NO EXISTEN CAMBIOS
La guía de la asignatura ha sido actualizada con los cambios que aquí se mencionan.
La asignatura Técnicas No Paramétricas forma parte del Módulo 3 que está compuesto por Cursos Optativos que el alumno podrá realizar en la modalidad a distancia en el segundo cuatrimestre.
Se trata de una asignatura 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 esta signatura
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.
Los objetivos a lograr con esta asignatura conllevan unos conocimientos, habilidades y actitudes que se pretende evaluar en los estudiantes de la asignatura a lo largo del curso:
OBJETIVOS DE APRENDIZAJE
Conocimiento (OC):
- OC1: Conocer en qué consisten las técnicas no paramétricas.
- OC2: Conocer las propiedades de distintos contrastes no paramétricos.
- OC3: Valorar adecuadamente las posibilidades de aplicación de cada uno de ellos.
- OC4: 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.
Habilidades y destrezas (OD).
- OD1: Planificar una investigación identificando problemas y necesidades, y ejecutar cada uno de sus pasos (diseño, medida, proceso de datos, análisis de datos, modelado, informe).
- OD2: Relacionar los resultados estadísticos con los planteamientos teóricos.
- OD3: Procesar datos de forma conveniente (conocer la estructura de las bases de datos y manejarse eficientemente con ellas).
- OD4: Preparar, adecuadamente, los datos para el análisis (desenvolverse en la relación entre bases de datos y análisis estadístico).
- OD5: Definir, medir y describir variables aplicando, en cada caso, la técnica de análisis más adecuada.
Actitudes (OA).
Se pretende que el estudiante sea capaz de:
- OA1: Plantear, convenientemente, discusiones teóricas basadas en los resultados estadísticos.
- OA2: Informar, adecuadamente, sobre los resultados y generalizarlos relacionándolos con estudios previos en el ámbito del contexto teórico en que se realizan.
- OA3: Debatir sobre la base de las conclusiones estadísticas, la validez de los planteamientos teóricos.
PROGRAMA
Tema 1: Contraste de hipótesis
- Introducción y conceptos básicos del contraste de hipótesis. Hipótesis estadísticas Contraste bilateral, unilateral izquierdo y derecho. Nivel crítico p.
Tema 2: Caracterización de los contrastes no paramétricos
Ssupuestos 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 3: 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 X2 cuadrado de Pearson, de Kolmogorov-Smirnov y de Lilliefors) y prueba de X2 cuadrado de Pearson de independencia de dos variables
Tema 4: Contrastes no paramétricos para dos muestras independientes
Estadístico X2 cuadrado de Pearson de homogeneidad, Estadístico D de Kolmogorov-Smirnov y estadístico W de Mann-Whitney-Wilcoxon, así como contrastes de hipótesis sobre dos proporciones (estadístico Z para π1 - π2 = 0 y estadístico Z para λ = π1- π2)
Tema 5: Contrastes no paramétricos para dos muestras relacionadas
Contraste de hipótesis sobre medianas para dos muestras de observaciones relacionadas: el estadístico S de signos y el estadístico W de Wilcoxon, Contrastes de hipótesis sobre dos proporciones (estadístico B (Binomial) y estadístico Z).
Tema 6: Contrastes no paramétricos para más de dos muestras independientes
Test de Kruskal-Wallis y el test de Jonckheere.·
Tema 7: Contrastes no paramétricos para más de dos muestras relacionadas
Test de Friedman y el test de Cochran
Tema 8: Contrastes de hipótesis para coeficientes de correlación de variables ordinales y dicotómicas
Coeficientes de correlación de variables ordinales y dicotómicas: el coeficiente de correlación biserial-puntual, ρbp, el coeficiente de correlación de Spearman, ρs y el coeficiente de correlación Phi, ·
·
Esta asignatura 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 de la asignatura se hará a partir de los textos básicos, los artículos y temas publicados en la plataforma y 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 una asignatura de cinco 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: 37,5 horas (1,5 ECTS)
2. Horas de contacto virtual a través de la plataforma: 37,5 horas (1,5 ECTS)
3. Consulta bibliografía complementaria: 12,5 horas (0,5 ECTS)
4. Realización de trabajos: 37,5 horas (1,5 ECTS)
(Nota: los créditos específicos dedicados a la evaluación, por lo que respecta al trabajo del estudiante, están dentro de los apartados 2 y 4).
TIPO DE PRUEBA PRESENCIAL
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Tipo de examen |
Tipo de examen |
Examen tipo test |
Preguntas test |
Preguntas test |
20 |
Duración |
Duración |
120 (minutos) |
Material permitido en el examen |
Material permitido en el examen |
Todo tipo de material y calculadora no programable.
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Criterios de evaluación |
Criterios de evaluación |
Pueden verse en Descripción CARÁCTERISTICAS DE PRUEBA PRESENCIAL Y/O TRABAJOS
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% del examen sobre la nota final |
% del examen sobre la nota final |
50 |
Nota mínima del examen para aprobar sin PEC |
Nota mínima del examen para aprobar sin PEC |
5 |
Nota máxima que aporta el examen a la calificación final sin PEC |
Nota máxima que aporta el examen a la calificación final sin PEC |
5 |
Nota mínima en el examen para sumar la PEC |
Nota mínima en el examen para sumar la PEC |
5 |
Comentarios y observaciones |
Comentarios y observaciones |
Pueden verse en Descripción CARÁCTERISTICAS DE PRUEBA PRESENCIAL Y/O TRABAJOS
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CARACTERÍSTICAS DE LA PRUEBA PRESENCIAL Y/O LOS TRABAJOS |
CARACTERÍSTICAS DE LA PRUEBA PRESENCIAL Y/O LOS TRABAJOS
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Requiere Presencialidad |
Requiere Presencialidad |
Si |
Descripción |
Descripción |
La evaluación constará de dos partes que incidirán al 50% en la nota final (se hará la media, siempre que se supere el 5 en el EXAMEN).
La primera parte consistirá en la realización de DOS ACTIVIDADES (primera y segunda), de un problema cada una, a resolver con técnicas no paramétricas a mano y mediante el SPSS. La PRIMERA ACTIVIDAD se referirá a los temas del 1 al 5 y la SEGUNDA a los temas del 6 al 8. Las actividades se colgarán en la plataforma aLF y los alumnos deberán subir las soluciones a la plataforma.
La segunda parte, consistirá en un EXAMEN presencial teórico práctico.
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Criterios de evaluación |
Criterios de evaluación |
El 50% de la nota será el examen (siempre que en éste se supere el 5) y el 0tro 50% las dos actividades a realizar.
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Ponderación de la prueba presencial y/o los trabajos en la nota final |
Ponderación de la prueba presencial y/o los trabajos en la nota final |
50% el examen (siempre que se supere el 5) y 50% las actividades. |
Fecha aproximada de entrega |
Fecha aproximada de entrega |
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Comentarios y observaciones |
Comentarios y observaciones |
Pueden verse en Descripción CARÁCTERISTICAS DE PRUEBA PRESENCIAL Y/O TRABAJOS
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PRUEBAS DE EVALUACIÓN CONTINUA (PEC) |
PRUEBAS DE EVALUACIÓN CONTINUA (PEC)
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¿Hay PEC? |
¿Hay PEC? |
Si,PEC no presencial |
Descripción |
Descripción |
Hay 2 PEC.
Pueden verse en Descripción CARÁCTERISTICAS DE PRUEBA PRESENCIAL Y/O TRABAJOS
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Criterios de evaluación |
Criterios de evaluación |
Pueden verse en Descripción CARÁCTERISTICAS DE PRUEBA PRESENCIAL Y/O TRABAJOS
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Ponderación de la PEC en la nota final |
Ponderación de la PEC en la nota final |
La mitad de la nota |
Fecha aproximada de entrega |
Fecha aproximada de entrega |
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Comentarios y observaciones |
Comentarios y observaciones |
Pueden verse en Descripción CARÁCTERISTICAS DE PRUEBA PRESENCIAL Y/O TRABAJOS
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OTRAS ACTIVIDADES EVALUABLES
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¿Hay otra/s actividad/es evaluable/s? |
¿Hay otra/s actividad/es evaluable/s? |
No |
Descripción |
Descripción |
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Criterios de evaluación |
Criterios de evaluación |
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Ponderación en la nota final |
Ponderación en la nota final |
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Fecha aproximada de entrega |
Fecha aproximada de entrega |
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Comentarios y observaciones |
Comentarios y observaciones |
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¿Cómo se obtiene la nota final?
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Pueden verse en Descripción CARÁCTERISTICAS DE PRUEBA PRESENCIAL Y/O TRABAJOS
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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 de la asignatura, recogiendo la mayor parte de la teoría y la práctica del temario.
Se encuentran colgados en la plataforma aLFsólo las páginas correspondientes a las técnicas no paramétricas.
1) FOX, John (2000) Nonparametric Simple Regression. Sage University Press.
2) ARCE, C. (1994) Técnicas de Construcción de Escalas Psicológicas. Madrid: Síntesis.
3) W. Härdle (2002): Applied Nonparametric Regression. Cambridge University Press.
4) FOX, John (2000): Multiple and Generalized Nonparametric Regression. Sage University Press.
5) Christopher Z. Mooney y Robert D. Duval (1993): Bootstrapping. A Nonparametric Aproach to Statistical Inference. Sage University Press.
6) P. Sprent (1990): Applied Nonparametric Statistical Methods. Chapman and Hall.
7) M.M. Desu y D. Raghavarao (2004): Nonparametric Statistical Methods for Complete and Censored Data. Chapman and Hall.
8) A. Pardo y R. San Martín (2006): Análisis de Datos en Psicología II. Pirámide.
9) A. Pardo y R. San Martín (1989): Psicoestadística. Contrastes paramétricos y no paramétricos. Pirámide.
10) Borg I, Lingoes J (1987). Multidimensional similarity structure analysis. New York: Springer-Verlag.
Las dos primeras son las recomendadas para el tema 10, pero no se evaluarán en el examen. Ninguna de estas lecturas es obligatoria, el alumno puede recurrir a ellas si desea profundizar más en alguno de los temas.