Guía docente de Técnicas de Análisis en la Investigación Psicológica (2641117)

Tener cursada la asignatura: Descripción y exploración de datos en Psicología.

Tener conocimientos adecuados sobre:

• Cálculo aritmético y algebraico elemental.
• Informática a nivel de usuario.

Descriptores:

Estimación y contraste de Hipótesis, Contraste paramétricos y no paramétricos, Técnicas y Diseños de Investigación, Análisis Multivariante de Datos.

Contenidos:

Formulación y contrastación de hipóitesis. Contrastes paramétricos. Formulación y contrastación de hipótesis. Contrastes no paramétricos. Inferencias en modelos de regresión. Modelos con variables independientes categóricas. Modelos con variables independientes continuas y categóricas. Modelos con errores dependientes. Análisis Multivariante en la investigación psicológica

• Conocer los tipos de variables psicológicas.
• Conocer los diferentes tipos de escalas de medida.
• Conocer la descripción y exploración de un grupo de datos.
• Conocer los principios básicos del muestreo y la Inferencia Estadística.
• Conocer los modelos estadísticos para la realización de inferencias.
• Conocer las técnicas de análisis asociadas a los diferentes tipos de Diseños de Investigación en Psicología.
• Conocer el análisis de los datos en la evaluación de programas.
• Aprender a analizar datos en programas e intervenciones psicológicas.

Tema 1.- Inferencia.

Introducción. Conceptos básicos. Distribuciones muestrales. Muestreo. Métodos de muestreo

Tema 2.- Estimación

Objetivo y conceptos básicos de la estimación. Estimación puntual. Métodos de construcción de estimadores. Propiedades de los estimadores. Estimación por intervalos.

Tema 3.- Contrastes de Hipótesis.

Método Científico y contrastación de hipótesis. Lógica del contraste. Función de potencia. Errores tipo I y II. Nivel de confianza. Potencia y tamaño del efecto. Contrastes paramétricos. Contrastes de significación. Contrastes de igualdad de medias. Contrastes de hipótesis para otros parámetros. Contrastes no paramétricos.

Tema 4.- El Análisis de Varianza I

Planteamiento del problema. Distribuciones muestrales en el Análisis de la Varianza. Supuestos. Partición de la suma de cuadrados total. Contraste de significación. Modelo de efectos aleatorios. Componentes de la varianza. Comparaciones múltiples a posteriori. Modelo de medidas repetidas. Ventajas de los diseños intrasujetos.

Tema 5.- El Análisis de Varianza II

Introducción a los diseños factoriales. Efectos principales e interacciones. Contraste de significación de la interacción. Comparaciones. ANOVA Mixto. Análisis de la Varianza de orden superior.

Tema 6.- Regresión y Correlación Múltiple.

El modelo de regresión lineal múltiple. Hipótesis acerca del modelo. Estimación puntual de los parámetros de la ecuación. Intervalos de confianza y contrastes para los coeficientes de regresión. Correlación parcial y múltiple.

Práctica 1. Ilustrar la distribución en el muestreo de los estimadores mediante ejemplos. Realizar estimaciones por intervalos.

Práctica 2. Analizar situaciones reales de investigación en Psicología, estableciendo el espacio paramétrico y el muestral. Dar hipótesis y establecerlas en forma de hipótesis nula y alternativa.

Práctica 3. Realizar contrastes paramétricos que se refieran a temas psicológicos reales.

Práctica 4. Formular un modelo lineal que explique el rendimiento en la asignatura y analizar sus componentes.

Práctica 5. Enunciar y contrastar hipótesis acerca de un modelo lineal.

Práctica 6. Realizar los contrastes de un Análisis de la Varianza de una vía mediante el modelo lineal generalizado.

Práctica 7. Mediante el modelo lineal generalizado, realizar Análisis de la Varianza de dos vías.

Práctica 8. Estimar los parámetros de un modelo de regresión sobre datos experimentales.

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RECURSOS:

• Página del curso de TAIP de cada uno de los profesores de la asignatura en la plataforma digital PRADO.
• TUTORIAL BIBLIOTECA UGR: http://formacionbiblioteca.ugr.es/login/index.php
• MANUAL JAMOVI: https://www.learnstatswithjamovi.com/
• TUTORIALES JAMOVI: https://www.youtube.com/playlist?list=PL2aULSACfHULplsqkmvGwBcMdVbqCxmkZ
• TUTORIALES SPSS: https://www.ibm.com/support/pages/node/612209#es

ENLACES:

• BIBLIOGRAFÍA VIRTUAL:
  • https://www.academia.edu/38744184/An%C3%A1lisis_de_datos_en_ciencias_sociales_y_de_la_salud_I_-_Antonio_Pardo_Miguel_Angel_Rui
  • http://www.ingebook.com/ib/NPcd/IB_BooksVis?cod_primaria=1000187&codigo_libro=5709

• MD01. Lección magistral/expositiva 
• MD06. Prácticas en sala de informática 
• MD07. Seminarios 
• MD09. Análisis de fuentes y documentos 
• MD10. Realización de trabajos en grupo 
• MD11. Realización de trabajos individuales 
• MD13. Tutorías individual/colectiva, Participación (foros del curso, exposiciones públicas), Autoevaluaciones, Presentación y defensa de informes grupales o individuales 

En la convocatoria ordinaria se realizará una Prueba teórico-práctica: 7 puntos (70% de la calificación). En esta prueba se evaluarán todos los contenidos impartidos de la asignatura en la fecha y hora fijada por la Facultad. Además, se tendrá en cuenta la Evaluación práctica: 3 puntos (30% de la calificación). Para hacer el cálculo de la nota final es requisito indispensable obtener una puntuación mínima del 40% en la Prueba teórica-práctica. La nota final será la suma de la calificación obtenida en la prueba y en la evaluación práctica. En caso de obtener una puntuación menor del 40% en la prueba, la nota final en acta reflejará la suma de todas las fuentes de nota hasta un valor máximo de 4.9 puntos.

En la convocatoria extraordinaria todos los alumnos tienen derecho a obtener el 100% de su calificación. El examen incluirá un 70% de contenido teórico-práctico y un 30% de contenido sobre las prácticas realizadas durante el curso con SPSS o cualquier otro programa para el análisis estadístico de los datos.

La metodología docente y la evaluación serán adaptadas a los estudiantes con necesidades específicas (NEAE), conforme al Artículo 11 de la Normativa de evaluación y de calificación de los estudiantes de la Universidad de Granada, publicada en el Boletín Oficial de la Universidad de Granada, nº 112, 9 de noviembre de 2016.

Los alumnos a los que se les haya concedido la evaluación única final, de acuerdo con lo establecido en la Normativa de Evaluación y de Calificación de los estudiantes de la Universidad de Granada, realizarán un examen que supondrá el 100% de su calificación. El examen incluirá un 70% de contenido teórico-práctico y un 30% de contenido sobre las prácticas realizadas durante el curso con SPSS o cualquier otro programa para el análisis estadístico de los datos.

La metodología docente y la evaluación serán adaptadas a los estudiantes con necesidades específicas (NEAE), conforme al Artículo 11 de la Normativa de evaluación y de calificación de los estudiantes de la Universidad de Granada, publicada en el Boletín Oficial de la Universidad de Granada, nº 112, 9 de noviembre de 2016.