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| SUBJECT NAME |
| SUBJECT NAME |
DISEÑOS DE INVESTIGACIÓN Y ANÁLISIS DE DATOS |
| CODE |
| CODE |
62012054 |
| SESSION |
| SESSION |
2023/2024 |
| DEPARTMENT |
| DEPARTMENT |
METODOLOGÍA DE LAS CIENCIAS DEL COMPORTAMIENTO
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| DEGREE IN WHICH IT IS OFFERED |
| DEGREE IN WHICH IT IS OFFERED |
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GRADO EN PSICOLOGÍA
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| COURSE |
| COURSE |
SEGUNDO
COURSE
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| PERIOD |
SEMESTER 1
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| TYPE |
OBLIGATORIAS |
| CREDITS NUMBER |
| CREDITS NUMBER |
6 |
| HOURS |
| HOURS |
150 |
| LANGUAGES AVAILABLE |
| LANGUAGES AVAILABLE |
CASTELLANO |
Esta asignatura es obligatoria y pertenece al segundo curso del Grado en Psicología, primer semestre. Tiene asignados 6 créditos (ECTS).
Complementa los conocimientos vistos en las asignaturas de Introducción al Análisis de Datos y Fundamentos de Investigación en Psicología, de primer curso, siendo una continuación de ambas. En ella veremos el tipo de análisis de datos de los principales diseños de investigación estudiados en la asignatura de Fundamentos de Investigación en Psicología haciendo uso de la Estadística Inferencial clásica (estimación de parámetros y contraste de hipótesis estadísticas).
En el vigente Plan de Estudios del Grado de Psicología de la UNED, al área de Metodología de las Ciencias del Comportamiento (a la que le corresponde la materia “Métodos, diseños y técnicas de investigación en Psicología”), le han sido asignadas cuatro asignaturas obligatorias (Diseños de Investigación y Análisis de datos es una de ellas) íntimamente relacionadas, con las que se pretende dotar al estudiante del bagaje mínimo necesario para entender y/o realizar las investigaciones científicas más usuales en Psicología. Se trata de una herramienta de carácter metodológico que complementa a las asignaturas de “Introducción al Análisis de Datos” y “Fundamentos de investigación en Psicología” (ambas de primer curso) en la labor de diseñar, analizar e interpretar los resultados de una investigación, por lo que es una materia instrumental para todas las asignaturas de la titulación de Grado en Psicología.
Asumimos que el estudiante domina los conocimientos de dos asignaturas previas: Fundamentos de Investigación en Psicología e Introducción al Análisis de Datos. Dominar los temas 8, 9 y 10 de esta última asignatura -que tratan sobre distribuciones continuas de probabilidad e introducción a la estadística inferencial- es absolutamente necesario para afrontar con éxito Diseños de Investigación y Análisis de Datos,
En el curso virtual dispondrá de una "Prueba de nivel de conocimientos previos" que, sin fines evaluativos, tiene la finalidad de que el estudiante compruebe personalmente si realmente cuenta con los conocimientos previos necesarios o, por el contrario, necesita un repaso de algunos de estos conceptos básicos e imprescindibles para abordar eficazmente el estudio de los nuevos contenidos que se desarrollan en esta materia.
Asímismo, es conveniente un conocimiento básico, a nivel de usuario, sobre el manejo de un ordenador.
El estudiante podrá realizar todas las tareas exigibles con una calculadora de bolsillo normal. Si esta calculadora dispone de funciones estadísticas (v.g., cálculo de medias, desviaciones típicas, etc.) le será incluso de mayor utilidad. La calculadora podrá utilizarse en la prueba presencial.
Además, el manejo de algún programa de tratamiento de datos (v.g., R, Excel, SPSS, Matlab, Mathematica, etc.) le facilitaría la realización, de forma más rápida, la realización de ejercicios de desarrollo que se presentarán en las pruebas de evaluación continua (PEC), aunque no es en modo alguno imprescindible.
Para la resolución de cualquier tipo de dudas sobre el contenido de la asignatura, el estudiante cuenta con el apoyo del Profesor-Tutor de su Centro Asociado. Adicionalmente los estudiantes dispondrán de foros dedicados a cada uno de los bloques temáticos en el curso virtual, que estarán atendidos por el equipo docente de la asignatura en la Facultad de Psicología. Para cualquier otro tipo de consulta fuera de los contenidos propios de la asignatura, el estudiante dispone de las siguientes viás de comunicación con los profesores del equipo docente:
Dr. Javier Ibias Martín
Miércoles y jueves de 10 a 14 horas Tel. 91 398 87 24
correo-e: j.ibias@psi.uned.es
Dra. Araceli Maciá Antón
Martes de 10:00 a 14:00 horas. Tel. 91 398 62 30
correo-e: amacia@psi.uned.es
Dr. José Manuel Reales Avilés
Martes: de 10:00 a 14:00 horas. Tel. 91 398 79 33
correo-e: jmreales@psi.uned.es
Dr. Pedro Rodrígez-Miñón Cifuentes
Martes de 10:00 a 14:00 horas. Tel. 91 398 62 47
correo-e: prodriguez-minon@psi.uned.es
Dr. Angel Villarino Vivas
Martes de 10:00 a 14:00 horas. Tel. 91 398 79 31
correo-e: avillarino@psi.uned.es
Competencias generales:
- CG 2.1.4 - Comunicación y expresión matemática, científica y tecnológica
Competencias específicas:
- CE 1.4. - Ser capaz de identificar, discriminar y utilizar de forma pertinente al ámbito de la ciencia psicológica, los distintos diseños de investigación, procedimientos de formulación, contrastación de hipótesis e interpretación de resultados.
- CE 2.6 - Saber razonar científicamente y poder poner en relación la teoría con la evidencia.
- CE 3.1.7 - Ser capaz de organizar la información obtenida: integrar resultados dentro de una formulación teórica y formular conclusiones.
Al finalizar la asignatura, el estudiante debe ser capaz de:
- Conocer los fundamentos de la estimación de la inferencia estadística clásica (estimación de parámetros y el contraste de hipótesis).
- Identificar el tipo de diseño más adecuado para afrontar un problema de investigación específico.
- Traducir las hipótesis de la investigación en hipótesis estadísticas que se someterán a contrastación empírica.
- Seleccionar y aplicar la técnica de análisis de datos más adecuada para analizar los datos de acuerdo a la hipótesis planteada, al diseño utilizado, al tipo de datos recogidos y a los supuestos que estos datos deben cumplir.
- Interpretar los resultados de acuerdo al problema de estudio y a la teoría relevante.
- Desarrollar una actitud crítica ante los resultados de las investigaciones propias y de la literatura.
Tema 1. Estimación de parámetros y contraste de hipótesis.
Tema 2. Contraste de hipótesis en los diseños de una muestra.
Tema 3. Análisis de datos para diseños de dos grupos. Muestras independientes.
Tema 4. Análisis de datos para diseños de dos grupos. Muestras relacionadas.
Tema 5. Diseños de más de dos grupos independientes.
Tema 6. Diseños de más de dos grupos con muestras relacionadas.
Tema 7. Diseños con más de dos grupos independientes. Análisis de la varianza de dos factores.
Tema 8. Análisis de regresión.
La asignatura de Diseños de Investigación y Análisis de Datos se imparte en la modalidad de enseñanza a distancia propia de esta universidad, con el apoyo de los profesores tutores/as de los Centros Asociados y del equipo docente de la asignatura en la Facultad de la Sede Central.
En el curso virtual los estudiantes encontrarán material de apoyo (pec's y exámenes de años anteriores, enlaces a videoclases grabadas, etc) y distintos foros de debate en los que podrán participar para exponer dudas y comentarios que serán tratadas con los profesores responsables y con el resto de compañeros.
ONSITE TEST
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| Type of exam |
| Type of exam |
Examen tipo test |
| Quiz questions |
| Quiz questions |
25 |
| Duration of the exam |
| Duration of the exam |
120 (minutes) |
| Material allowed in the exam |
| Material allowed in the exam |
Formulario original con tablas estadísticas y calculadora no programable. |
| Assessment criteria |
| Assessment criteria |
Obtener una puntuación mínima de 5 puntos con la siguiente corrección: Aciertos - (Errores / 2) La puntuación obtenida en el examen tipo test se escalará entre 0 y 10. |
| % Concerning the final grade |
| % Concerning the final grade |
100 |
| Minimum grade (not including continuas assessment) |
| Minimum grade (not including continuas assessment) |
5 |
| Maximum grade (not including continuas assessment) |
| Maximum grade (not including continuas assessment) |
10 |
| Minimum grade (including continuas assessment) |
| Minimum grade (including continuas assessment) |
5 |
| Coments |
| Coments |
Debido a que las PECs son voluntarias, el alumno puede aprobar realizando exclusivamente el examen. Si realiza las PECs y obtiene una nota mínima de 5 puntos en el examen, se le sumará la nota de la PEC ponderada para que, como máximo, le incremente un punto. El examen constará de 25 preguntas con tres opciones de respuesta objetivas de las que solo una es correcta. |
CONTINUOUS ASSESSMENT TEST (PEC)
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| PEC? |
| PEC? |
Si |
| Description |
| Description |
Dos enunciados de investigación sobre los que se realizan 20 preguntas objetivas. |
| Assessment criteria |
| Assessment criteria |
Obtener un 5 en cada una de las dos PECs que se les proponen. |
| Weighting of the PEC in the final grade |
| Weighting of the PEC in the final grade |
Un 10 en cada PECs supone añadir un punto al examen final, siempre y cuando en éste se haya obtenido una nota igual o superior a 5. |
| Approximate submission date |
| Approximate submission date |
Primera PEC: 20 de noviembre. Segunda PEC: 12 de enero |
| Coments |
| Coments |
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OTHER GRADEABLE ACTIVITIES
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| Are there other evaluable activities? |
| Are there other evaluable activities? |
No |
| Description |
| Description |
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| Assessment criteria |
| Assessment criteria |
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| Weighting in the final grade |
| Weighting in the final grade |
0 |
| Approximate submission date |
| Approximate submission date |
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| Coments |
| Coments |
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How to obtain the final grade?
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Debido a que las PECs son voluntarias, el alumno puede aprobar realizando exclusivamente el examen y la calificación en este caso será la que obtenga en el examen presencial. Si realiza las PECs y obtiene una nota mínima de 5 puntos en el examen, se le sumará la nota de la PEC ponderada para que, como máximo, le incremente un punto. |
El material de estudio básico para preparar la asignatura consistirá en el texto:
Macía, M.A; Moreno, E; Reales, J.M; Rodríguez-Miñón, P; Villarino, A. (2014). Diseños de Investigación y Análisis de datos en Psicología. Ed:Sanz y Torres.
De esta misma editorial es necesario el formulario original de la asignatura, que el estudiante deberá utilizar en el examen presencial.
Macía, M.A; Moreno, E; Reales, J.M; Rodríguez-Miñón, P; Villarino, A. (2014). Formulario de Diseños de Investigación y Análisis de datos en Psicología. Ed:Sanz y Torres.
Y con carácter optativo:
Macía, M.A; Moreno, E; Reales, J.M; Rodríguez-Miñón, P; Villarino, A. (2015). Ejercicios y Problemas resueltos y comentados. Diseños de Investigación y Análisis de datos en Psicología. Ed:Sanz y Torres
Aunque el texto publicado por el equipo docente es suficiente para preparar la asignatura, también puede utilizarse el texto con ejercicios teóricos-prácticos: "Problemas Resuestos de Diseños de Investigación y Análisis de Datos en Psicología", editorial Sanz y Torres, (2014).
Otros manuales que pueden servir de ayuda son:
- Keppel (1973) Design and analysis: A researcher's handbook. Editado por Prentice Hall, Inc.
- Pardo, A. y San Martin, R. (2010). Análisis de datos en ciencias sociales y de la salud II. Editorial Síntesis,
Madrid.
- Peña, D. y Romo, J. (2003). Introducción a la estadística para las Ciencias Sociales. McGrawHill.
- Ritchey, F. J. (2008). Estadística para las Ciencias Sociales. McGrawHill.
Un buen texto que da una perspectiva geométrica muy clarificadora de la estadística multivariante clásica es:
Wickens, T. D. (1995). The geometry of multivariate statistics. Lawrence Erlbaum Associates, New York.
Otros recursos:
En la página web: https://statpages.info/
se puede encontrar una enorme cantidad de software estadístico gratuito para multitud de análisis y recursos de otros tipos (demostraciones, tutoriales, documentos gratuitos, etc.).
Para la resolución de cualquier tipo de dudas sobre el contenido de la asignatura, el estudiante cuenta con el apoyo del Profesorado-Tutor, bien presencialmente en sus horarios de tutoría como a través del foro de su Centro Asociado disponible en el curso virtual de la asignatura.
En el curso virtual el estudiante dispondrá de video-clases, material impreso complementario (documentos, ejercicios propuestos, modelos de examen, documentos de simulación en CDF, etc.) tanto para el estudio de los contenidos como para la realización de las PECs (Pruebas de Evaluación Continua).
En el curso virtual el alumno podrá acceder a diferentes foros, cada uno de ellos con una finalidad concreta:
Foro de Tablón de anuncios: Es un foro utilizado por el equipo docente y que, como su propio nombbre indica, funcionará para enviar comunicados, plantillas de corrección de exámenes y cualquier información de interés general. Es un foro que el estudiante debe consultar periódicamente ya que en él se realizan los anuncios más importantes de la asignatura aunque se encuentra cerrado al debate.
Foro de estudiantes: Se utilizará para que los alumnos puedan comunicarse entre ellos, compartir información, resúmenes, comentarios, etc. Este foro no está moderado por el equipo docente, aunque se supervisa con el fin de que se adecúe a las normas de la Universidad sobre funcionamiento de los foros.
Foro de Consultas Generales: En este foro se puede preguntar al equipo docente todas las dudas con respecto a la organización de la asignatura, temario, tipo de examen, etc.
Un foro por cada uno de los temas (del 1 a 8) del programa: Moderado por el equipo docente de la asignatura con el objeto de que los estudiantes puedan hacer sus preguntas concretas sobre el tema que da título al foro y recibir la oportuna aclaración.
Un foro del Grupo de Tutoría: moderado por el profesor-tutor/a de su Centro Asociado.
Opcionalmente, el equipo docente podrá generar otros tipos de foros para tratar otro tipo de temáticas.
En cualquiera de los casos, estos foros estarán operativos durante el periódo lectivo, excluidas las semanas de celebración de las pruebas presenciales.
Es importante que los estudiantes conozcan el Reglamento sobre el uso de los foros de la UNED.
