PROYECTO DOCENTE ASIGNATURA: "Análisis Multivariante de Datos en Psicología"

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1 PROYECTO DOCENTE ASIGNATURA: "Análisis Multivariante de Datos en Psicología" Grupo: Grupo 1(871018) Titulacion: LICENCIADO EN PSICOLOGÍA (Plan 2001) Curso: DATOS BÁSICOS DE LA ASIGNATURA/GRUPO Titulación: Año del plan de estudio: Centro: Asignatura: Código: Tipo: Curso: Período de impartición: Ciclo: Grupo: Créditos: Horas: Área: Departamento: Dirección postal: Dirección electrónica: LICENCIADO EN PSICOLOGÍA (Plan 2001) 2001 Facultad de Psicología Análisis Multivariante de Datos en Psicología Optativa Sin curso específico Segundo Cuatrimestre 0º Grupo 1 (1) Metodología de las Ciencias del Comportamiento Psicología Experimental C/ CAMILO JOSÉ CELA, S/N, 41018, SEVILLA PROFESORADO 1 CAMACHO MARTINEZ VARA DEL REY, CARLOS (COORDINADOR/A) Curso académico: 2012/2013 Última modificación: de 7

2 OBJETIVOS Y COMPETENCIAS Objetivos docentes específicos a) Declarativos o conceptuales:conocer las técnicas de análisis multivariante en el contexto de la investigación en Psicología. Conocer las técnicas gráficas y analíticas para realizar el análisis previo y exploratorio de datos. b) Procedimentales:Implementar las técnicas de análisis multivariante en los programas de análisis de datos SPSS, LISREL y hojas de cálculo. Realizar análisis previo de datos para identificar posibles errores y/o incumplimiento de los supuestos de los modelos de análisis contemplados en la asignatura. Interpretación y elaboración de los resultados atendiendo a la normativa de la APA. Elaboración de un informe científico sobre las investigaciones analizadas. c) Vinculados a actitudes y valores:esta asignatura -Análisis Multivariante de Datos en Psicología-, pretende dar cuenta desde una perspectiva formal de la complejidad del comportamiento humano. El estudio del comportamiento implica múltiples y complejas relaciones de variables que exigen de la metodología adecuada que aquí se ofrece. Además de los objetivos relacionados con los aspectos conceptuales incluidos en la misma queremos dejar constancia que nuestra prioridad es contribuir a la consolidación de la psicología como disciplina científica intentando fomentar en el alumnado una actitud positiva y a la vez que crítica hacia los métodos propios de la ciencia en nuestro convencimiento de que no es el objeto de estudio, ni el carácter básico o aplicado, lo que hace que una rama del saber adquiera su condición de cientificidad sino los métodos que utiliza para la obtención de información y la tecnología que se deriva de su desarrollo en este sentido esperamos conseguir de nuestro alumnado una actitud positiva hacia la utilización responsable de los métodos de análisis multivariante. Competencias Competencias transversales/genéricas Inquietud por la calidad Motivación por el trabajo y la puesta al día Interés por la investigación y la creación de nuevos datos Compromiso ético Capacidad de crítica y autocrítica Capacidad de adaptación a nuevas situaciones Capacidad de generar nuevas ideas Capacidad para aplicar la teoría a la práctica Comprensión de culturas y costumbres de otros países Reconocimiento a la diversidad y la multiculturalidad Habilidad para trabajar en un contexto internacional Planificar y dirigir Liderazgo Iniciativa y espíritu emprendedor Habilidades en las relaciones interpersonales Trabajo en equipo Habilidades para trabajar en un equipo interdisciplinario Conocimiento de una segunda lengua Habilidades para recuperar y analizar información desde diferentes fuentes Comunicación oral en la lengua nativa Comunicación escrita en la lengua nativa Capacidad de aprender Capacidad de análisis y síntesis Curso académico: 2012/2013 Última modificación: de 7

3 Conocimientos generales básicos Solidez en los conocimientos básicos de la profes CONTENIDOS DE LA ASIGNATURA Relación sucinta de los contenidos (bloques temáticos en su caso) BLOQUE I: INTRODUCCIÓN AL ANÁLISIS MULTIVARIANTE Tema 1. Introducción. Definición de Análisis Multivariante (AM). Criterios de Clasificación de las técnicas de AM. Matrices de datos. Descripción de datos multivariantes. Representación vectorial de variables y sujetos. Vector de medias. Matriz de varianzas-covarianzas. Matriz de correlaciones. Principales gráficos multivariantes. Tema 2. Distribuciones e inferencias asociadas a la normal multivariante. Métodos de estimación. Análisis previo de datos: Evaluación de los supuestos que deben cumplir los datos. Solución para los incumplimientos más frecuentes. Detección de casos aislados y observaciones influyentes. Multicolinealidad y singularidad. BLOQUE II: TECNICAS DE INTERDEPENDENCIA Tema 3. Análisis factorial. Introducción. El modelo del análisis factorial. Extracción de factores. Métodos de extracción. La matriz de correlaciones reproducida. Rotación de factores. Interpretación de los factores. Representación geométrica del modelo factorial. Tema 4. Análisis de correspondencias. Introducción. Perfiles y distancias. Inercia. Dimensionalidad. Contribución. Normalización. Tema 5. Análisis de conglomerados. Introducción. Criterios de agrupación: distancias y similaridades. Agrupación por sujetos y agrupación por variables. Métodos de agrupamiento jerárquico. Métodos de agrupamiento no-jerárquico. El dendograma. Procedimientos para combinar clusters. BLOQUE III: TÉCNICAS DE DEPENDENCIA: INTRODUCCIÓN A LOS MODELOS DE MEDIDA Y ESTRUCTURAL Tema 6. El modelo LISREL. Introducción. Componentes del modelo: el modelo de medida y el modelo estructural.. Ecuaciones básicas. Tipos de matrices. Estimación de parámetros. El problema de la identificación. Significación de los parámetros. Ajuste del modelo. Relación detallada y ordenación temporal de los contenidos Tema 1. Introducción. Definición de Análisis Multivariante (AM). Criterios de Clasificación de las técnicas de AM. Matrices de datos. Descripción de datos multivariantes. Representación vectorial de variables y sujetos. Vector de medias. Matriz de varianzas-covarianzas. Matriz de correlaciones. Principales gráficos multivariantes. Tema 2. Distribuciones e inferencias asociadas a la normal multivariante. Métodos de estimación. Análisis previo de datos: Evaluación de los supuestos que deben cumplir los datos. Solución para los incumplimientos más frecuentes. Detección de casos aislados y observaciones influyentes. Multicolinealidad y singularidad. Tema 3. Análisis factorial. Introducción. El modelo del análisis factorial. Extracción de factores. Métodos de extracción. La matriz de correlaciones reproducida. Rotación de factores. Interpretación de los factores. Representación geométrica del modelo factorial. Tema 4. Análisis de correspondencias. Introducción. Perfiles y distancias. Inercia. Dimensionalidad. Contribución. Normalización. Tema 5. Análisis de conglomerados. Introducción. Criterios de agrupación: distancias y similaridades. Agrupación por sujetos y agrupación por variables. Métodos de agrupamiento jerárquico. Métodos de agrupamiento no-jerárquico. El dendograma. Procedimientos para combinar clusters. Tema 6. El modelo LISREL. Introducción. Componentes del modelo: el modelo de medida y el modelo estructural.. Ecuaciones básicas. Tipos de matrices. Estimación de parámetros. El problema de la identificación. Significación de los parámetros. Ajuste del modelo. ACTIVIDADES FORMATIVAS Relación de actividades formativas del cuatrimestre Clases teóricas 25.0 Metodología de enseñanza-aprendizaje: Aunque formalmente hay una clara separación entre clases teóricas y prácticas en nuestro caso, y dada la dificultad de enseñar análisis multivariante sin recurrir a los programas informáticos que nos permiten hacer uso de dichas técnicas, la mayoría de las clases serán teóricos-prácticas. Consistirán básicamente en una breve exposición por parte de la profesora de los objetivos de las técnicas, los supuestos para su utilización, los problemas de investigación a los que dan respuesta y las herramientas informáticas disponibles así como una valoración de las ventajas e incovenientes de cada una de ella. A continuación y para investigaciones realizadas en las diferentes áreas de las Psicología se implementarán las técnicas desarrolladas, se interpretarán los resultados y se elaborará para cada técnica un breve tutorial de uso con las opciones más adecuadas a la investigación analizada. Curso académico: 2012/2013 Última modificación: de 7

4 Prácticas informáticas 2 Exámenes 1 Tutorías especializadas 13.0 Trabajo personal autónomo 22.5 Clases teóricas BIBLIOGRAFÍA Y OTROS RECURSOS DOCENTES Bibliografía general El Análisis Multivariante en la Investigación Científica Martinez Arias, R Edición: 2000 Cuadernos de Estadística. Editorial La Muralla Análisis de Datos Multivariantes Peña, D. Edición: 2002 McGraw-Hill Multivariate Analysis Mardia, K.V., Kent, J.T. and Bibby J.M. Edición: 1979 London: Academic Press Análisis multivariante aplicado Uriel Jiménez, Ezequiel; Aldás Manzano, Edición: Joaquín Ediciones Paraninfo. S.A 2005 Curso académico: 2012/2013 Última modificación: de 7

5 Técnicas de análisis multivariante para investigación social y comercial Díaz de Rada Iguzquiza, Vidal Edición: 2002 Ra-Ma Structural Equations with Latent Variables Bollen, K. A. Edición: 1989 New York: John Wiley & sons. Structural equation modeling with Lisrel, Prelis, and Simplis: Basics concepts, applications, and programming Byrne, B. Edición: 1998 illsdale, NJ: Erlbaum A Beginner s guide to structural equation modeling Schumacker, R. E. y Lomax, R. G. Edición: 2004 Hillsdale, NJ: LEA. Bibliografía específica Fundamentos de las técnicas multivariantes Ximénez, M. C y San Martín, R Edición: 2004 Madrid: UNED ediciones Causal Modelling in Non-Experimental Research Saris, W. E. & Stronkhorst, L. H. Edición: 1984 Amsterdam: Sociometric Research Structural Equation Modelling with the SIMPLIS Command Language Jöreskog, K. G. y Sörbom, D. Edición: 1993 Hillsdale, NJ: LEA. SISTEMAS Y CRITERIOS DE EVALUACIÓN Y CALIFICACIÓN Sistema de evaluación CRITERIOS DE EVALUACIÓN Y CALIFICACIÓN Después de cada bloque de temas y en horario de clases prácticas el alumnado realizará una práctica de evaluación con carácter eliminatorio. Al final de las cuatro prácticas de evaluación se habrá superado la asignatura siempre que en cada una de ellas se alcance la calificación de aprobado. Además del sistema de evaluación continua y en convocatoria oficial se realizará un examen del contenido completo de la asignatura. El examen constará de problemas de papel y lápiz en los que se evaluarán tanto el procedimiento de cálculo como la explicación e interpretación de resultados, así como las respuestas a algunas preguntas teóricas que se formularán al hilo de lproblema. En dicho examen también se proporcionará un listado de ordenador que el alumno tendrá que utilizar para responder unaserie de preguntas referidas al mismo. En esta asignatura utilizaremos un procedimiento de evaluación continua basado en la ejecución de diversos informes de investigación Al finalizar cada uno de los temas del programa se le propondrá al alumnado la elaboración de un informe de investigación a partir del análisis de datos realizado para las matrices e investigaciones que la profesora aportará. Se valorará la adecuación a los criterios de la APA, la corrección en las conclusiones y la coherencia con los objetivos e hipótesis de trabajo planteadas. Curso académico: 2012/2013 Última modificación: de 7

6 Criterios de calificación En relación al sistema de evaluación continua, la calificación final corresponderá al promedio obtenido a lo largo de las distintas evaluaciones. La nota obtenida por este procedimiento será hasta 8 puntos. El informe de investigación aportará los restantes 2 puntos hasta la calificación total de 10 puntos. Aquellos alumnos que opten exclusivamente por el examen final serán calificados hasta 10 puntos en este único examen. CALENDARIO DE EXÁMENES CENTRO: Por definir Fecha: Por definir Hora: Por definir Aula: Por definir TRIBUNALES ESPECÍFICOS DE EVALUACIÓN Y APELACIÓN Presidente: Vocal: Secretario: Primer suplente: Segundo suplente: Tercer suplente: ELEUTERIO SANCHEZ GARCIA ANA MARIA LOPEZ JIMENEZ VICENTE MANZANO ARRONDO HASSAN FAZELI KHALILI RAFAEL MARTINEZ CERVANTES JOSE ANTONIO PEREZ GIL Curso académico: 2012/2013 Última modificación: de 7

7 ANEXO 1: HORARIOS DEL GRUPO DEL PROYECTO DOCENTE Los horarios de las actividades no principales se facilitarán durante el curso. GRUPO: Grupo 1 (871018) Calendario del grupo CLASES DEL PROFESOR: CAMACHO MARTINEZ VARA DEL REY, CARLOS HORARIO SIN ESPECIFICAR Curso académico: 2012/2013 Última modificación: de 7