3.2. Planteamiento del problema. Muestra aleatoria simple. 3.3. Definición de estadístico. Estadísticos más usados. TEMA 4: ESTIMACIÓN PUNTUAL 4.1. Introducción. 4.2. Propiedades deseables de los estimadores. 4.3. Estimación de la media y la varianza de una población. TEMA 5: ESTIMACIÓN POR INTERVALOS DE CONFIANZA 5.1. Introducción. 5.2. Método de la cantidad pivotal. 5.3. Intervalos de confianza para los parámetros de la distribución normal: 5.3.1. Para una muestra. 5.3.2. Para dos muestras. TEMA 6: CONTRASTES DE HIPÓTESIS 6.1. Introducción y conceptos básicos. Etapas en un contraste de hipótesis. 6.2. Tipos de contrastes. 6.3. Contrastes paramétricos para una muestra en poblaciones normales: 6.3.1. Contrastes sobre la media. 6.3.2. Contrastes sobre la varianza. 6.4. Contrastes paramétricos para dos muestras en poblaciones normales: 6.4.1. Contraste para comparar dos medias. 6.4.2. Contraste de igualdad de varianzas. 6.5. Contrastes no paramétricos: 6.5.1. Contrastes de bondad de ajuste. Contraste chi-cuadrado de Pearson. 6.5.2. Contraste de normalidad de Kolmogorov-Smirnov. 6.5.3. Contrastes de independencia. Contrastes basados en rachas. BLOQUE 3: ANÁLISIS MULTIVARIANTE TEMA 7: INTRODUCCIÓN AL ANALISIS MULTIVARIANTE 7.1. Introducción. 7.2. Tipos de métodos: de dependencia, reducción de dimensiones, clasificación y agrupación. TEMA 8: MÉTODOS DE DEPENDENCIA: ANÁLISIS DE LA VARIANZA Y ANÁLISIS DE REGRESIÓN Y CORRELACIÓN 8.1. Análisis de la varianza: 8.1.1. Introducción. 8.1.2. Análisis de la varianza con un factor. a) Modelo e hipótesis. Hipótesis a contrastar. b) Construcción del estadístico para los contrastes. Tabla ANOVA. c) Validación del modelo. d) Análisis de la varianza con un factor en SPSS. 8.1.3. Análisis de la varianza de dos factores. a) Modelo e hipótesis. Hipótesis a contrastar. b) Construcción del estadístico para los contrastes. Tabla ANOVA. c) Validación del modelo. d) Análisis de la varianza con dos factores en SPSS. 8.2. Análisis de regresión y correlación: 8.2.1. Análisis de correlación. 8.2.2. Modelo de regresión lineal simple. 8.2.3. Modelo lineal General. TEMA 9: MÉTODOS DE REDUCCIÓN: ANÁLISIS DE COMPONENTES PRINCIPALES Y ANÁLISIS FACTORIAL 9.1. Análisis de componentes principales: 9.1.1. Introducción. 9.1.2. Raíces y vectores característicos. 9.1.3. Obtención de las componentes principales y propiedades generales. 9.1.4. Número de componentes a retener: el criterio de la media y el gráfico de sedimentación. 9.1.5. Análisis de componentes principales con SPSS. 9.2. Análisis factorial: 9.2.1. Introducción. Diferencias con el análisis de componentes principales. 9.2.2. Modelo e hipótesis. Propiedades del modelo. 9.2.3. Métodos para la extracción de factores. 9.2.4. Contrastes en el modelo factorial. 9.2.5. Rotación de factores: objetivo. Rotación ortogonal y oblicua. 9.2.6. Análisis factorial con SPSS. TEMA 10: MÉTODOS DE CLASIFICACIÓN: ANÁLISIS DISCRIMINANTE 10.1. Introducción. 10.2. Análisis discriminante con dos grupos: Función discriminante de Fisher. Criterios alternativos de clasificación. 10.3. Análisis discriminante con más de dos grupos o análisis discriminante múltiple. 10.4. Análisis discriminante con SPSS. TEMA 11: MÉTODOS DE AGRUPACIÓN: ANÁLISIS CLUSTER 11.1. Introducción: Diferencias con el análisis discriminante. 11.2. Clusters no jerárquicos: algoritmo de las k-medias. 11.3. Clusters jerárquicos: dendograma. 11.4. Análisis cluster con SPSS. 5.4.- BIBLIOGRAFÍA. TEORÍA-PROBLEMAS 1. Aguilera del Pino, A. M., (2001), TABLAS DE CONTINGENCIA BIDIMENSIONALES (COLECCIÓN: CUADERNOS DE ESTADÍSTICA Nº 15), Madrid: La Muralla, 216 pág. 2. Alcaide Inchausti, A., (1975), ESTADÍSTICA APLICADA A LAS CIENCIAS SOCIALES, Madrid: Pirámide, 478 pág. 3. Amor Pulido R., Aguilar Peña C., Morales Luque A., (2005), ESTADÍSTICA APLICADA, Granada: Grupo Editorial Universitario, 392 pág. 4. Arnal, J. y Omedes, A., (1981), FUNDAMENTOS DE ESTADÍSTICA, Barcelona: Daimon, 181 pág. 5. Calvo Gómez, F. y Sarramona López, J., (1983), EJERCICIOS DE ESTADÍSTICA APLICADOS A LAS CIENCIAS SOCIALES, Barcelona: CEAC, 404 pág. 6. Cao Abad, R., Presedo Quindimil, M. A. y Francisco Fernández, F., (2001), INTRODUCCIÓN A LA ESTADÍSTICA Y SUS APLICACIONES, Madrid: Pirámide, 658 págs. 7. Casas Sánchez, J. M. y Santos Peñas, J., (1995), INTRODUCCIÓN A LA ESTADÍSTICA PARA ECONOMÍA Y ADMINISTRACIÓN DE EMPRESAS, Madrid: Centro de Estudios Ramón Areces (CERA), 869 pág. 8. Casas Sánchez, J. M., García Pérez, C., Rivera Galicia, L. F. y Zamora Sanz, A. I., (1998), PROBLEMAS DE ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA, PROBABILIDAD E INFERENCIA, Madrid: Pirámide, 139 pág. 9. Etxeberría Murgiondo, J., (2007), REGRESIÓN MÚLTIPLE (COLECCIÓN: CUADERNOS DE ESTADÍSTICA, Nº 4), 2ª ed., Madrid: La Muralla, 155 pág. 10. Fernández Aguado C., (1999), MANUAL DE ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA APLICADA AL SECTOR TURÍSTICO (COLECCIÓN: GESTIÓN TURÍSTICA, Nº 6), Madrid: Síntesis, 168 pág. 11. García Barbancho, A., (1994), ESTADÍSTICA ELEMENTAL MODERNA (16ª ed.), Barcelona: Ariel, 430 pág. 12. García Jiménez, E, Gil Flores, J. y Rodríguez Gómez, G., (2000), ANÁLISIS FACTORIAL (COLECCIÓN: CUADERNOS DE ESTADÍSTICA, Nº 7), Madrid: La Muralla, 126 pág. 13. Gil Flores, J., García Jiménez, E. y Rodríguez Gómez, G., (2001), ANÁLISIS DISCRIMINANTE (COLECCIÓN: CUADERNOS DE ESTADÍSTICA Nº 12), Madrid: La Muralla, 125 pág. 14. López Cachero, M., (1992), FUNDAMENTOS Y MÉTODOS DE ESTADÍSTICA ECONÓMICA (11ª ed.), Madrid: Pirámide, 670 pág. 15. López de la Manzanara Barbero, J., (1996), PROBLEMAS DE ESTADÍSTICA (14ª ed., 15ª reemp.), Madrid: Pirámide, 464 pág. 16. Martín Guzmán, M. P. y Martín Pliego, F. J., (1991), CURSO BÁSICO DE ESTADÍSTICA ECONÓMICA (3ª ed.), Madrid: A.C., 428 pág. 17. Martín Martín, Q., (2001), CONTRASTES DE HIPÓTESIS (COLECCIÓN: CUADERNOS DE ESTADÍSTICA, Nº 19), Madrid: La Muralla, 118 pág. 18. Martín Pliego, F. J., (2004), INTRODUCCIÓN A LA ESTADÍSTICA ECONÓMICA Y EMPRESARIAL (TEORÍA Y PRÁCTICA) (3ª ed.), Madrid: Thomson, 599 pág. 19. Martínez Arias, R., (1999), EL ANÁLISIS MULTIVARIANTE EN LA INVESTIGACIÓN CIENTÍFICA (COLECCIÓN: CUADERNOS DE ESTADÍSTICA, Nº 1), Madrid: La Muralla, 143 pág. 20. Montiel Torres, A. M., Rius Díaz, F. y Barón López, F. J., (1998), ELEMENTOS BÁSICOS DE ESTADÍSTICA ECONÓMICA Y EMPRESARIAL (2ª reimpr.), Madrid: Prentice Hall, 419 pág. 21. Peña, D. y Romo, J., (1997), INTRODUCCIÓN A LA ESTADÍSTICA PARA LAS CIENCIAS SOCIALES, Madrid: McGraw-Hill, 432 pág. 22. Pérez Suárez, R., (1997), ANÁLISIS DE DATOS ECONÓMICOS II, Madrid: Pirámide, 888 pág. 23. SAETA (2000), SISTEMA DE ANÁLISIS Y ESTADÍSTICA DEL TURISMO DE ANDALUCÍA 2000-2004, Sevilla: SAETA, Consejería de Turismo y Deporte de la Junta de Andalucía. 24. Santos Peña J. y Muñoz Alamillos, A., (2007), ESTADÍSTICA PARA ESTUDIOS DE TURISMO, Madrid: Ediciones Académicas (Ediasa), 496 pág. 25. Tanur, J. M., Mosteller, F., Kruskal, W. H., Lehman, E. L., Link, R. F., Pieters, R. S., Rising, G.R., (1992), LA ESTADÍSTICA: UNA GUÍA DE LO DESCONOCIDO, Madrid: Alianza Editorial, 407 pág. 26. Tejedor Tejedor, F. J., (1999), ANÁLISIS DE VARIANZA: INTRODUCCIÓN CONCEPTUAL Y DISEÑOS BÁSICOS (COLECCIÓN: CUADERNOS DE ESTADÍSTICA, Nº 3), Madrid: La Muralla, S. A., 132 pág. 27. Uriel, E., (1995), ANÁLISIS DE DATOS. SERIES TEMPORALES Y ANÁLISIS MULTIVARIANTE, Madrid: A.C., 430 pág. SPSS 1. Camacho Rosales, J., (2002), ESTADÍSTICA CON SPSS (VERSIÓN 11) PARA WINDOWS, Madrid: RaMa, 408 pág. 2. Colman, A. M. y Pulford B. D., (2006), A CRASH COURSE IN SPSS FOR WINDOWS: UPDATED FOR VERSIONS 10, 11, 12 AND 13 (3ª ed.), Oxford (Gran Bretaña): Blackwell Publishing, 204 pág. 3. Field, A., (2005), DISCOVERING STATISTICS USING SPSS, Londres: SAGE Publications, 779 pág. 4. Manzano, V., Varela, J., García, A. y Pérez, F.J., (1999), SPSS PARA WINDOWS: SISTEMAS INFORMATIZADOS PARA LA INVESTIGACIÓN DEL COMPORTAMIENTO, Madrid: Ra-Ma, 223 pág. 5. Pardo Merino, A. y Ruiz Díaz, M.A., (2005), ANÁLISIS DE DATOS CON SPSS 13 BASE, Madrid: Mc Graw-Hill, 600 pág. 6. Pérez López, C., (2009), TÉCNICAS DE ANÁLISIS DE DATOS CON SPSS 15, Madrid: Pearson Prentice Hall, 693 pág. 7. Visauta Vinacua, B., (2002), ANÁLISIS ESTADÍSTICO CON SPSS 11.0 PARA WINDOWS, VOLUMEN I, ESTADÍSTICA BÁSICA (2ª ed.), Madrid: McGraw-Hill, 332 pág. 8. Visauta Vinacua, B., (2003), ANÁLISIS ESTADÍSTICO CON SPSS PARA WINDOWS. VOLUMEN II, ESTADÍSTICA MULTIVARIANTE (2ª ed.), Madrid: McGraw-Hill, 348 pág. 9. Visauta Vinacua, B., (2007), ANÁLISIS ESTADÍSTICO CON SPSS 14: ESTADÍSTICA BÁSICA (3ª ed.), Madrid: McGraw-Hill, 281 pág.