ANALISIS DE DATOS EN PSICOLOGIA I Programa de la asignatura; curso 2007/08

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1 1 ANALISIS DE DATOS EN PSICOLOGIA I Programa de la asignatura; curso 2007/08 A.- OBJETIVOS DE LA ASIGNATURA El objetivo principal de esta asignatura es contribuir a familiarizar al estudiante con las herramientas de análisis de datos que conforman la estadística. Buena parte de los estudiantes que llegan a ella ya tienen unos conocimientos previos, pero la heterogeneidad de esos conocimientos nos obliga a comenzar casi desde el principio. Por otro lado, la asignatura tiene su continuación en Análisis de Datos en Psicología II, de segundo curso, por lo que su temario viene en cierta medida condicionado por las necesidades de aquella. Es habitual que una asignatura como ésta se perciba como instrumental y en cierta medida lo es. Sin embargo, mientras una concepción así invitaría a insistir sobre todo en el desarrollo de destrezas de cálculo y en el establecimiento de rutinas de aplicación, los profesores de la asignatura la concebimos más como la exposición y propuesta de modelos de razonamiento basados en representaciones numéricas de los conceptos. En este sentido, son menos importantes las fórmulas que la comprensión de los conceptos que éstas encierran. Por ello se evaluará en los alumnos, en primer lugar, esa comprensión y la capacidad para razonar correctamente con los conceptos explicados y, en segundo lugar, la resolución de problemas prácticos que incluyan la elección de una técnica, la destreza en el cálculo y la correcta interpretación de los resultados. Otras asignaturas que también son continuación o tienen uno de sus fundamentos en ella son Psicometría y varias optativas. El programa de la asignatura está diseñado para que se pueda completar a un ritmo razonable con una carga lectiva de 6 créditos, mientras se van intercalando clases prácticas. También forma parte de la asignatura el aprendizaje de los rudimentos de un programa informático para el análisis de datos estadísticos. Hemos elegido el SPSS (Statistical Package for the Social Sciences), el paquete de uso más frecuente en ciencias sociales. El trabajo con el SPSS se realizará mediante prácticas en las aulas de informática y forma parte de la materia sujeta a evaluación. El aprendizaje del SPSS se limitará, por supuesto, a las técnicas estadísticas impartidas de la asignatura, pero tendrá continuidad tanto en Análisis de Datos en Psicología II como en Psicometría, con sus técnicas correspondientes. Los profesores de la asignatura somos conscientes de que para muchos estudiantes de psicología estudiar estadística supone una carga de trabajo muy especial, con frecuencia poco comprendida. A lo largo de la licenciatura comprobarán la necesidad de conocer estas técnicas para poder abordar con rigor casi cualquier problema o campo de la psicología. No obstante, ello nos ha llevado a depurar año tras año el programa, de forma que no sea un programa de Análisis de Datos, sino de Análisis de Datos en Psicología, es decir, obviando muchas veces exposiciones formalmente más rigurosas pero que son propias de otros contextos, reduciendo las técnicas explicadas a las que son de uso más frecuente en psicología y seleccionando mucho las pocas demostraciones que se desarrollan en clase (como suele decir un estimado compañero, demostraciones?, ni más de las necesarias, ni menos de las imprescindibles ).

2 2 B.- PROGRAMA PARTE I: ESTADISTICA DESCRIPTIVA CON UNA VARIABLE. TEMA 1: CONCEPTOS GENERALES. Qué es el Análisis de Datos en Psicología. Marco general de la asignatura en la carrera. Conceptos generales. Medición. Las variables y su clasificación. El signo sumatorio y sus propiedades. TEMA 2: ORGANIZACIÓN Y REPRESENTACIÓN DE DATOS. Introducción. Distribución de frecuencias. Representaciones gráficas. Convenciones. Propiedades de las distribuciones de frecuencias. Diagramas de tallo y hojas. TEMA 3: MEDIDAS DE POSICION. Introducción. Los centiles. Los deciles. Los cuartiles. TEMA 4: MEDIDAS DE TENDENCIA CENTRAL. Introducción. La media aritmética y sus propiedades. La mediana. La Moda. Comparación entre las medidas de tendencia central. TEMA 5: MEDIDAS DE VARIACION. Introducción. La varianza y la desviación típica; propiedades. Interpretación de la varianza. Otras medidas de variación: la amplitud total, la desviación media, la amplitud semi-intercuartil y el coeficiente de variación. Representación gráfica de la variabilidad. TEMA 6: PUNTUACIONES TIPICAS Y ESCALAS DERIVADAS. Introducción. Las puntuaciones típicas y sus propiedades. Escalas derivadas. Puntuaciones equivalentes. TEMA 7: MEDIDAS DE ASIMETRIA Y APUNTAMIENTO. Introducción. Indices de asimetría. Indice de Curtosis. TEMA 8: INTRODUCCIÓN AL SPSS. Introducción. Estructura del SPSS. Ficheros de datos. El navegador de resultados. Menús desplegables. TEMA 9: ESTADISTICA DESCRIPTIVA UNIVARIADA EN EL SPSS. Introducción. Frecuencias. Descriptivos. Explorar. Representaciones gráficas. PARTE II: ESTADISTICA DESCRIPTIVA CON MAS DE UNA VARIABLE. TEMA 10: RELACIONES LINEALES. Introducción. Funciones. Representaciones gráficas. Cuantificación. La covarianza y sus propiedades. El coeficiente de correlación producto-momento de Pearson y sus propiedades. La matriz de correlaciones.

3 TEMA 11: PUNTUACIONES COMBINADAS. Introducción. Media y varianza de puntuaciones combinadas linealmente. La matriz de varianzas-covarianzas. TEMA 12: REGRESION LINEAL. Introducción. Ajuste al modelo lineal. Regresión y correlación. Identificación del modelo. Aplicación del modelo. Valoración del modelo: el coeficiente de determinación. Covariación versus causalidad. Regresión múltiple. TEMA 13: ORGANIZACIÓN Y REPRESENTACIÓN GRÁFICA CON MÁS DE UNA VARIABLE. Introducción. Tablas de contingencia. Distribuciones de frecuencias conjuntas, condicionales y marginales. Representaciones gráficas con dos variables. Representaciones gráficas con más de dos variables. TEMA 14: ESTADISTICA BIVARIADA CON EL SPSS. Introducción. Covarianzas y correlaciones. Regresión lineal simple. Regresión lineal múltiple. Diagrama de dispersión. Tablas de contingencia. 3 PARTE III: PROBABILIDAD. TEMA 15: DEFINICIONES. Introducción. Conjuntos y sucesos. Experimento aleatorio. Espacio muestral y sus tipos. Definiciones de probabilidad. Probabilidad condicional. Teorema de la adición. Independencia de sucesos: teorema del producto. TEMA 16: VARIABLES ALEATORIAS DISCRETAS. Introducción. Función de probabilidad y función de distribución. El valor esperado, la varianza, y sus propiedades. Variables dicotómicas. Variables tipificadas. Valor esperado y juegos de azar. Relación entre dos variables aleatorias discretas: covarianza y correlación. Independencia de variables aleatorias. Combinación lineal de variables aleatorias. TEMA 17: VARIABLES ALEATORIAS CONTINUAS. Introducción. Función de densidad y función de distribución. Valor esperado y varianza. Interpretación de áreas. TEMA 18: MUESTREO. Introducción. Muestreo con y sin reposición. Muestras aleatorias simples. Distribuciones de probabilidad. Tablas de números aleatorios. TEMA 19: MODELOS DE DISTRIBUCION DE PROBABILIDAD: VARIABLES DISCRETAS. Introducción. Modelo uniforme. Modelo binomial. Las tablas estadísticas. TEMA 20: MODELOS DE DISTRIBUCION DE PROBABILIDAD: VARIABLES CONTINUAS. Introducción. El modelo rectangular. El modelo normal. El modelo Ji-cuadrado. La t de Student. La F de Snedecor. Aproximaciones a la normal.

4 TEMA 21: DISTRIBUCIÓN MUESTRAL DE UN ESTADÍSTICO. Introducción. La distribución muestral de la media. TEMA 22: INICIACION A LA INFERENCIA ESTADISTICA. Introducción. Hipótesis estadística y estadístico de contraste. Nivel de confianza, nivel de significación y región de rechazo. Contrastes unilaterales y bilaterales. Errores en los contrastes. 4 C.- BIBLIOGRAFIA 1.- TEXTO BÁSICO. Durante el curso se utilizará el siguiente texto básico: Botella, J., León, O., San Martín, R. y Barriopedro, M. I. (2001). Análisis de Datos en Psicología I. Teoría y Ejercicios. Madrid: Pirámide. 2.- LIBROS COMPLEMENTARIOS. Los siguientes libros pueden ser también de utilidad para el alumno: Amón, J.: Estadística para psicólogos. Madrid: Pirámide. Primer volumen: Segundo volumen: Es complementario del de Botella, León, San Martín y Barriopedro; contiene numerosos problemas y ejercicios (hay varios ejemplares en la biblioteca). ENCICLOPEDIA INTERNACIONAL DE LAS CIENCIAS SOCIALES. Tiene algunas entradas de conceptos estadísticos hechas por grandes autores del área, cuya lectura resulta muy recomendable (está en la biblioteca). Glass, G. y Stanley, J. (1974): Métodos estadísticos aplicados a las ciencias sociales. Madrid: Prentice-Hall. A pesar de que utiliza unos términos un poco diferentes, es una obra muy pedagógica, recomendable como lectura complementaria en algunos temas (hay varios ejemplares en la biblioteca). Llopis, J. (1996): La Estadística: una orquesta hecha instrumento. Barcelona: editorial Ariel. Una interesante visión integrada de la estadística, muy pedagógica, que incluye parte de la materia de esta asignatura y de la asignatura de segundo (Análisis II). Mures Quintana, M. J. (2006). Problemas de Estadística Descriptiva Aplicada a las Ciencias Sociales. Madrid: Pearson Educación. Problemas resueltos y problemas propuestos. Pardo, A. y Ruiz, M. (2002). SPSS 11. Guía para el análisis de datos. Madrid: McGraw-Hill. Pardo, A. y San Martín, R. (1998). Análisis de Datos en Psicología II. Madrid: Pirámide Pérez Santamaría, F. J., Manzano Arrondo, V. y Fazeli Khalili, H. (1998). Problemas resueltos de análisis de datos. Madrid, Pirámide. Problemas resueltos cuya temática abarca nuestro programa más algunos temas del programa de Análisis de Datos en Psicología II. Solanas, A., Salafranca, L., Fauquet, J. y Núñez, M. I. (2005). Estadística Descriptiva en Ciencias del Comportamiento. Madrid: Thomson.

5 Tanur, J.M. y otros (1992). La estadística: una guía de lo desconocido. Madrid: Alianza editorial. Aplicaciones prácticas de la estadística expuestas de manera muy resumida y sobre una amplia variedad de campos. 5 D.- DESARROLLO DEL CURSO Y EVALUACION Durante las clases regulares se alternarán las explicaciones teóricas con la realización de ejercicios prácticos. Además, en las horas de clases prácticas se realizarán otras actividades que forman parte del proceso de evaluación. En concreto, los estudiantes tendrán clases específicas de SPSS y deberán hacer un Trabajo de SPSS y 4 prácticas coordinadas con otras asignaturas. Las clases sobre el SPSS se realizarán dividiendo al grupo docente en dos subgrupos de prácticas, según se anunciará en clase. Estas clases tendrán lugar en las Aulas de Informática, según se anuncie para cada grupo. En ellas utilizaremos datos recogidos mediante un cuestionario. Con las respuestas de 200 personas se ha confeccionado una base de datos que servirá para la realización de ejercicios con SPSS. Para poder participar en las prácticas, cada alumno DEBERÁ ABRIR UNA CUENTA en las aulas de informática y tenerla dada de alta para poder asistir a las clases. Además, cada alumno deberá acudir a las clases de SPSS con un diskette que contenga los archivos Practica.sav, Ejercicios.sav y Trabajo.sav. Estos archivos se pueden descargar desde las páginas de los profesores o de desde la de docencia de la asignatura: Los profesores de la asignatura atenderán dudas en sus horarios de tutorías, aunque debido a las numerosas reuniones a las que deben asistir se recomienda hacer petición de hora previa, Juan Botella (grupos 11 y 12) M: 10:10-11:20 y 12:30-13:30 X: 10:00-13:40 (despacho 96; módulo 5) J: 11:20-12:30 juan.botella@uam.es Jesús Garrido (grupo 13) X: 11:30-13:30 J: 12:30-13:30 (despacho 18; módulo anexo a Psicología) jesus.garrido@uam.es Manuel Suero (prácticas SPSS; grupo 12) L: 10:00-11:00 (Decanato: Relaciones Internacionales e Institucionales) manuel.suero@uam.es Carmen Ximénez (grupos 16 y 17) L: 15:00 16:00 M: 15:00 17:00 (despacho 5; módulo anexo a Psicología) J: 18:15 20:15 carmen.ximenez@uam.es La evaluación se basará en la calificación obtenida en un examen final (60%) y en la actividad realizada durante el curso (40%). Por su lado, el examen final tendrá lugar el día 13 de

6 junio y estará compuesto por dos partes. En primer lugar, una prueba teórica con formato de Prueba de Elección Múltiple (preguntas con 3 alternativas cada una). Se valorará sobre 4,5 puntos (45% de la evaluación). En segundo lugar, unos ejercicios prácticos que se valorarán sobre 1,5 puntos (15% de la evaluación). Por otro lado, en consonancia con la filosofía de la evaluación continuada, el alumno deberá realizar y entregar a lo largo del curso diversas tareas prácticas cuya valoración global será de 4 puntos. La calificación final será la suma de los puntos obtenidos en el examen y la evaluación continuada, aunque habrá que sacar un mínimo en la parte teórica para hacer media (2,5 puntos). El conjunto de tareas sujetas a evaluación continuada se componen de dos elementos: (1) Trabajo SPSS. El alumno deberá hacer un trabajo práctico de SPSS en grupo; se entregará en la semana del 5 al 9 de Mayo. Cada estudiante será convocado, a lo largo del mes de Mayo, para realizar un control de la práctica sin el cual la práctica no tendrá valor. Esta práctica será valorada con un máximo de 2 puntos. (2) Trabajos coordinados con otras asignaturas. Se trata de cuatro trabajos coordinados con otras asignaturas del primer y segundo cuatrimestre. Se entregarán según el calendario que se indicará en cada grupo. También se realizará un control de las mismas en las clases de prácticas, según el calendario que también se indicará, sin el cual los trabajos no tendrán valor. Estos trabajos serán valorados con un máximo de 2 puntos (0,5 cada uno). Aquellos alumnos que no superen la evaluación de la asignatura tendrán una segunda oportunidad, el día 5 de Septiembre. Esta consistirá en una prueba escrita, con dos partes similares a las del examen de junio (parte teórica en formato de elección múltiple y parte práctica), que se evaluará sobre 8 puntos (5 + 3) y una prueba de SPSS en el aula de informática. Para poder presentarse a ésta última el alumno tendrá que haber presentado las prácticas coordinadas y el trabajo de SPSS a lo largo del curso, en las fechas indicadas. 6