Facultad de Psicología. Grado en Logopedia

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1 1 er Curso Anual Grado en Logopedia GUÍA DOCENTE DE LA ASIGNATURA: Curso Académico 2013/2014 Fecha: 27 de mayo de 2013

2 1. Datos Descriptivos de la Asignatura Asignatura: Fundamentos de Metodología en Logopedia I Código: Centro: Universidad de La Laguna - Titulación: - Plan de Estudios: Rama de conocimiento: Ciencias de la Salud - Departamento: Psicobiología y Metodología de las Ciencias del Comportamiento - Área de conocimiento: Metodología de las Ciencias del Comportamiento - Curso: Primero - Carácter: Formación básica (común de rama) - Duración: Anual - Créditos ECTS (teóricos/prácticos): 9 - Horario: Poner el link a los horarios de la titulación: - Dirección Web de la asignatura (aula virtual): - Idioma: español 2. Requisitos Esenciales: Esta asignatura recoge los contenidos de la estadística descriptiva, la probabilidad y los primeros acercamientos a la estadística inferencial y la estadística bivariada. Dada la ubicación de la materia en el primer curso de la titulación y las características de los alumnos se presta especial atención a las actividades es en el primer semestre. Las sesiones de aula dedicadas a las clases expositivas tienen como objeto la introducción y explicación de los aspectos básicos de cada tema contenido en el programa proporcionándole la información adicional necesaria que permita un adecuado desarrollo del proceso de aprendizaje. Las sesiones de seminario se caracterizan por la presentación de un problema que los alumnos deberán resolver trabajando en grupos reducidos, fomentando así la cooperación y el en equipo. Recomendables: Haber cursado asignaturas de matemática o estadística en la formación secundaria. En líneas generales, se recomienda el diario de la asignatura así como el uso de las horas de tutorías personalizadas y tutorías académicoformativas, para lograr el éxito académico. 3. Profesorado que imparte la asignatura Coordinación: Gustavo M. Ramírez Santana - Departamento: Psicobiología y Metodología de las Ciencias del Comportamiento - Área de conocimiento: Metodología de las Ciencias del Comportamiento - Lugar Tutoría: Edificio departamental de la. Despacho B Horario Tutoría: Lunes y Miércoles, de 10:00 h a 12:00 h. El horario de tutorías puede sufrir modificaciones puntuales, que serán debidamente comunicadas en el Aula virtual de la Asignatura y en los Tablones del Departamento. - Teléfono (despacho/tutoría): Correo electrónico: gramirez@ull.es 2

3 4. Contextualización de la asignatura en el Plan de Estudios - Bloque Formativo al que pertenece la asignatura: Formación básica común de rama. Materia Estadística - Perfil Profesional: Graduado en Logopedia. Desarrollar las actividades de prevención, evaluación y recuperación de los trastornos de la audición, la fonación y del lenguaje, mediante técnicas terapéuticas propias de su disciplina. El titulado de grado ha de poder aplicar los principios de la Logopedia en el ámbito individual, grupal y de las organizaciones (comunitario, colectivo), teniendo en cuenta los derechos fundamentales y de igualdad de oportunidades entre hombres y mujeres, los principios de igualdad de oportunidades y accesibilidad universal de las personas con discapacidad y los valores propios de una cultura de la paz y de valores democráticos. 5. Competencias Competencias generales del Título desarrolladas en la asignatura Demostrar conocimientos y comprensión de: CG 1. Los fundamentos metodológicos para la investigación en Logopedia Competencias específicas del Título desarrolladas en la asignatura Demostrar conocimientos y comprensión de: CE 1. Recoger y organizar datos propios del desarrollo profesional, de manera que puedan ser sometidos a tratamiento estadístico mediante software específico. CE 2. Realizar análisis estadísticos básicos mediante herramientas informáticas tales como SPSS u otras semejantes y complementarias. CE 3. Aplicar criterios de toma de decisión estadística basados en las propiedades de los datos y en el conocimiento de las distribuciones de probabilidad. CE 4. Interpretar el significado de los cálculos básicos propios de la estadística descriptiva e inferencial. CE 5. Realizar informes escritos y presentaciones orales del proceso metodológico y de los resultados obtenidos a partir de datos recogidos sistemáticamente 6. Contenidos de la asignatura Contenidos teóricos y prácticos de la asignatura MÓDULO I: ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA Tema 1: Conceptos básicos: El papel del Análisis de Datos en Psicología. Clasificación de escala de medida. Tipos de variables. Tema 2: Organización de los datos: Introducción. Distribución de frecuencias. Representaciones gráficas. Tema 3: Índices descriptivos: Medidas de posición: cuantiles. Medidas de tendencia central. Medidas de dispersión. Medidas de forma. MÓDULO II: TEORÍA DE LA PROBABILIDAD Tema 4: Introducción a la Probabilidad: Conceptos de probabilidad. Leyes de la Probabilidad Tema 5: Funciones de Densidad y de Probabilidad: Variables aleatorias discretas. Variables aleatorias continuas. Valores esperados. MÓDULO III: ESTADÍSTICA INFERENCIAL Tema 6: Estimación de parámetros: Introducción. Concepto de distribución muestral. Propiedades de los estimadores. Procedimientos de estimación de parámetros.muestreo. Tema 7: Contraste de hipótesis: Aspectos generales: Tipos de hipótesis. El contraste de hipótesis estadísticas. Contrastes de hipótesis de una muestra. Contrastes de hipótesis de dos muestras independientes. Contrastes de hipótesis acerca de dos muestras relacionadas. Supuestos de los contrastes de hipótesis. 3

4 MÓDULO IV: MODELO LINEAL DE REGRESIÓN Tema 8: Introducción a la modelización desde el Análisis de Datos: Introducción: Concepto de modelo matemático. Concepto de relación lineal. Modelo Lineal General. Adecuación del modelo a los datos: Índices de asociación. Covarianza de dos variables. Coeficiente de correlación de Pearson. El coeficiente de correlación de Pearson como medida del grado de ajuste del modelo a los datos: Coeficiente de determinación. Tema 9: El modelo estocástico más simple: Recta de regresión: Recta de regresión: modelo matemático de la relación lineal entre dos variables. Generalización del modelo: Inferencia en la correlación y Regresión Simple. El modelo lineal como medio para la explicación y la predicción. Determinación de la significación de r xy y β. Tema 10: Regresión Múltiple: Dos variables Predictoras: Introducción y modelo. Estimación e interpretación de los parámetros. Índices de asociación con dos variables independientes. Descomposición de la varianza total de la variable dependiente. Patrones de asociación. Supuestos del modelo: Introducción. Representaciones gráficas. Supuesto de linealidad. Supuesto de homocedasticidad. Supuesto de independencia. Otros problemas. Descriptores Clasificación de las variables del estudio. Recogida y organización de datos. Descripción y análisis de las propiedades de los datos. Interpretación de la posición de los sujetos en sus grupos de pertenencia en base a modelos de distribución de probabilidad. Análisis de relaciones entre variables. Predicción. Generalización de los datos de las muestras a las poblaciones. Actividades a desarrollar en inglés Profesor: Gustavo M. Ramírez Santana Elaboración del Diario de un artículo de investigación en cada módulo 7. Metodología y Volumen de del estudiante Descripción La asignatura participa en el Programa de Actividad Docente On Line de la ULL (PADO). Asistir a clase magistral de cada Tema, repasar los conceptos después de la clase, con el soporte de ayuda virtual del Foro específico y la Presentación de clase. Asistir a clase de prácticas de cada Tema, para resolver dudas de resolución ejercicios propuestos en la clase magistral de forma guiada. Resolver los ejercicios propuestos on line de cada Tema en el Aula virtual, con el soporte de ayuda virtual del Foro específico. Realizar cinco cuestionarios teóricos on line del Tema semanalmente, con el soporte de ayuda virtual del Foro específico y la Presentación de clase. Resolución del cuestionario de Teoría del Módulo en el Aula de Informática. Realizar los Diarios on line de dos de los Artículos científicos propuestos para el Módulo. Asistir a TAF para resolver dudas de resolución de forma guiada, más ejercicios propuestos on line de cada Tema. Discusión de los Diarios de los artículos propuestos en cada Módulo. Realizar el examen de prácticas del Módulo. 4

5 Actividades formativas en créditos ECTS, su metodología de enseñanza-aprendizaje y su relación con las competencias que debe adquirir el estudiante Actividades formativas Horas es Horas Relación con competencias Clases teóricas (Foros, Cuestionarios y Diarios) 34,5 + 15,5-50,0 CG1 CE1 a CE5 Estudio/preparación clases teóricas - 50,0 50,0 CG1 CE1 a CE5 Clases prácticas (Foros y pruebas prácticas) ,0 CG1 CE1 a CE5 Estudio/preparación clases prácticas - 55,0 55,0 CG1 CE1 a CE5 Preparación de exámenes - 20,0 30,0 CG1 CE1 a CE5 Realización de exámenes 11-11,0 CG1 CE1 a CE5 Asistencia a Tutoría Académica-Formativa 2-2,0 CG1 CE1 a CE5 horas 65,5 + 24,5 = ECTS 9 8. Bibliografía / Recursos Bibliografía Básica (2) Camacho Rosales, J.; Ramírez Santana, G.M.; Betancort Montesinos, M.; Hess, S.y Hernández Cabrera, J.A. (2010). Fundamentos de Metodología I en Psicología y Logopedia. 2ª Edición aumentada. La Laguna: Drago Ramírez Santana, G.M.; Hess, S. y Hernández Cabrera, J.A. (1999). Modelo lineal de Regresión La Laguna: Resma Bibliografía Complementaria (3) Fernández Díaz y cols. (1990). 225 problemas estadísticos aplicados a las Ciencias Sociales. Madrid: Síntesis. Fernández Díaz y cols. (1990). Resolución de Problemas estadísticos aplicados a las Ciencias Sociales. Madrid: Síntesis. Moore, D.S. (1995). Estadística aplicada básica. Barcelona: Bosch. 5

6 9. Sistema de Evaluación y Calificación Descripción Evaluación continua Para poder presentarse a cualquier examen de la asignatura será imprescindible la presentación del Carnet de la ULL o, en su defecto del Documento Nacional de Identidad, de conducir, de residente o pasaporte. La Asignatura será evaluada siguiendo el desglose siguiente: 5,25: Examen, en el que concurren resolución de problemas matemáticos y preguntas cortas teórico-prácticas. 4,75: acumulada sobre la evaluación continua: o 1,25: 5 Cuestionarios teóricos cumplimentado de forma individual en el Aula virtual, más 1 intento en el Aula de Informática. o 1,25: Realización de dos Diarios de Artículos de investigación (1 en inglés y 1 en castellano) o 1,00: Asistencia y Participación en clases es. o 0,75: Problemas de presentados por grupo en el Aula virtual. o 0,50: Participación en los Foros y actividades del Aula virtual. Para superar el Módulo habrá que obtener un 5 como nota media ponderada de las seis partes de la evaluación. Para calcular la nota media de cada Módulo habrá que obtener como mínimo un 5 en el examen, en de prácticas, en los cuestionarios y en los Diarios. Para superar la Asignatura hay que aprobar los cuatro Módulos. La aportación de la nota de cada Módulo a la nota final de la asignatura será ponderada por los créditos dedicados al mismo: Módulo I: 1,5 Módulo II: 2,0 Módulo III: 2,5 Módulo IV: 3,0 Examen parcial: Para cada Módulo se realizará un examen parcial liberatorio (hasta la convocatoria de septiembre). Examen final: Sólo se deberán presentar a los Módulos no liberados en los exámenes parciales. La presentación al examen final de un Módulo liberado, implica la renuncia a la nota obtenida en el examen parcial. Material opcional autorizado en las convocatorias: calculadora, bolígrafo o equivalente (el examen no se puede realizar con lápiz), Formulario y Tabulario. Evaluación única Aquellos estudiantes que no hayan seguido la evaluación continuada de la Asignatura tendrán que realizar un examen único. En el mismo se evaluará toda la materia. Después de la evaluación del Módulo IV se publicará en el Aula virtual el listado con los estudiantes que deberán realizar esta evaluación para superar la Asignatura. Cualquier alumno, aunque no figure en el listado, podrá acogerse a este sistema, lo que implicará su renuncia a la nota acumulada en los Módulos para posteriores convocatorias, en caso de no superar la Asignatura. Examen: La nota de la parte práctica del examen supone el 60% de la nota final. Habrá que aprobar ambas partes (teórica y práctica) y contestar correctamente la pregunta del artículo, para superar la asignatura. Teoría: 8 preguntas tipo test (Dos ítems de cada módulo) Una pregunta de desarrollo sobre los artículos de investigación (A escoger entre cuatro preguntas propuestas). Práctica: 4 problemas prácticos (1 problema sobre la materia de cada módulo) final La nota final de la Asignatura estará determinada por la nota media de los cuatro Módulos, siempre que se hayan aprobado por separado, en caso contrario la nota máxima que se podrá obtener será 4,0. No presentado: Todo alumno que no se presente a ningún examen de la asignatura, a excepción del examen parcial del Módulo 1. Suspenso: de 0 a 4,9. Desde el momento que se presente al Módulo 2 figurará suspenso en el Acta de notas de la Asignatura. Aprobado: de 5,0 a 6,9. ble: de 7,0 a 8,9. Sobresaliente: de 9,0 a 10. Matrícula de honor: 10. Si el número de alumnos con 10 de nota media superara la cantidad autorizada por el Centro, se realizaría un examen opcional entre ellos para determinar las MH. En caso de que el número de 10 sea inferior a la cantidad de posibles MH, se otorgarán a los alumnos con mejores notas de entre los que hayan realizado la evaluación continua y siempre que hayan obtenido al menos un 9,0 de nota media. 6

7 Estrategia Evaluativa Desglose de la de un Módulo: Final del Módulo 1 Ponderación del Módulo sobre la final de la asignatura 1,5 sobre 9,0 Apartado Concepto máxima Comentario final 10,00 final del Módulo. Resultante de sumar la acumulada de las actividades del Módulo y la del examen (siempre que se obtenga al menos un 4,50 en éste). Liberado (5,00 ó más): el módulo está aprobado hasta la convocatoria de diciembre del próximo curso. M1 Liberado Condicional (entre 4,50 y 4,99): El Módulo no está liberado, necesita compensar su nota con la nota sobrante de otro Módulo. Pendiente (de 0,00 a 4,49): el Módulo no está aprobado, bien porque no se ha alcanzado el 4,00 en el examen, bien porque la suma de la nota y la acumulada no alcanza el 4,50. Examen acumulada 5,25 4,75 Suma de las notas de todas las actividades del Módulo. La nota máxima será de 4,75. Apartado Teoría M1 Concepto categoría Cuestionario teórico del Tema 1 Cuestionario teórico del Tema 2 Cuestionario teórico del Tema 3 máxima del Módulo 1 acumulada. Examen teórico Comentario 1,25 La nota se obtiene de la media ponderada de las tres actividades del apartado. 10,00 10,00 10,00 Se pueden realizar hasta cinco intentos de cada cuestionario, contando para este apartado la nota más alta obtenida. El nº de intentos cuenta en el apartado de participación AV. Se pueden realizar hasta cinco intentos de cada cuestionario, contando para este apartado la nota más alta obtenida. El nº de intentos cuenta en el apartado de participación AV. Se pueden realizar hasta cinco intentos de cada cuestionario, contando para este apartado la nota más alta obtenida. El nº de intentos cuenta en el apartado de participación AV. Apartado Participación en el M1 Concepto categoría Diario del Artículo 1 máxima del Módulo 1 acumulada. Lectura Comentario 1,25 La nota se obtiene de la media ponderada de las tres actividades del apartado. 10,00 Una vez leído el artículo entramos en el diario contestando a las preguntas propuestas, mediante un resumen del mismo de entre 100 y 200 palabras. A partir de ahí, se puede producir una interacción con el profesor y los compañeros de grupo, mediante la formulación de nuevas preguntas o comentarios a su Tesis. Sólo se podrá comentar el resumen de los compañeros cuando se haya realizado el propio. 7

8 del Módulo 1 acumulada. Asistencias Apartado Concepto máxima Comentario Asistencias M1 categoría Asistencias 7 1,00 La nota se obtiene de la asistencia activa a las actividades es de la Asignatura Asistir a todas las clases del Módulo acumula 1 punto en la nota del Módulo. Cada no asistencia restará proporcionalmente. del Módulo 1 acumulada. Práctica AV Apartado Concepto máxima Comentario La nota se obtiene dividiéndole a cada alumno la contribución del alumno que haya obtenido la más alta. M1 categoría 0,75 Por ejemplo, la suma más alta es 32. La suma de cada alumno es dividida entre 32 y ponderada por 5. De tal manera que la más alta será (32/32)*5 = 5,00. Un alumno con una contribución de 16 obtendrá en este apartado (16/32)*5 = 2,50. La mitad de la nota del apartado. Ejercicios - En cada módulo habrá que realizar propuestos en el AV, que habrá que subir al aula virtual. Su aportación a la acumulada dependerá tanto de los resultados de los mismos, como de las aportaciones a las dudas y errores de los compañeros de curso. del Módulo 1 acumulada. Participación AV Apartado Concepto máxima Comentario La nota se obtiene dividiéndole a cada alumno la contribución del alumno que haya obtenido la más alta. Participación en el M1 categoría Participación AV 0,50 5,00 Por ejemplo, la suma más alta es 32. La suma de cada alumno es dividida entre 32 y ponderada por 5. De tal manera que la más alta será (32/32)*5 = 5,00. Un alumno con una contribución de 16 obtendrá en este apartado (16/32)*5 = 2,50. La mitad de la nota del apartado. Participación en el Aula Virtual. (participación en Foros, Chats -plantear dudas, resolver dudas de los compañeros, etc-, elaboración de diarios, nº de intentos de los cuestionarios, subir las practicas, consultar las presentaciones Hay un feed-back de todas las actividades que se realicen en el Aula virtual, estas actividades están ponderadas por el profesor y se van acumulando. del Módulo 1 Examen Presencial Apartado Examen Presencial M1 Concepto categoría Módulo Junio Julio Septiembre máxima 5,25 Comentario El examen aportará a la del Módulo 5,25. Obtener un 10 en el examen implica un 5,25 en el Módulo. Por ejemplo, si se obtiene un 5,00 en el examen, se aporta un 2,63 al Módulo, por lo que para liberarlo (5,00) deberemos haber acumulado 2,38 en las actividades. 10,00 Examen, en el que concurren resolución de problemas matemáticos y preguntas cortas teóricoprácticas. Los exámenes de las convocatorias mantienen las condiciones del examen de Módulo. 8

9 10. Resultados de aprendizaje El estudiante se inicia en el conocimiento y la comprensión de los procesos desde la perspectiva experimental. Debe conocer y saber calcular los índices descriptivos de una muestra. Debe conocer y saber calcular las teorías y leyes de la Probabilidad. Debe conocer y saber calcular funciones de distribución de probabilidad de variables aleatorias discretas. Debe conocer y saber calcular funciones de densidad de probabilidad de variables aleatorias continuas. Debe conocer y saber realizar informes propios de los contrastes de hipótesis. Debe conocer y saber realizar informes propios de la Regresión lineal. 11. Cronograma/Calendario de la asignatura 1 er Cuatrimestre Presentación de la Asignatura Semana 1: Presentación Tema 1 Explicación del Tema 1: Conceptos básicos (1,5) 5 8 Lectura del artículo y elaboración de un diario y Foro-debate sobre un artículo de Explicación del Tema 2: Organización de los datos (1,5) Explicación del Tema 3: Índices descriptivos. Medidas de posición: cuantiles Semana 2: Temas 2 y 3 3,5 + 0,75 4 8,25 Resolución guiada de problemas del Tema 2 (0,2) Explicación del Tema 3: Índices descriptivos. Medidas de tendencia central. Medidas de dispersión. Medidas de forma. (2,5) Semana 3: Tema 3 3,5 + 1,25 4 8,75 Resolución guiada de problemas del Tema 3 9

10 1 er Cuatrimestre Semana 4: Temas 1, 2 y 3 Evaluación MI Examen práctico del Módulo 1,0 + 1,0 7 9 Chat para la resolución de dudas sobre el examen Explicación del Tema 4: Introducción a la Probabilidad. Conceptos de probabilidad (1,5) Semana 5: Tema 4 Lectura del artículo y elaboración de un diario y Foro-debate sobre un artículo de TAF 5 8 Seguimiento presonalizado de cada alumno sobre su rendimento en el módulo y en la evaluación continua. Puntos débiles de la formación. Planificación de las acciones individualizadas a seguir para cada alumnno Explicación del Tema 4: Introducción a la Probabilidad. Leyes de la Probabilidad (2,0) Semana 6: Tema 4 3,0 + 0,75 5 8,75 Resolución guiada de problemas del Tema 4 Explicación del Tema 5: Funciones de Densidad y de Probabilidad. Variables aleatorias discretas (2,0) Semana 7: Tema 5 3,0 + 0,75 5 8,75 Resolución guiada de problemas del Tema 5 Explicación del Tema 5: Funciones de Densidad y de Probabilidad. Variables aleatorias continuas. Valores esperados (2,0) Semana 8: Tema 5 Resolución guiada de problemas del Tema 5 3,0 + 1,

11 1 er Cuatrimestre Semana 9: Temas 4 y 5 Evaluación MII Examen práctico del Módulo 1,0 + 1,0 7 9 Chat para la resolución de dudas sobre el examen Explicación del Tema 6: Estimación de parámetros. Introducción. Concepto de distribución muestral (2,0) Semana 10: Tema 6 Lectura del artículo y elaboración de un diario y Foro-debate sobre un artículo de TAF 2,5 + 1,0 5 8,5 Seguimiento presonalizado de cada alumno sobre su rendimento en el módulo y en la evaluación continua. Puntos débiles de la formación. Planificación de las acciones individualizadas a seguir para cada alumnno Explicación del Tema 6: Estimación de parámetros. Procedimientos de estimación de parámetros. Muestreo (2,5) Semana 11: Tema 6 3,5 + 0,75 4 8,25 Resolución guiada de problemas del Tema 6 Explicación del Tema 7: Contraste de hipótesis: Aspectos generales. Tipos de hipótesis. El contraste de hipótesis estadísticas. Contrastes de hipótesis acerca de una media (2,5) Semana 12: Tema 7 3,5 + 0,75 4 8,25 Resolución guiada de problemas del Tema 7 Semana 13: Tema 7 Explicación del Tema 7: Contraste de hipótesis: Aspectos generales. Contrastes de hipótesis acerca de dos medias relacionadas. Supuestos de los contrastes de hipótesis (2,0) 3,0 + 1,5 4 8,5 11

12 1 er Cuatrimestre Resolución guiada de problemas del Tema 7 TAF Semana 14: Temas 6 y 7 Seguimiento presonalizado de cada alumno sobre su rendimento en el módulo y en la evaluación continua. Puntos débiles de la formación. Planificación de las acciones individualizadas a seguir para cada alumnno 6 9 Evaluación MIII Examen práctico del Módulo (1,5) Chat para la resolución de dudas sobre el examen Trabajo del alumno para la preparación de la evaluación (0,0) Semanas 15 a 18: M I, M II y M III Evaluación parcial Examen práctico de los Módulos no liberados. Recuperación (3,0) TOTAL 1 er SEMESTRE er Cuatrimestre Explicación del Tema 8: Introducción a la modelización desde el Análisis de Datos. Introducción: Concepto de modelo matemático. Concepto de relación lineal. Modelo Lineal General. Adecuación del modelo a los datos: Índices de asociación. Covarianza de dos variables Semana 1: Tema 8 Lectura del artículo y elaboración de un diario y Foro-debate sobre un artículo de Resolución guiada de problemas del Tema 8 12

13 2 er Cuatrimestre Explicación del Tema 8: Introducción a la modelización desde el Análisis de Datos. Coeficiente de correlación de Pearson. El coeficiente de correlación de Pearson como medida del grado de ajuste del modelo a los datos: Coeficiente de determinación Semana 2: Tema 8 Resolución guiada de problemas del Tema 8 Explicación del Tema 9: El modelo estocástico más simple: Recta de regresión. Recta de regresión: modelo matemático de la relación lineal entre dos variables Semana 3: Tema 9 Resolución guiada de problemas del Tema 9 Explicación del Tema 9: El modelo estocástico más simple: Recta de regresión. Generalización del modelo: Inferencia en la correlación y Regresión Simple Semana 4: Tema 9 Resolución guiada de problemas del Tema 9 Explicación del Tema 9: El modelo estocástico más simple: Recta de regresión. El modelo lineal como medio para la explicación y la predicción. Determinación de la significación de r xy y β Semana 5: Tema 9 Resolución guiada de problemas del Tema 10 13

14 2 er Cuatrimestre Semana 6: Tema 9 0,0 + 0,25 3 3,25 Semana 7: Tema 10 Explicación del Tema 10: Regresión Múltiple: Dos variables Predictoras. Introducción y modelo. Estimación e interpretación de los parámetros Resolución guiada de problemas del Tema 10 (1,5) 2,5 + 0,25 3 5,75 Semana 8: Tema 10 Explicación del Tema 10: Regresión Múltiple: Dos variables Predictoras. Índices de asociación con dos variables independientes. Descomposición de la varianza total de la variable dependiente Resolución guiada de problemas del Tema 10 (1,5) 2,5 + 0,25 3 5,75 Semana 9: Tema 10 Explicación del Tema 10: Regresión Múltiple: Dos variables Predictoras. Índices de asociación con dos variables independientes. Descomposición de la varianza total de la variable dependiente 2,0 + 0,25 3 5,25 Resolución guiada de problemas del Tema 10 Explicación del Tema 10: Regresión Múltiple: Dos variables Predictoras. Elaboración de un informe de regresión Semana 10: Tema 10 Resolución guiada de problemas del Tema 10 Semana 11: Tema 10 Explicación del Tema 10: Regresión Múltiple: Dos variables Predictoras. Elaboración de un informe de regresión 14

15 2 er Cuatrimestre Resolución guiada de problemas del Tema 10 TAF Semana 12: Temas 8, 9 y 10 Seguimiento presonalizado de cada alumno sobre su rendimento en el módulo y en la evaluación continua. Corrección individualizada de los informes de regresión realizados. Puntos débiles en los informes Evaluación MIV Examen práctico del Módulo (1,5) Chat para la resolución de dudas sobre el examen Trabajo del alumno para la preparación de la evaluación Semana 13: Todo TAF 0,0 3 3 Voluntaria e individual Seguimiento personalizado de cada alumno sobre su rendimento en la evaluación continua. Puntos débiles. Semana 14: Todo Recuperación de todos los Módulos 0,0 + 1,0 3 4 Semana 15: Todo Recuperación de todos los Módulos 0,0 + 1,0 3 4 Trabajo del alumno para la preparación de la evaluación (0,0) Semanas 16 a 18: Todo Evaluación final Examen práctico de los Módulos no liberados. Recuperación (3,0) Examen único para el alumnado sin evaluación continua TOTAL 2º SEMESTRE TOTAL CURSO