Guía docente de Competencias para la Preparación del Trabajo de Fin de Máster (MB7/56/3/13)

• Prácticas de técnicas de investigación comercial.
• Prácticas en elaboración y validación de escalas.
• Prácticas de ecuaciones estructurales.
• Modelos de regresión avanzados.

El estudiante sabrá/comprenderá:

• Planificar las fases de desarrollo de una investigación orientada a la elaboración y validación de una nueva escala de medida.
• Aplicar las principales técnicas cuantitativas para la validación empírica de una nueva escala o de escalas utilizadas previamente en la literatura.
• Justificar adecuadamente y exhaustivamente la selección y el uso de determinados instrumentos para la medida de constructos complejos.
• Aplicar principios generales de diferentes técnicas de investigación cualitativa.
• Conocer las principales herramientas estadísticas y de análisis de bases de datos de tipo multivariante así como su aplicación en la investigación de marketing.
• Conocer las aplicaciones comerciales del clúster en la identificación de grupos previamente no definidos.
• Conocer los métodos de identificación de subconjuntos jerarquizados de casos y de las variables que determinan su formación a través de la segmentación jerárquica.
• Comparar modelos basados en distintas teorías que expliquen la conducta de los consumidores y saber elegir la más adecuada.
• Explicar el comportamiento del consumidor planteando, estimando, evaluando e interpretando modelos basados en la teoría.
• Entender las condiciones bajo las que los modelos de ecuaciones estructurales funcionan adecuadamente y saber aplicar los instrumentos necesarios en caso de que no se cumplan.

El estudiante será capaz de:

• Trabajar con diferentes técnicas de investigación cuantitativa.
• Desarrollar las diferentes fases de una investigación cuantitativa con apoyo de un software.
• Analizar la información contenida en una base de datos a través del análisis factorial.

Seminario 1: Fundamentos del análisis de datos

• Las técnicas de análisis de datos.
• Análisis descriptivo de los datos.
• Introducción a la inferencia estadística.
• Contraste de hipótesis: conceptos básicos.
• Contrastes de hipótesis paramétricos.
• Contrastes de hipótesis no paramétricos.

Seminario 2: Prácticas en elaboración y validación de escalas

• Análisis del proceso de elaboración y validación de una escala de medida.
• Las propiedades psicométricas de una escala.
• Metodología para la elaboración y validación de escalas de medida. Ejemplos.
• Prácticas con AMOS para la validación de escalas.

Seminario 3: Prácticas de ecuaciones estructurales

• Modelos de ecuaciones estructurales: especificación, estimación e interpretación.
• Comparación de modelos y contraste de hipótesis.
• Análisis de efectos moderadores mediante el análisis multigrupo (prueba de invarianza factorial)
• Modelos de ecuaciones estructurales con variables no normales.

Seminario 4: Modelos de regresión avanzados

• Introducción a las relaciones causales y los efectos interacción.
• Los modelos de mediación-moderada.
• Aplicación práctica a través de los modelos de Hayes.

El temario práctico de la asignatura coincide con el temario teórico.

Seminario 1: Fundamentos del análisis de datos

• Grande, I. y Abascal, E. (2014). Fundamentos y técnicas de investigación comercial. Madrid: ESIC Editorial.
• Hair, J. F., Bush, R. P. y Ortinau, D. J. (2010). Investigación de mercados. En un ambiente de información digital. México: McGraw-Hill.
• Luque, T. (2017). Investigación de marketing 3.0. Madrid: Pirámide.
• Malhotra, N. K. (2016). Investigación de mercados. Conceptos esenciales. México: Pearson Educación.
• Merino, M. J. (2015). Introducción a la investigación de mercados. Madrid: ESIC Editorial.

Seminario 2: Prácticas en elaboración y validación de escalas

• Arbuckle, J. L. (2013). Amos user's guide. Chicago: SPSS Inc.
• Fornell, C. y Larcker, D. F. (1981). Evaluating structural equation models with unobservable variables and measurement error. Journal of Marketing Research, 18(1), 39-50.
• Hair, J. F., Black, W. C., Babin, B. J. y Anderson, R. E. (2010). Multivariate data analysis. London: Pearson.
• Luque, T. (2012). Técnicas de análisis de datos en investigación de mercados. Madrid: Pirámide.

Seminario 3: Prácticas de ecuaciones estructurales

• Arbuckle, J. L. (2013). Amos user's guide. Chicago: SPSS Inc.
• Hair, J. F., Black, W. C., Babin, B. J. y Anderson, R. E. (2010). Multivariate data analysis. London: Pearson.
• Kline, R. B. (2015). Principles and practice of structural equation modeling. New York: Guilford Press.
• Luque, T. (2012). Técnicas de análisis de datos en investigación de mercados. Madrid: Pirámide.
• Mueller, R. O. (1996). Basic principles of structural equation modeling. New York: Springer.
• Tabachnick, B. G. y Fidell, L. S. (2019). Using multivariate statistics. Boston: Pearson.
• Wang, J. y Wang, X. (2012). Structural equation modeling with MPlus: Methods and applications. Hoboken, NJ: John Wiley & Sons.

Seminario 4: Modelos de regresión avanzados

• Hayes, A. F. (2013). Introduction to mediation, moderation, and conditional process analysis: A regression-based approach. New York: The Guilford Press.
• Luque, T. (1997). Investigación de marketing: Fundamentos. Barcelona: Ariel Economía.

• Asociación Española de Empresas de Investigación de Mercados y Opinión: http://www.aneimo.com
• Asociación Española de Estudios de Mercado, Marketing y Opinión: http://aedemo.es
• Instituto de Estadística de Andalucía: http://www.juntadeandalucia.es/institutodeestadisticaycartografia
• Instituto Nacional de Estadística: http://www.ine.es

La evaluación será continua y se basará, en cada uno de los seminarios, en:

• Asistencia y participación en clase: 10% de la calificación final.
• Informes, trabajos, proyectos, etc.: 20% de la calificación final.
• Examen sobre los contenidos teórico-prácticos: 70% de la calificación final.

La calificación final se obtendrá como media de las notas obtenidas en los distintos seminarios, debiendo superar el estudiante todos y cada uno de ellos. En caso de no cumplir el requisito anterior la calificación global de la asignatura será “Suspenso”, con una calificación numérica que corresponderá al mínimo entre 4 puntos y la media de las notas obtenidas en los distintos seminarios que componen la asignatura.

Los estudiantes que hayan seguido un proceso de evaluación continua y no hayan superado la asignatura en la convocatoria ordinaria podrán recuperar el/los seminario/s suspenso/s en la convocatoria extraordinaria. La calificación final se obtendrá como media de las notas obtenidas en los distintos seminarios, debiendo superar el estudiante todos y cada uno de ellos. En caso de no cumplir el requisito anterior la calificación global de la asignatura será “Suspenso”, con una calificación numérica que corresponderá al mínimo entre 4 puntos y la media de las notas obtenidas en los distintos seminarios que componen la asignatura.

Para los estudiantes que no hayan seguido un proceso de evaluación continua la evaluación consistirá en la realización de una prueba sobre los contenidos teóricos y prácticos que comprende la asignatura, correspondiendo al 100% de la calificación final.

El artículo 8 de la Normativa de Evaluación y Calificación de los Estudiantes de la Universidad de Granada establece que podrá acogerse a la evaluación única final el estudiante que no pueda cumplir con el método de evaluación continua por causas justificadas.

Para acogerse a la evaluación única final el estudiante, en las dos primeras semanas de impartición de la asignatura o en las dos semanas siguientes a su matriculación si esta se ha producido con posterioridad al inicio de las clases o por causa sobrevenidas, lo solicitará, a través del procedimiento electrónico, al Coordinador del Máster, quien dará traslado al profesorado correspondiente, alegando y acreditando las razones que le asisten para no poder seguir el sistema de evaluación continua.

La evaluación consistirá en la realización de una prueba sobre los contenidos teóricos y prácticos que comprende la asignatura, correspondiendo al 100% de la calificación final.

El plagio, entendido como la presentación de un trabajo u obra hecho por otra persona como propio o la copia de textos sin citar su procedencia y dándolos como de elaboración propia, conllevará automáticamente la calificación numérica de cero en la asignatura, independientemente del resto de las calificaciones que el estudiante hubiera obtenido. Esta consecuencia debe entenderse sin perjuicio de las responsabilidades disciplinarias en las que pudieran incurrir los estudiantes que plagien.