FORMACIÓN DE ESPECIALISTAS EN INVESTIGACIÓN SOCIAL APLICADA Y ANÁLISIS DE DATOS
Denominación de la materia: 4.2 Regresión lineal
Módulo II: Análisis e interpretación de datos de encuesta
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Competencias a adquirir por el estudiante:
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Especificación de un modelo de regresión para el análisis de dependencia entre variables.
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Manejo de los conceptos básicos: objetivos, hipótesis, etapas… en el MBRL
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Valoración del ajuste logrado con la regresión a partir de los errores.
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Contraste de hipótesis.
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Alternativas a la especificación e interpretación de los parámetros de una regresión.
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Contenidos de la materia:
El objetivo del curso es permitir al alumno realizar un ejercicio sencillo de análisis de dependencia multivariante a partir de la regresión lineal y, con más detalle, poder valorar adecuadamente los resultados de análisis de este tipo en artículos, investigaciones, etc.
Con un carácter eminentemente práctico, cada una de las cuatro sesiones constarán de una primera parte de carácter teórico para, seguidamente, destinar al menos 2/3 de la clase a realizar prácticas sobre regresión, fundamentalmente con SPSS.
Al final del curso, el participante debería ser capaz, ante una pregunta de investigación sobre la relación entre una variable numérica (dependiente) y un conjunto de variables explicativas (independientes), de: analizar una base de datos, realizar una descripción preliminar con la ayuda de SPSS; formular un modelo de relación; estimar los coeficientes; revisar hipótesis y mejorar si cabe el modelo, así como contrastar la significación de los coeficientes. Finalmente, el alumno debería ser capaz de resumir las principales conclusiones en el contexto del problema y de la pregunta de investigación planteada.
La distribución prevista de contenidos es la siguiente:
Primer día. Presentación del modelo de regresión lineal simple a partir de algunos ejemplos.
Segundo día. Formulación, estimación e inferencia. Análisis de ajuste del modelo y medidas de bondad del mismo.
Tercer día. Posibles vías de mejora del modelo.
Cuarto día. Extensiones del modelo: eficiencia, variables explicativas dummy, interacciones,…
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Metodología o actividades de aprendizaje
Cada día se impartirán tres horas de clase, de 17h a 20h, repartidas en tres sesiones con dos descansos de 10 minutos.
La primera sesión se dedicará a la exposición por parte del profesor de los contenidos del curso, introduciendo los conceptos y técnicas a partir de ejemplos prácticos, mostrando al alumno como realizar el análisis en SPSS. Las dos sesiones siguientes serán prácticas en las que los participantes realizaran ejercicios con la ayuda del software estadístico.
En función de las necesidades del curso se podrá modificar dicha distribución horaria dedicando más o menos tiempo a cada una de las sesiones.
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Evaluación
La evaluación será continua, con un pequeño ejercicio cada uno de los días del siguiente modo:
Primer día. Comentarios sobre el ejemplo empleado.
Segundo día. Ejercicio práctico de regresión en SPSS.
Tercer día. Ejercicio práctico de regresión en SPSS.
El alumno presentará un análisis de regresión breve, quince días después de acabado el curso, sobre un tema de su elección.
El peso de la puntuación de cada una de las anteriores actividades en la nota final de la materia será del 25% cada una.
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Bibliografía básica
Wooldridge, J. (2001): Introducción a la econometría: un enfoque moderno. Ed. Thomson, 2001.
Arce, R. de y Mahia, R. (2012): “Interpretación de los parámetros en el modelo básico de regresión lineal”. Disponible en: http://www.uam.es/personal_pdi/economicas/rarce/pdf/INTERPRETACION_ESTIMADORES.pdf
Arce, R. de (2000): Presentación del Modelo Básico de Regresión Lineal”. Disponible en:
http://www.uam.es/personal_pdi/economicas/rarce/pdf/mbrl_fse.ppt
Hair, J.F., Anderson, R.E., Tatham, R.L. y Black, W.C. (1999) Análisis Multivariante. (5ª edición). Ed. Prentice Hall.
Martínez-Miranda, D. (¿): “El análisis de regresión a través de SPSS”. Universidad de Granada. Disponible en: http://www.ugr.es/~curspss/archivos/Regresion/TeoriaRegresionSPSS.pdf
Pérez, C. (2001) Técnicas estadísticas con SPSS. Ed. Prentice Hall.