Guía Docente 2017/2018

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1 Guía Docente 2017/2018 Análisis de datos Data Analysis Grado en Psicología Modalidad Presencial hola Universidad Católica San Antonio de Murcia Tlf: (+34)

2 Índice Análisis de datos... 2 Breve descripción de la asignatura... 2 Requisitos Previos... 2 Objetivos... 2 Competencias y resultados de aprendizaje... 3 Metodología... 4 Temario... 5 Relación con otras asignaturas del plan de estudios... 5 Sistema de evaluación... 5 Bibliografía y fuentes de referencia... 7 Web relacionadas... 8 Recomendaciones para el estudio... 8 Material didáctico... 8 Tutorías

3 Análisis de datos Módulo: Móldulo II Metodología de las Ciencias del Comportamiento. Materia: Análisis de datos. Carácter: Básico. Nº de créditos: 6. Unidad Temporal: 2º curso 1º cuatrimestre Profesor/a de la asignatura: Ana María Ruiz-Ruano García. Horario de atención a los alumnos/as: lunes de 17:00 19:00 (previa petición por correo electrónico) Profesor/a coordinador de curso: Miguel Ángel Calvo Piqueres Breve descripción de la asignatura El análisis estadístico de datos podría considerarse una práctica transversal a todas las disciplinas científicas, sociales y naturales, que pretenden generar conocimiento científico sobre un tópico determinado. Esta asignatura está destinada a proporcionar las herramientas básicas que requerirá la persona que estudia psicología a lo largo de su trayectoria profesional independientemente de su área de actividad. Brief Description Statistics could be considered as an omnipresent matter present across all scientific disciplines. For both natural and social science, statistic is useful to generate scientific knowledge about a specific topic. This subject aims to provide basic statistics tools for psychologists. This basic knowledge will help future psychologist to cope with statistical data independently of their area of study. Requisitos Previos No se establecen requisitos previos. Objetivos 1. Interpretar datos estadísticos y emitir juicios sobre ellos. 2. Transmitir ideas de manera clara con base a resultados estadísticos. 3. Manejar la terminología asociada al contraste de hipótesis estadísticas. 4. Defender puntos de vista integrando conocimientos y datos utilizando el método científico. 2

4 5. Manejar con soltura los conceptos asociados a la estadística descriptiva e inferencial. 6. Conocer y utilizar software para el análisis de datos. Competencias y resultados de aprendizaje Competencias transversales (CT6) Utilizar las herramientas y los programas informáticos que facilitan el tratamiento de los resultados experimentales. (CT8) Defender los puntos de vista personales apoyándose en conocimientos científicos. (CT9) Integrar conocimientos y aplicarlos a la resolución de problemas utilizando el método científico. Competencias específicas (CEM2.10) Conocer las bases de la estadística descriptiva e inferencial (CEM2.11) Inferir conclusiones a partir de muestras de datos utilizando los principales métodos estadísticos con ayuda del programa SPSS. (CEM2.12) Formular y contrastar hipótesis de investigación en términos estadísticos. 3

5 Metodología Metodología Horas Horas de trabajo presencial Horas de trabajo no presencial Exposición teórica 25 Grupos de discusión, seminarios 20 Evaluación 5 60 horas (40 %) Tutoría 10 Estudio personal 35 Preparación de trabajo 35 y exposición Análisis de artículos horas (60 %) científicos Búsquedas 5 bibliográficas TOTAL Las clases de aula serán sesiones expositivas en las que el profesor desarrollará los contenidos de la asignatura apoyándose en los recursos didácticos disponibles (cañón, proyector, ordenador, pizarra, etc.). En estas sesiones los alumnos podrán tomar apuntes y pedir aclaraciones al profesor sobre los tópicos tratados. En los grupos de discusión o seminarios los alumnos trabajarán materiales relevantes para la asignatura desde el punto de vista teórico práctico y cumplimentarán un formulario al respecto en la parte final de la sesión. En estas sesiones también se expondrán las conclusiones a las que han llegado los alumnos con relación a las tareas grupales que les sean encomendadas. En las sesiones de tutorías académicas se prestará especial atención a las dudas o dificultades que los alumnos puedan tener con relación a la materia del curso así como al desarrollo de las actividades prácticas. El tiempo dedicado a la evaluación estará orientado a valorar el grado con que los alumnos han asimilado los contenidos planificados y presentados en la asignatura. 4

6 Temario Programa de la enseñanza teórica Tema 1. Introducción al análisis de datos. Tema 2. Estadística descriptiva univariada. Frecuencia, tendencia central, posición y variabilidad. Tema 3. Tipos de puntuaciones y transformación de variables. Tema 4. Estadística descriptiva bivariada. Tema 5. Estadística inferencial y el contraste de hipótesis. Tema 6. Estadística inferencial bivariada. Tema 7. Introducción al Modelo Lineal General. Tema 8. Introducción a la estadística bayesiana. Programa de la enseñanza práctica Actividad práctica 1. Estadística descriptiva. Actividad práctica 2. Estadística inferencial. Relación con otras asignaturas del plan de estudios Esta asignatura está relacionada directamente con todas aquellas vinculadas al ámbito de la metodología de las ciencias del comportamiento (diseño de investigaciones, metodología de la investigación psicológica, psicometría). De manera indirecta se relaciona con todas las asignaturas del grado que implican, a nivel de investigación científica, realización e interpretación de análisis estadístico de datos. Sistema de evaluación Convocatoria de Febrero/Junio: - Parte teórica: 65% del total de la nota. Se llevará a cabo por medio de cuestiones teórico-prácticas que recojan los contenidos de la materia estudiada. - Parte práctica: 30% del total de la nota. - Participación: 5% del total de la nota. Será el fruto de la valoración del trabajo voluntario del discente Convocatoria de Septiembre: - Parte teórica: 65% del total de la nota. Se llevará a cabo por medio de cuestiones teórico-prácticas que recojan los contenidos de la materia estudiada. 5

7 - Parte práctica y participación: 35% del total de la nota. Se conservará la nota obtenida para la convocatoria ordinaria de febrero/junio y/o se valorará por medio de las evidencias complementarias aportadas por el alumno en el momento del examen de recuperación. Para aprobar la asignatura es necesario obtener al menos 5 puntos sobre 10 en la nota global. La nota global es el resultado de sumar la nota de teoría, prácticas y participación. La nota de prácticas se sumará a la nota de teoría, cuando en la nota de teoría se obtenga un mínimo de 4 puntos sobre 10 (2,6 puntos sobre 6,5 nota total de la parte teórica de la asignatura-). En caso de que no se alcance ese mínimo, la nota de la asignatura será la nota de teoría sin haberle sumado la nota de prácticas. El alumno superará la asignatura cuando la media ponderada sea igual o superior a 5 puntos y se hayan superado todas las partes que componen el sistema de evaluación cuya ponderación global sea igual o superior al 20%. Si el alumno tiene menos de un 5 en alguna de las partes cuya ponderación sea igual o superior al 20%, la asignatura estará suspensa y deberá recuperar esa/s parte/s en la siguiente convocatoria dentro del mismo curso académico. La/s parte/s superada/s en convocatorias oficiales (Febrero/Junio) se guardarán para las sucesivas convocatorias que se celebren en el mismo curso académico. En caso de que no se supere la asignatura en la Convocatoria de Septiembre, no contarán las partes aprobadas para sucesivos cursos académicos. El sistema de calificaciones (RD 1.125/2003. de 5 de septiembre) será el siguiente: 0-4,9 Suspenso (SS) 5,0-6,9 Aprobado (AP) 7,0-8,9 Notable (NT) 9,0-10 Sobresaliente (SB) La mención de matrícula de honor podrá ser otorgada a alumnos que hayan obtenido una calificación igual o superior a 9,0. Su número no podrá exceder del 5% de los alumnos matriculados en una materia en el correspondiente curso académico, salvo que el número de alumnos matriculados sea inferior a 20, en cuyo caso se podrá conceder una sola matrícula de honor. 6

8 Bibliografía y fuentes de referencia Bibliografía básica Herranz, I., y Prieto, L. (2004). Qué significa estadísticamente significativo?: la falacia del criterio del 5% en la investigación científica. Madrid: Díaz de Santos. Macchi, R. L. (2013). Introducción a la estadística en ciencias de la salud (2ª ed.). Buenos Aires: Editorial Médica Panamericana. Pagano, R. R. (1999). Estadística para las ciencias del comportamiento (5ª ed.). Madrid: Thomson. (Trabajo original publicado en 1998) Ruiz-Ruano, A. M., y Puga, J. L. (2017). Fundamentos de estadística. Murcia: Iuris Universal. [Todos los temas] Solanas, A., Salafranca, L., Fauquet, J., y Núñez, M. I. (2005). Estadística descriptiva en ciencias del comportamiento. Madrid: Thomson. Bibliografía complementaria Amon, J. (1997). Estadística para psicólogos, Tomo I. Madrid: Pirámide. Glass, J. V., y Stanley, J. C. (1974). Métodos estadísticos aplicados a las ciencias sociales. Madrid: Prentice Hall. Krzywinski, M., y Altman, N. (2013). Importance of being uncertain. Nature Methods, 10, doi: /nmeth.2613 López, J. (2012). Introducción al análisis de datos con R y R Commander en psicología y educación. Almería: Editorial de la Universidad de Almería. También disponible en: López, J. (2013). Primeros pasos analizando datos estadísticos con R. Un texto para acompañarte. Murcia: Editorial de la Universidad Católica San Antonio de Murcia. López, J., y García, J. (2011). Utilidad de las redes bayesianas en psicología. Almería: Editorial de la Universidad de Almería. Pardo, A., Ruiz, M., y San Martín, R. (2009). Análisis de datos en ciencias sociales y de la salud (Vol. 1). Madrid: Síntesis. Pérez-Santamaría, F. J., Manzano-Arrondo, V., y Fazeli-Kalili, H. (1998). Problemas resueltos de análisis de datos. Madrid: Pirámide. Puga, J. L., Krzywinski, M., y Altman, N. (2015). Points of Significance: Bayes' theorem. Nature Methods, 12, doi: /nmeth.3335 Puga, J. L., Krzywinski, M., y Altman, N. (2015). Points of Significance: Bayesian statistics. Nature Methods, 12, doi: /nmeth

9 Web relacionadas - Página web del software JASP. Muy útil e interesante para la asignatura. - En esta página web puedes encontrar vídeo-tutoriales que te ayudarán a seguir la asignatura y a realizar las prácticas de la misma. - Web oficial de la Asociación Española de Metodología de las Ciencias del comportamiento, en ella podrás encontrar información interesante sobre eventos, publicaciones y programas informáticos relacionados con la metodología de investigación en psicología. - Página web del proyecto de computación estadística R. Desde aquí se puede descargar el programa así como numerosos documentos de ayuda al respecto. - Página web de RStudio, una interfaz gráfica que facilita la interacción con R. Se puede descargar el programa para diferentes sistemas operativos. Recomendaciones para el estudio - Revisar los contenidos tratados en clase con regularidad y utilizar las horas de atención a alumnos para aquellas dudas que puedan surgir en relación con la asignatura. - Realizar los seminarios prácticos. - Participar activamente en las clases y seguir la asignatura en el campus virtual. Material didáctico Se sugiere disponer del siguiente material para seguir con éxito la asignatura: - El manual que se va a utilizar como libro de texto de la asignatura es: Ruiz-Ruano, A. M., y Puga, J. L. (2017). Fundamentos de estadística. Murcia: Iuris Universal. - Dispositivo informático de almacenamiento de información USB con, al menos, 1GB de capacidad. Tutorías Breve descripción Se realizarán tutorías individualizadas y/o en grupos reducidos para aclarar dudas o problemas planteados en el proceso de enseñanza-aprendizaje, dirigir trabajos, revisar y discutir los materiales y temas presentados en las clases, orientar al alumnado acerca de los trabajos, casos prácticos y 8

10 lecturas a realizar, afianzar conocimientos, comprobar la evolución en el aprendizaje de los alumnos, y proporcionar retroalimentación sobre los resultados de ese proceso. Objetivos: 1. Consolidar los conocimientos adquiridos. 2. Orientar al alumnado sobre la importancia de los conocimientos y habilidades adquiridos en otras asignaturas con el fin de que conozcan la aplicabilidad de la asignatura. Además de estas tutorías académicas, hay que señalar que la UCAM dispone de un Cuerpo Especial de Tutores que lleva a cabo tutorías de carácter personal con los alumnos matriculados en el grado. En las tutorías personales se acompaña a los estudiantes durante toda la etapa que duran sus estudios universitarios. Estas horas de tutorías no son las mismas que las indicadas en el tabla anterior de Metodología de la asignatura. En la web información complementaria sobre el servicio de tutorías. 9