Advanced Quantitative Methods in Knowledge Society Research Código:  63.502    Créditos:  5
Consulta de los datos generales   Descripción   La asignatura en el conjunto del plan de estudios   Objetivos y competencias   Contenidos   Consulta de los recursos de aprendizaje que dispone la asignatura   Bibliografía y fuentes de información   Metodología   Información sobre la evaluación en la UOC   Consulta del modelo de evaluación   Evaluación Contínua  
Este es el plan docente de la asignatura. Os servirá para planificar la matrícula (consultad si la asignatura se ofrece este semestre en el espacio del Campus Más UOC / La Universidad / Planes de estudios). Una vez empiece la docencia, tenéis que consultarlo en el aula. El plan docente puede estar sujeto a cambios.

Uno de los objetivos principales de este curso es obtener un buen conocimiento de algunas de las técnicas cuantitativas más relevantes, sus ventajas e inconvenientes, su aplicabilidad según el tipo de datos y asignaturas de estudio, y su complementariedad. Con estas técnicas, haremos diferentes actividades mediante el uso de diferentes paquetes estadísticos (como el LISREL), discutiendo posibles relaciones de dependencia o interdependencia entre variables. Espero que sea útil en su actividad de investigación.

 

A pesar de que se trata de un curso práctico, donde aplicaremos cada técnica a casos concretos, con datos reales, también tendrás referencias básicas tanto en formato web como en bibliografía recomendada, para entender los cimientos teóricos de cada técnica.

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Este curso complementa los conocimientos desarrollados en cursos cuantitativos anteriores del Máster en Sociedad de la Información y el Conocimiento.

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S1: Buen conocimiento de las técnicas cuantitativas y cualitativas más relevantes, sus ventajas e inconvenientes, su aplicabilidad según el tipo de datos y sujetas de estudio y su complementariedad.

S2: Capacitado para determinar la viabilidad y fiabilidad, las fortalezas y debilidades de los diferentes métodos y técnicas.

S3: Concienciación de las posibilidades, oportunidades y cuestiones que plantea el análisis empírico de Internet y otras TIC.

S4: Masterización de un conjunto estadístico que facilita la aplicación de técnicas estadísticas, análisis de datos y dibujo de conclusiones.

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1. Métodos de muestreo

1.1. Universo (población) y muestra

1.2. Métodos de muestreo más utilizados 

2. Temas en econometría

2.1. Hipótesis para el modelo de regresión lineal múltiplo

2.2. Malpecificación del modelo

2.3. Insuficiencia de muestras: Multicolinearity & Outliers

2.4. Problemas habituales con el término de error: Heteroscedascity & Autocorrelation

3. Modelización de ecuaciones estructurales (SEM)

3.1 Introducción al SEM

3.2 Escala y construcción de validación

3.3 Analizar los resultados: bondad de ajuste

4. Redes neuronales (NN)

4.1 Introducción a las redes neuronales

4.2 Proceso de optimización de NN

4.3 Formación de la NN artificial

4.4 Bondad de ajuste de la red

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Material Soporte
Introduction to sampling methods Web
Introduction to sampling methods DAISY
Introduction to sampling methods HTML5
Sampling PDF
Structural equation systems PDF
Topics in econometrics PDF
Unit 2. Econometrics autocorrelation practice PDF
Unit 2. Econometrics functional form practice PDF
Unit 2. Econometrics multicollinearity practice PDF
Unit 3. SEM practice PDF
Unit 4. NN practice PDF

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Unidad 1: Métodos de muestreo 

Kalton, G. (1983) Introduction to survey sampling. SAGE.

Thomson, S.K. (2002) Sampling. 2nd edition. Wiley.

Weisberg, H.F., Krosnick, J.A, and Bowen, B.D. (1996) An introduction to survey research, polling, and data analysis. SAGE

Unidad 2: Tópicos en econometría

Green, W.H. (2003) "Econometric analysis" 5th edition. Prentice-Hall

Johnston, J.; Dinardo, J. (2001) "Econometric Methods" 4th edition. McGraw-Hill.

Maddala, G.S. (2001) "Introduction to econometrics". 3rd edition. John Wiley & Sons Ltd.

Wooldridge, J.M. (2009) "Introductory Econometrics: A Modern Approach". 4th edition. South- Western Cengage Learning.

Unidad 3: Modelización de Ecuaciones Estructurales (SEM)

Blunch, N. (2008) "Introduction to structural equation modelling. Using SPSS and AMOS". Ed. Sage publishers.

Dunson, D. et al. (2005) "Bayesian Structural Equation Modelling"



Unidad 4: Redes neuronales


Berthold, M. R. (2007) "Intelligent Data Analysis", Chap. 8: Neural Networks. 2nd Edition. Ed. Springer

Gurney, K. (2005) "An introduction to neural networks". UCL Press.

Haykin, S. (1998) "Neural Networks: A Comprehensive Foundation". 2nd Edition. Ed. Prentice Hall.

Heaton, J. (2012) "Introduction to the Math of Neural Networks". Ed. Heaton Research.

Heaton, J. (2010) "A Non-Mathematical Introduction to Using Neural Networks".

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En el marco del proyecto de investigación «Wikipedia for higher education» (https://en.wikipedia.org/wiki/Higher_education), desarrollado por un grupo de profesores tanto de la Universitat Oberta de Catalunya (UOC) cómo de la Universitat Politècnica de Catalunya (UPC), a través de este curso utilizaremos activamente la Viquipedia como herramienta de aprendizaje. A pesar de que la Viquipedia es ampliamente utilizada por los estudiantes, a cualquier nivel académico, es difícil encontrar cursos de Educación Superior que estén diseñados teniendo en cuenta las grandes posibilidades de esta enciclopedia libre.

La metodología de aprendizaje de este curso se basa en el trabajo que se tiene que desarrollar en cada actividad de evaluación continua. Esta evaluación continua es una estrategia perfecta integrada en el proceso de aprendizaje, concebida como un mecanismo para aprender y dar retroalimentación recíproca. Este curso es un curso aplicado, y estaremos especialmente interesados al mostrar cómo se puede utilizar cada técnica para demostrar diferentes hipótesis de investigación.

Hay 4 actividades de evaluación, una por cada parte del curso. Para resolver las preguntas propuestas en cada actividad, el estudiante tendrá los siguientes recursos de aprendizaje:

1. Parte teórica

  • Viquipedia: utilizaremos esta enciclopedia libre para introducir diferentes conceptos teóricos.
  • Materiales de aprendizaje: básicamente algunas partes de los libros, u otros materiales web. Se utilizarán para dar a los estudiantes los cimientos de cada técnica estadística. Estos materiales introducirán el estudiante en los conceptos básicos asociados a cada técnica.

2. Parte aplicada

  • Un artículo de investigación: Se hará un artículo de investigación donde se muestra como se utiliza la técnica estadística para demostrar la hipótesis. La discusión del artículo, a través de las preguntas que se indican en cada conjunto de problemas, será el centro de cada actividad de evaluación, y permitirá aprender sus beneficios, y también sus inconvenientes.
  • Un paquete estadístico y datos: Dado que este curso está orientado a la aplicación de las técnicas propuestas, tenemos que tener un paquete estadístico para hacer cálculos. Utilizaremos diferentes paquetes estadísticos, dependiendo de la Unidad. Todos estos paquetes serán versiones gratuitas que podéis descargar directamente desde la web. Los datos que se utilizarán en los cálculos permitirían completar la discusión del artículo de referencia.

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El proceso de evaluación se fundamenta en el trabajo personal de cada estudiante y presupone la autenticidad de la autoría y la originalidad de los ejercicios realizados.

La falta de autenticidad en la autoría o de originalidad de las pruebas de evaluación; la copia o el plagio; el intento fraudulento de obtener un resultado académico mejor; la colaboración, el encubrimiento o el favorecimiento de la copia, o la utilización de material o dispositivos no autorizados durante la evaluación, entre otras, son conductas irregulares que pueden tener consecuencias académicas y disciplinarias graves.

Por un lado, si se detecta alguna de estas conductas irregulares, puede comportar el suspenso (D/0) en las actividades evaluables que se definan en el plan docente –incluidas las pruebas finales– o en la calificación final de la asignatura, ya sea porque se han utilizado materiales o dispositivos no autorizados durante las pruebas, como redes sociales o buscadores de información en internet, porque se han copiado fragmentos de texto de una fuente externa (internet, apuntes, libros, artículos, trabajos o pruebas del resto de estudiantes, etc.) sin la correspondiente citación, o porque se ha practicado cualquier otra conducta irregular.

Por el otro, y de acuerdo con las normativas académicas, las conductas irregulares en la evaluación, además de comportar el suspenso de la asignatura, pueden dar lugar a la incoación de un procedimiento disciplinario y a la aplicación, si procede, de la sanción que corresponda.

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Esta asignatura sólo puede superarse a partir de la evaluación continua (EC). La nota final de evaluación continua se convierte en la nota final de la asignatura. La fórmula de acreditación de la asignatura es la siguiente: EC.


Ponderación de las calificaciones

Opción para superar la asignatura: EC

Nota final de asignatura: EC

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Hay 4 actividades de evaluación, una por cada parte del curso.

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