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Se trata de un seminario de carácter teórico-práctico, donde se sientan las bases para el manejo de diferentes técnicas no paramétricas en Psicología. Son las técnicas estadísticas alternativas para cuando no se pueden aplicar las técnicas paramétricas porque no se cumplen sus supuestos.
Su estudio conlleva unos conocimientos, habilidades y actitudes que se pretende evaluar en los estudiantes de la asignatura al acabar el curso:
a) Generales:
- Conocer en qué consisten las téncicas no paramétricas.
- Conocer las propiedades de distintas técnicas.
- Valorar adecuadamente las posibilidades de aplicación de cada una de ellas.
- Saber identificar las necesidades y demandas de los contextos en los que se exige la aplicación de cada herramienta y aprender a proponer las soluciones apropiadas.
- Relacionar los resultados estadísticos con los planteamientos teóricos.
- Obtener información de forma efectiva a partir de libros, revistas especializadas y otras fuentes.
- Debatir sobre la base de las conclusiones estadísticas, la validez de los planteamientos teóricos.
b) Concretas: Se pretende que el estudiante sea capaz de:
- Procesar datos (conocer la estructura de las bases de datos y manejarse eficientemente con ellas).
- Preparar los datos para el análisis (desenvolverse en la relación entre bases de datos y análisis estadístico).
- Definir, medir y describir variables aplicando, en cada caso, la técnica de análisis más adecuada de las que se presentan en el programa.
Las asignaturas de Diseños de Investigación, Análisis de Datos y Métodos Informáticos serán la base para este seminario.
En cuanto a la tutorización, se potenciará el uso del foro como sistema de comunicación entre el equipo docente y los estudiantes. Además se emplearán, para la atención a las consultas individualizadas, el correo electrónico y la atención telefónica. Para este último medio el horario será: martes de 10 a 14 horas.
COMPETENCIAS GENERALES
CG1 - Tomar conciencia de la importancia de la metodología en la adquisición del conocimiento científico, así como de la diversidad metodológica existente para abordar distintos problemas de conocimiento
CG2 - Desarrollar el razonamiento crítico y la capacidad para realizar análisis y síntesis de la información disponible.
CG3 - Saber identificar las necesidades y demandas de los contextos en los que se exige la aplicación de herramientas metodológicas y aprender a proponer las soluciones apropiadas.
CG4 - Planificar una investigación identificando problemas y necesidades, y ejecutar cada uno de sus pasos (diseño, medida, proceso de datos, análisis de datos, modelado, informe).
CG5 - Obtener información de forma efectiva a partir de libros, revistas especializadas y otras fuentes.
CG6 - Desarrollar y mantener actualizadas competencias, destrezas y conocimientos según los estándares propios de la profesión.
COMPETENCIAS ESPECÍFICAS
CE2 - Procesar datos (conocer la estructura de las bases de datos y manejarse eficientemente con ellas).
CE3 - Preparar los datos para el análisis (desenvolverse en la relación entre bases de datos y análisis estadístico).
CE4 - Analizar datos identificando diferencias y relaciones. Esto implica conocer las diferentes herramientas de análisis, así como su utilidad y aplicabilidad en cada contexto.
El objetivo general de este seminario es formar profesionales e investigadores que dominen las distintas pruebas no paramétricas y las lleguen a manejar de modo que sepan cuándo y cómo utilizarlas en sus análisis de datos. Caracterizar los contrastes paramétricos frente a los no paramétricos y determinar cuándo un problema requiere la alternativa no paramétrica, conocer y diferenciar los contrastes no paramétricos que se estudiarán en los distintos temas, elegir el estadístico más adecuado entre todos los disponibles observando si cumplen los supuestos para su aplicación.
Tema 1.- Caracterización de los contrastes no paramétricos
Supuestos básicos que deben ayudarnos a elegir el estadístico de contraste más adecuado: independencia de las observaciones; nivel de medida y aspectos de la distribución.
Tema 2.- Contrastes no paramétricos para una muestra
Contraste de hipótesis para medidas de posición (Signos, Wilcoxon)
Contraste de hipótesis sobre una proporción
Pruebas de bondad de ajuste (prueba de chi cuadrado de Pearson, de Kolmogorov-Smirnov y de Lilliefors)
Prueba de chi cuadrado de Pearson de independencia de dos variables
Tema 3.- Contrastes no paramétricos para dos muestras independientes
Estadístico Chi cuadrado de Pearson de homogeneidad
Estadístico D de Kolmogorov-Smirnov
Estadístico W de Mann-Whitney-Wilcoxon
Contraste de hipótesis sobre dos proporciones
Tema 4.- Contrastes no paramétricos para dos muestras relacionadas
Contraste de hipótesis sobre medianas para dos muestras de observaciones relacionadas (estadístico S de signos y estadístico W de Wilcoxon)
Contrastes de hipótesis sobre dos proporciones (estadístico B binomial y estadístico Z)
Tema 5.- Contrastes no paramétricos para más de dos muestras independientes
Prueba de Kruskal-Wallis
Prueba de Jonckheere
Tema 6.- Contrastes no paramétricos para más de dos muestras relacionadas
Prueba de Friedman
Prueba de Cochran
Tema 7. Regresión simple no paramétrica
Regresión Kernel.
Otros métodos.
Este seminario básicamente tiene como metodología de estudio la modalidad a distancia. El estudiante debe contar con el material necesario para afrontar el estudio de maner autónoma. No obstante es necesario, e insistimos en esto, una planificación objetiva de las tareas que se proponen a lo largo y al final del curso.
El estudio del seminario se hará a partir de los textos básicos y temas publicados en la plataforma. También se podrá utilziar la bibliografía complementaria. No obstante, la modalidad a distancia no significa que el estudiante se enfrenta a la tarea en soledad, la plataforma virtual es una estrategia básica para que el estudiante participe en ella exponiendo sus dudas y resolviendo tareas propuestas por el equipo docente.
Dado que es un seminario de tres créditos, con un caracter teórico-práctico, donde el estudiante va a tener que adquirir los conocimientos teóricos propuestos y aplicarlos en la práctica, la distribución de la carga se estima, de forma genérica:
1. Estudio de los textos básicos: 25 horas (1 ECTS)
2. Horas de contacto virtual a través de la plataforma: 10,5 horas (0,42 ECTS)
3. Consulta bibliografía complementaria: 12,5 horas (0,5 ECTS)
4. Realización de trabajos: 25 horas (1 ECTS)
ONSITE TEST
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| Type of exam |
| Type of exam |
Examen tipo test |
| Quiz questions |
| Quiz questions |
20 |
| Duration of the exam |
| Duration of the exam |
120 (minutes) |
| Material allowed in the exam |
| Material allowed in the exam |
Calculadora no programable
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| Assessment criteria |
| Assessment criteria |
El examen presencial constará de 20 preguntas de tipo test con tres opciones de respuesta de las que solo una de ellas es correcta.
Cada acierto sumará 0,5 puntos y cada error restará 0,25 puntos.
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| % Concerning the final grade |
| % Concerning the final grade |
50 |
| Minimum grade (not including continuas assessment) |
| Minimum grade (not including continuas assessment) |
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| Maximum grade (not including continuas assessment) |
| Maximum grade (not including continuas assessment) |
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| Minimum grade (including continuas assessment) |
| Minimum grade (including continuas assessment) |
5 |
| Coments |
| Coments |
Será necesario aprobar el examen presencial para superar la asignatura.
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| CHARACTERISTICS OF THE IN-PERSON TEST AND/OR THE WORK |
CHARACTERISTICS OF THE IN-PERSON TEST AND/OR THE WORK
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| Requires presence |
| Requires presence |
Si |
| Description |
| Description |
La prueba presencial consistirá en un examen de 20 preguntas con tres alternativas, siendo solamente una de ellas correcta
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| Assessment criteria |
| Assessment criteria |
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| Weighting of the in-person test and/or the assignments in the final grade |
| Weighting of the in-person test and/or the assignments in the final grade |
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| Approximate submission date |
| Approximate submission date |
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| Coments |
| Coments |
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| CONTINUOUS ASSESSMENT TEST (PEC) |
CONTINUOUS ASSESSMENT TEST (PEC)
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| PEC? |
| PEC? |
Si,PEC no presencial |
| Description |
| Description |
Además del examen presencial, se deberán entregar tres trabajos que cubrirán el contenido del seminario:
1.- Primer trabajo: Temas 1 y 2
2.- Segundo trabajo: Temas 3 y 4
3.- Tercer trabajo: Temas 5 y 6.
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| Assessment criteria |
| Assessment criteria |
Se deberán entregar los tres trabajos. La nota media de los tres deberá de ser como mínimo de aprobado para superar la asignatura.
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| Weighting of the PEC in the final grade |
| Weighting of the PEC in the final grade |
50% |
| Approximate submission date |
| Approximate submission date |
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| Coments |
| Coments |
Las fechas de entrega serán, aproximadamente:
Primer trabajo: 30 de marzo
Segundo trabajo: 30 de abril
Tercer trabajo: 30 de mayo
Quien suspenda o no entregue en el plazo propuesto alguno de los trabajos en la convocatoria ordinaria, deberá entregar los que tenga pendientes antes del 5 de septiembre.
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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 |
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| 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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Para superar la asignatura será necesario:
1º) Aprobar el examen presencial.
2º) Entregar los tres trabajos y obtener una nota media de aprobado entre ellos.
La nota final se calculará como la media entre la nota del examen final (50 %) y la nota media de los tres trabajos (50 %).
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- Unidades Didácticas: LUBIN PIGOUCHE, P., MACIÁ ANTÓN, A., y RUBIO DE LEMUS, P. (2005) Psicología Matemática II (3 volúmenes). Madrid: UNED (3ª ed. o posterior)
Es el texto básico del seminario, recogiendo la mayor parte de la teoría y la práctica del temario.
Se encuentran colgados en la plataforma aLF sólo las páginas correspondientes a las técnicas no paramétricas.
1) A. Pardo y R. San Martín (2006): Análisis de Datos en Psicología II. Pirámide.
2) A. Pardo y R. San Martín (1989): Psicoestadística. Contrastes paramétricos y no paramétricos. Pirámide.
Disponibles en el curso virtual de la asignatura.
Horarios de
TÉCNICAS NO PARAMÉTRICAS
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