SYLLABUS Técnicas Cuantitativas de Análisis de Datos. a) Nombre módulo Técnicas Cuantitativas de Análisis de Datos. M.

Transcripción

1 1. Presentación del módulo SYLLABUS Técnicas Cuantitativas de Análisis de Datos Post-grado: Magíster en Psicología Social Año académico 2008 Profesor: Gloria Icaza Horario de clases Viernes de 18:00 a 21:30 2. Aspectos generales del módulo a) Nombre módulo Técnicas Cuantitativas de Análisis de Datos b) Nº créditos 4 créditos c) Nivel Segundo Trimestre d) Requisitos Ingreso e) Responsables de la construcción del syllabus M. Gloria Icaza f) Competencia(s) propósito del módulo 1. Construir una descripción estadística en estudios de cualquier área de la Psicología. 2. Realizar inferencia estadística básica para resolver preguntas de de cualquier área de la Psicología. g) Capacidades secuenciadas 1. Identificar elementos básicos de la Estadística y su relación con el método científico. 2. Resumir gráfica y numéricamente los datos. 3. Conocer las bases para la toma de decisiones en Estadística e Inferir el comportamiento de un parámetro a partir de lo observado en la muestra. 4. Comparar dos o más grupos a partir de resultados muestrales con procedimientos estadísticos paramétricos y no paramétricos. 5. Describir fenómenos a partir de modelos lineales.

2 Unidades de aprendizaje Unidad 1: La estadística en el método científico. Identificar elementos básicos de la Estadística y su relación con el método científico. Unidad 2: Resumen gráfico y numérico de datos. Unidad 3: Bases teóricas y toma de decisión en estadística Conocer las bases para la toma de decisiones en Estadística e Inferir el comportamiento de un parámetro a partir de lo observado en la muestra. Desglose de capacidades 1. Analizar el papel de la estadística en el método científico. 2. Conocer el lenguaje para la tomar de decisiones con Estadística. 3. Identificar formas de obtención de datos. 4. Conocer principios básicos en el diseño de investigaciones 1. Identificar bases de datos. 2. Conocer tipos de variables. 3. Conocer métodos gráficos y numéricos para describir bases de datos 1. Conocer reglas de probabilidades como base para la toma de decisiones en Estadística 2. Aprender a tomar decisiones con estadística (simple) Unidad 4: Comparación de dos o más variables. Comparar dos o más grupos a partir de resultados muestrales con procedimientos estadísticos paramétricos y no paramétricos Unidad 5: Modelos lineales. Describir fenómenos a partir de modelos lineales. 1. Comparación dos o más grupos, supuestos 2. Método no paramétrico para comparar dos grupos 3. Comparación de dos variables cualitativas 1. Inferencia en regresión lineal simple 2. Regresión lineal múltiple

3 3. Planificación curricular (proceso de aprendizaje-enseñanza). Propósitos de aprendizaje del módulo 1. Los alumnos deberán ser capaces describir un fenómeno en estudio a través de muestras. 2. Los alumnos deberán ser capaces concluir acerca de una teoría usando herramientas estadísticas. Se le dará énfasis al análisis de datos reales, interpretación y presentación de resultados. Producto(s) esperado(s) del módulo 1. Elaborar informes de análisis de datos usando software estadístico SPSS. 2. Exponer públicamente un problema de investigación, usando argumentos estadísticos apropiados. Procedimiento evaluativo (dispositivo de evaluación). Componentes y criterios con que se hará la evaluación del logro de cada uno de los productos esperados El modulo contempla 2 dispositivos de evaluación: 1. Informes escritos (ponderación total 70%) Está destinado a evaluar el producto que implica escribir informes de análisis de datos. Se realizarán tres informes escritos, los cuales tendrán una ponderación del 70% de la nota final. Los informes se evaluarán de acuerdo a una pauta establecida, cuyos criterios de logro se relacionan con su consistencia teórica y metodológica, apego a los formatos, completitud y calidad de la escritura (redacción ortografía, claridad, precisión, etc.). 2. Exposición oral del informe (ponderación total 30%) Está destinada a evaluar las competencias de los alumnos para elaborar y exponer pública y oralmente el informe de investigación (producto 2). Los criterios de logro se relacionan con la claridad de la exposición, la argumentación lógica de la propuesta, los argumentos estadísticos en los resultados, el apego a los requerimientos formales de la presentación, la calidad de las respuestas a las preguntas de la audiencia y la adecuación a los tiempos establecidos.

4 4. METODOLOGÍA El curso usa las llamadas tecnologías de información para estimular al estudiante usando diversos medios para el aprendizaje. Toda la parte administrativa del curso (programa, notas, mensajes, avisos, etc.) estarán en el sitio Educandus del curso ( o Además tenemos una página web donde encontrarán apuntes de Estadística, guías de ejercicios, ejercicios resueltos y ayuda para el programa SPSS ( El programa del curso comprende un total de 12 sesiones, en las que se darán los siguientes enfoques: - Clases expositivas. - Talleres de análisis de datos con el programa SPSS. - Trabajo y presentación final 3. RESUMEN DE EVALUACIONES Evaluación Fecha Ponderación Taller 1: Descripción Viernes 11 Julio 21:30 Taller 2: Comparación de variables Viernes 8 Agosto 21:30 Taller 3: Análisis de Varianza Viernes 5 Septiembre 21:30 70% Presentación final Viernes 27 Julio 18:00 30% Requisito de aprobación final: Para aprobar el curso se requiere tener un mínimo de 83% (10/12) de asistencia. 3. Bibliografía Usaremos como texto guía los apuntes entregados que están en la WEB: Bibliografía complementaria: - Aron, A. Aron, E. (2001) Estadística para Psicología. Segunda Edición. Prentice Hall. - Hernández Sampieri, R. Fernández, C. Baptista, P. (1998) Metodología de la Investigación. Segunda Edición. McGrawHill. - Hopkins, K. Hopkins, B. Glass, G. (1997) Estadística básica para las ciencias sociales y del comportamiento. Tercera edición. Prentice Hall. - Lohr, S. (2000) Muestreo: diseño y análisis. México, Thomson Editores. - Pagano, R. (1999) Estadística para las ciencias del comportamiento 5ta edición. International Thomson. - Peña, D. Romo, J. (1999) Introducción a la Estadística para las Ciencias Sociales. McGraw Hill. - Ferrán, M. (2001) SPSS para Windows: Análisis Estadístico. McGraw Hill. - Pérez, C. (2001) Técnicas estadísticas con SPSS. Prentice Hall. - Siegel, S. (1972) Estadística no paramétrica aplicada a las ciencias de la conducta. México: Trillas.

5 Programación Técnicas Cuantitativas de Análisis de Datos, 2008 Sesión 1: Viernes 27 Junio 6:00-6:30 Lectura Programa, presentación web 6:30 8:00 Método científico y Estadística Toma de decisiones en Estadística, hipótesis, errores 8:00-9:30 Taller 1: Estadística descriptiva Sesión 2: Viernes 4 Julio 6:00 7:00 Estadística Descriptiva 7:15-9:30 Taller 1 Sesión 3: Viernes 11 Julio 6:00 7:00 Bases teóricas y toma de decisión en estadística 7:15 9:30 Taller 1 (entrega taller) Sesión 4: Viernes 18 Julio 6:00 7:00 Comparación de medias (tipos de diseño, supuestos) 7:15 9:30 Taller 2: Comparación de variables Sesión 5: Viernes 1 Agosto 6:00 7:00 Comparación de medias. Solución no paramétrica. 7:15 9:30 Taller 2 Sesión 6: Viernes 8 Agosto 6:00 7:00 Análisis de varianza de una vía 7:15 9:30 Taller 2 (entrega taller)

6 Sesión 7: Viernes 22 Agosto 6:00 7:00 Variables cualitativas 7:15 9:30 Taller 3: Comparación de varios grupos Sesión 8: Viernes 29 Agosto 6:00 7:00 Regresión Múltiple 7:15 9:30 Taller 3 Sesión 9: Viernes 5 Septiembre 6:00 7:00 Regresión Múltiple 7:15 9:30 Taller 3 (entrega taller) Sesión 10: Viernes 12 Septiembre 6:00 7:00 Regresión Logística 7:15 9:30 Prepara informe final Sesión 11: Viernes 26 Septiembre 6:00 7:00 Prepara informe final 7:15 9:30 Prepara informe final Sesión 12: Viernes 3 Octubre 6:00-9:30 Presentación informes finales