Técnicas de reducción de la dimensión y visualización para datos complejos: Análisis de casos en igualdad social, salud, bienestar y bibliometría (1ª Edición)
Cada vez son más las disciplinas que requieren técnicas estadísticas de análisis para resumir y visualizar la información contenida en datos procedentes de la experimentación, de encuestas o de varias fuentes.
El objetivo de este curso es dar a conocer técnicas de estadística multivariante para analizar y visualizar la información contenida en conjuntos de datos de cierta complejidad y tamaño moderado. El caso más habitual son los datos estructurados, como por ejemplo los procedentes de macro-encuestas, donde el principal interés es establecer perfiles de usuarios con características semejantes o establecer rankings de objetos a partir de la construcción de indicadores sintéticos o globales. Sin embargo, las técnicas del curso pueden aplicarse a cualquier tipo de datos multivariantes, siempre que pueda establecerse alguna medida de distancia entre los objetos, que permita visualizar los datos de forma efectiva, incluyendo el caso de datos no estructurados (imágenes, datos textuales, audiovisuales, etc.).
En el curso se utilizará un software (R, Matlab, SPSS, etc) en función de las habilidades del alumnado.
Las técnicas objeto del curso se ilustrarán con análisis de casos procedentes de entornos reales en igualdad social, salud y bienestar y bibliometría, entre otros.
Competencias transversales:
- Conocer técnicas de análisis de datos multivariantes para problemas de visualización de datos.
- Capacidad de análisis y síntesis.
- Resolución de problemas en los ámbitos de aplicación.
Objetivos de aprendizaje:
- Comprender las distintas técnicas de estadística multivariante.
- Adiestrarse en la selección de la técnica adecuada según la naturaleza de los datos.
- Adquirir destreza en la utilización de las distintas técnicas.
- Conocer herramientas informáticas para la visualización de datos.
Día 6/11/23: 1ª Sesión.
- Presentación del curso.
- Datos: Descripción estadística y visualización de la información. Diagramas de dispersión múltiples y condicionales, correlaciones/asociaciones, interdependencia global.
- Software: Sesión práctica.
Día 7/11/23: 2ª Sesión.
- Análisis de Componentes Principales (PCA). Conceptos generales.
- Construcción de indicadores en bases de datos de tipo mixto. Hiper-simplificación y visualización mediante PCA. Aplicación a bienestar infantil.
- Sesión práctica. Software para PCA.
Día 8/11/23: 3ª Sesión.
- Análisis de correspondencias (CA). Conceptos generales. Análisis de casos bibliométricos.
- Sesión práctica. Software para CA.
Día 13/11/23: 4º Sesión.
Distancias y escalado métrico multidimensional (MDS). Conceptos generales.
- Construcción y visualización de perfiles mediante MDS. Aplicaciones en vulnerabilidad social, dependencia y longevidad.
- Sesión práctica. Software para MDS.
Día 14/11/23: 5ª Sesión.
- Clustering jerárquico y no jerárquico. Aplicación a envejecimiento saludable y bienestar en la UE y a gestión de la COVID-19 en la UE.
- Sesión práctica. Software para clustering.
Día 15/11/23: 6ª Sesión.
- Sesión práctica. Presentación de casos prácticos por parte de las y los estudiantes.
Día 16/11/23: 7ª Sesión.
- Sesión práctica. Presentación de casos prácticos por parte de las y los estudiantes.
Día 17/11/23: 8ª Sesión.
- Sesión práctica. Presentación de casos prácticos por parte de las y los estudiantes.
- Días: 6, 7, 8, 13, 14, 15, 16 y 17 de noviembre de 2023
- Horario:
- De 16 a 19:30 los días 6, 7, 8, 13 y 14 de noviembre.
- De 16 a 20 horas los días 15, 16 y 17 de noviembre
- Lugar de celebración:
- Campus de la Facultad de Medicina de la UAM: 6, 7, 8, 13 y 14 de noviembre
- Virtual: 15, 16 y 17 de noviembre
- Amparo Baíllo Moreno (Depart. Matemáticas/Facultad de Ciencias UAM)
- Pilar Serrano Gallardo (Depart. Enfermería. Facultad de Medicina UAM)
- Aurea Grane Chavez (Facultad de Ciencias Sociales y Jurídicas. Universidad Carlos III)
- Charo Romera Ayllón (Consejo Social. Gabinete de Estudios y Prospectivas. Universidad Carlos III)
- Patricia Alonso Álvarez (Facultad de Humanidades, Comunicación y Documentación. Universidad Carlos III)
- Pablo G. Sastrón Toledo (Facultad de Humanidades, Comunicación y Documentación. Universidad Carlos III)
Tener un grado universitario.
Como criterios de selección se tendrán en cuenta las líneas y los proyectos de investigación en los que la persona candidata esté involucrada.
- Asistencia a las sesiones teóricas y prácticas: 25% (se debe asistir al menos al 80% de las sesiones).
- Presentación de trabajo grupal realizado: 75% (imprescindible para todo el alumnado).
MATRICULACIÓN:
Accede a uno de lo siguientes enlaces para matricularte:
- Matrícula Ordinaria –> 150€
- Matrícula Alumnos UAM con matrícula en vigor, AlumniUAM+, AlumniUAM+Plus y Amigos de la UAM –> 135€
*Para beneficiarse de la matrícula reducida, los estudiantes deben inscribirse con su correo institucional @estudiante.uam.es*
PLAZAS OFERTADAS:
Máximo 30 plazas
**El curso se impartirá si alcanzará el número mínimo de 10 plazas**
RECONOCIMIENTO DE ECTS:
Accede aquí para consultar los cursos con reconocimiento de créditos
- Número de becas: entre 1 y 3 en función del número de estudiantes matriculados
- Criterios de concesión:
- Estar desempleado: 40%
- Situación socio-económica: 30%
- Expediente académico: 30%
**Para solicitar una beca debe ponerse en contacto con: pilar.serrano@uam.es
Día 6/11/23: 1ª Sesión.
- Presentación del curso.
- Datos: Descripción estadística y visualización de la información. Diagramas de dispersión múltiples y condicionales, correlaciones/asociaciones, interdependencia global.
- Software: Sesión práctica.
Día 7/11/23: 2ª Sesión.
- Análisis de Componentes Principales (PCA). Conceptos generales.
- Construcción de indicadores en bases de datos de tipo mixto. Hiper-simplificación y visualización mediante PCA. Aplicación a bienestar infantil.
- Sesión práctica. Software para PCA.
Día 8/11/23: 3ª Sesión.
- Análisis de correspondencias (CA). Conceptos generales. Análisis de casos bibliométricos.
- Sesión práctica. Software para CA.
Día 13/11/23: 4º Sesión.
Distancias y escalado métrico multidimensional (MDS). Conceptos generales.
- Construcción y visualización de perfiles mediante MDS. Aplicaciones en vulnerabilidad social, dependencia y longevidad.
- Sesión práctica. Software para MDS.
Día 14/11/23: 5ª Sesión.
- Clustering jerárquico y no jerárquico. Aplicación a envejecimiento saludable y bienestar en la UE y a gestión de la COVID-19 en la UE.
- Sesión práctica. Software para clustering.
Día 15/11/23: 6ª Sesión.
- Sesión práctica. Presentación de casos prácticos por parte de las y los estudiantes.
Día 16/11/23: 7ª Sesión.
- Sesión práctica. Presentación de casos prácticos por parte de las y los estudiantes.
Día 17/11/23: 8ª Sesión.
- Sesión práctica. Presentación de casos prácticos por parte de las y los estudiantes.