Asignaturas - Máster interuniversitario en metodología de las ciencias del comportamiento y de la salud. uned, ucm y uam

La presente asignatura, tanto por su contenido como por su enfoque, resulta básica para orientar de forma correcta  el análisis de datos en el ámbito de las Ciencias del Comportamiento y en el de la Salud. Por ello las competencias implicadas son:

•  Desarrollar el  interés metodología aplicada mediante el uso de los diferentes métodos de análisis de datos y los procedimientos para la  construcción y/o modificación de modelos basados en  datos procedentes de la investigación empírica.
• Analizar datos mediante la aplicación de las herramientas de análisis estadístico de uso habitual en Metodología.
•  Combinar diferentes técnicas  de análisis para resolver  problemas metodológicos  desde nuevas y diferentes perspectivas.
• Representar  e integrar datos provenientes de la investigación empírica  mediante resúmenes, tablas y gráficos.
•  Elaborar informes técnicos sobre la base de la herramienta estadística elegida y de sus resultados
• Obtener de forma autónoma y eficiente información relevante a partir de las fuentes bibliográficas relacionadas con el análisis y modelización de los datos.

Se trata de una asignatura obligatoria de seis créditos de carácter teórico-práctico donde el estudiante, tras revisar y recordar algunos conceptos básicos, hace una extensión de los mismos con especial incidencia en las recomendaciones más recientes de la APA en relación con los planteamientos de la inferencia estadística. Se pretende, además, que el alumno adquiera el concepto de modelización y de su uso en la investigación aplicada a través del estudio del modelo lineal general como uno de los procedimientos de análisis de los datos obtenidos en la investigación en Ciencias del Comportamiento y de la Salud de uso más habitual.

Para el seguimiento provechoso de esta asignatura es conveniente que los alumnos hayan cursado alguna materia sobre estadística descriptiva, exploratoria y probabilidad, así como el manejo de herramientas informáticas y paquetes estadísticos (SPSS y/o R). Además, es imprescindible el conocimiento de matemáticas básicas y de álgebra elemental.

Dra. Sonia Janeth Romero Martínez

Martes 10 a 12 y jueves de 12 a 14.

Teléfono: 91 398 7603

Email: sjromero@psi.uned.es 

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.

RESULTADOS DE APRENDIZAJE

. Conocer los procedimientos para la organización y descripción de los datos.
· Conocer las propiedades de las distribuciones de los datos empíricos.
· Ser capaz de formular y proponer modelos basados en datos empíricos.
· Verificar, mediante procedimientos estadísticos, las hipótesis derivadas de los modelos.
· Valorar adecuadamente la capacidad predicativa y/o explicativa de los modelos.
· Saber generalizar modelos.
· Delimitar los problemas de la investigación y buscar la información relevante.
· Describir las propiedades y características de los datos empíricos.
· Seleccionar las técnicas estadísticas apropiadas en virtud de las propiedades de los datos empíricos.
· Elegir, utilizar e interpretar los estadísticos más usuales en función de los objetivos del análisis.
· Tomar decisiones basadas en resultados estadísticos.

Esta asignatura ha sido diseñada según modalidad a distancia, por ello, el estudiante contará con el material necesario para afrontar el estudio de forma autónoma.

El estudio de la materia se hará a través de los textos básicos recomendados, apoyados con material virtualizado disponible en la plataforma de aprendizaje y en las orientaciones didácticas elaboradas para que el estudiante pueda estudiar a distancia de forma autónoma. Dadas las características de la materia se aplica, principalmente, el aprendizaje basado en resolución de problemas.

 Plan de trabajo:

1.- Estudio de los textos básicos y material específico del curso. (3 ECTS, 75 horas)

2.- Horas de contacto virtual a través de la plataforma. (0,6 ECTS, 15 horas)

3.- Realización de trabajos. (2,4 ECTS, 60 horas)

BLOQUE I. Todo el material de este bloque estará disponible en la plataforma de aprendizaje en formato PDF. 

BLOQUE II. Todo el material de este bloque estará disponible en la plataforma de aprendizaje en formato PDF.

BLOQUE III. Texto Básico: Modelo Lineal de Regresión. Ramirez, G.; Hess, S.; Hernández, J.A. Camacho, J. Ed. Resma. Tenerife 2009. Se tarta de un texto de 150 pág. Cada concepto teórico se explica a partir de un ejemplo. Los autores han facilitado una version en PDF que está a disposición de los estudiantes en el Curso Virtual. Se facilita un documento, disponible en PDF en la plataforma, para el estudio del modelo de regresión a través del SPSS y R.

BLOQUE IV. Texto básico: Análisis de Varianza. Cañadas, I. Ed. Resma. Tenerife 1999. Se trata de un texto de 170 pág., de carcaterísticas similares al de Regresión. Cada concepto teórico se explica a partir de un ejemplo.Los autores han facilitado una version en PDF que está a disposición de los estudiantes en el Curso Virtual. Se aporta diferente material, disponible en la plataforma de aprendizaje en formato PDF, para profundizar en diversas cuestiones y para el estudio y aplicación con el SPSS y R.

Bibliografía complementaria:

BLOQUE I

Borel, E. (1971). Las probabilidades y la vida. Barcelona: Oikos

Escobar, M. (1999). Análisis gráfico/exploratorio. Cuadernos de Estadística nº 2. Madrid: Muralla

Freixa, M.; Salafranca, L.; Guardia, J.; Ferrer. R. y Turbany, J. (1992). Análisis exploratorio de Datos: nuevas técnicas estadísticas. Barcelona: PPU.

Ruiz-Maya, L. y Martín, J. (1999) Fundamentos de Inferencia estadística. Madrid: Alfa Centauro.

San Martín, R.; Espinosa, L.; Fernández, L. (1987). Psicoestadística Descriptiva. Madrid: Pirámide.

Stenberg, R.J. (1993). Investigar en Psicología. Barcelona: Paidos.

BLOQUE II

Botella, J. León, O. y San Martín, R. (1993) Análisis de Datos en Psicología I. Madrid: Pirámide.

Box, G. E. P.; y Hunter, J. S. (1993). Introducción al diseño de experimentos. Análisis de datos y construcción de modelos. Barcelona: Reverté.

Estarelles, R.; Oliver, A.; Tomás, J.M.; Aragón, J.L. (1994) Regresión y correlación bivariada.Teoría y Práctica. Valencia: Promolibro.

BLOQUE III

Martínez, A.; Rodríguez, C. y Gutiérrez, R. (1993) Inferencia estadística. Un enfoque clásico.Madrid: Pirámide.

Pardo, A. y San Martín, R. (1998) Análisis de Datos en Psicología II. Madrid: Pirámide.

Tejedor, F. (2003). Aplicaciones diversas del Análisis de Varianza. Madrid: La Muralla-Hespérides.

Ximénez, C.; San Martín, R. (2000). Análisis de Varianza con medidas repetidas. Madrid: LaMuralla-Hespérides.

PRACTICAS

Doménech, J. M.; Riba, M.D.; Beha, J.; Carasa, P. y Gotzens, C. (1992). Problemas de Estadística aplicada a la Psicología. Barcelona: Herder.

Everitt, B. S. y Wykes, T. (2001). Diccionario de estadística para psicólogos. Barcelona: Ariel.

Recursos de apoyo: Curso virtual en la plataforma de e-learning cuyo objetivo la interacción entre docente y alumnos.

Software: Se coordinara con la materia de Métodos Informáticos, empleándose los paquetes estadísticos y hojas de cálculo que se empleen en la citada materia (principalmente SPSS y R).

WEBGRAFÍA

https://aemcco.org/: “Asociación Española de Metodología de las Ciencias del Comportamiento”, fundada el 15 de Octubre de 1993, tiene por finalidad el fomento, investigación y desarrollo de técnicas que permitan la consecución de conocimiento científicodentro del ámbito de las ciencias sociales y del comportamiento. En su página se puede encontrar gran cantidad de infromación sobre eventos relacionados con la materia y direcciones de acceso a material relevante.

https://onlinestatbook.com/stat_sim/index.html. Aporta on-line varios elementos de interesantes en la docencia: un libro muy claro en hipertexto (HyperStat); un amplio conjunto de demostraciones a través de simulación, un también muy interesante conjunto de problemas con datos reales resueltos, y algunas herramientas de análisis estadístico fáciles e interesantes.

https://colposfesz.galeon.com/menuprin.htm: Esta página fue diseñada por profesores del Colegio de Postgraduados y de la Facultad de Estudios Zaragoza de la Universidad Nacional Autónoma de México (UNAM). Contiene materiales para la enseñanza de la Probabilidad y la Estadística en bachillerato y nivel universitario. Algunos conceptos están acompañados de pequeños programas de software para explorarlos; contiene además, un examen de opción múltiple al final de cada módulo que proporciona una evaluación cuando el estudiante termina de contestarlo. Es útil para aquellos estudiantes que tengan muy alejados en el tiempo sus estudios de estadística.

Para mayor información sobre textos y materiales en línea se puede consultar la siguiente página: https://statpages.org/javasta3.html.

Glosarios metodológico-estadísticos

• https://www.sportsci.org/resource/stats/index.html
• https://www.animatedsoftware.com/statglos/statglos.htm
• https://davidmlane.com/hyperstat/glossary.html

Textos electrónicos sobre análisis de datos

• Friendly, M. (1995). Exploratory and graphical methods of data analysis.
• Hopkins, W.G. (1997). A new view of statistics.
• StatSoft, Inc. (1997). Electronic statistics textbook. Tulsa, OK: StatSoft.