Guía Docente

Transcripción

1 Guía Docente Análisis de Datos I Data Analysis I Grado en Psicología Modalidad de enseñanza a distancia Rev. 10 Universidad Católica San Antonio de Murcia Tlf: (+34) info@ucam.edu

2 22/05/ :08 Índice Análisis de datos I...3 Breve descripción de la asignatura...3 Requisitos Previos...3 Objetivos de la asignatura...3 Competencias...4 Competencias transversales... 4 Competencias específicas... 4 Metodología...5 Temario...5 Relación con otras materias...8 Sistema de evaluación...8 Convocatoria de Febrero/Junio:... 8 Convocatoria de Septiembre:... 8 Bibliografía y fuentes de referencia...9 Bibliografía básica... 9 Bibliografía complementaria... 9 Web relacionadas...9 Recomendaciones para el estudio Material necesario Tutorías

3 Análisis de datos I Módulo: Estadística. Materia: Análisis de datos. Carácter: Formación básica Nº de créditos: 6 Unidad Temporal: 1 er curso - 1 er cuatrimestre. Profesor/a de la asignatura: Jorge López Puga. jpuga@ucam.edu Horario de atención a los alumnos/as: lunes y miércoles por las tardes Profesor/a coordinador de módulo, materia o curso: Almudena Belén Ros Martínez. Breve descripción de la asignatura La psicología se presenta actualmente como una disciplina científica, esto conlleva la puesta a prueba de sus postulados mediante la realización de estudios de carácter empírico. El Análisis de Datos es una asignatura de tipo metodológico que permitirá al alumno la adquisición de los conocimientos necesarios para organizar, interpretar y analizar los datos derivados de la investigación psicológica. En esta primera parte de la asignatura se trabajaran los métodos de la estadística descriptiva. Brief Description Nowadays psychology is considered a scientific discipline. This implies to test psychological theories conducting empirical studies. Data Analysis is a methodological subject which allows the student to get the knowledge to organize and to analyze data reported by psychological research. In the first part of the subject the students will learn methods of descriptive statistics. Requisitos Previos No se establecen requisitos previos Objetivos de la asignatura 1. Conocer el método científico y su aplicación en psicología. 2. Fomentar el pensamiento y el razonamiento cuantitativo. 3. Conocer las estrategias para extraer, gestionar y organizar datos para su posterior tratamiento estadístico. 4. Conocer los métodos básicos para resumir y representar la información generada por un estudio empírico. 3

4 5. Realizar una correcta interpretación de la información estadística. 6. Conocer y utilizar software para el análisis de datos. Competencias Competencias transversales T1. Capacidad de análisis y síntesis. T5. Conocimientos de informática relativos al ámbito de estudio. T6. Capacidad de gestión de la información. T7. Capacidad de resolución de problemas. T9. Capacidad para trabajar en equipo y colaborar eficazmente con otras personas. T10. Trabajo en equipo de carácter interdisciplinar. T14. Razonamiento crítico. T15. Capacidad para pensar de forma creativa y desarrollar nuevas ideas y conceptos. T32.Saber obtener información de forma efectiva a partir de libros y revistas especializadas, y de otra documentación. Competencias específicas E18. Saber analizar e interpretar resultados de la evaluación. E20. Ser capaz de elaborar informes orales y escritos. 4

5 Metodología Metodología Horas Horas de trabajo presencial Horas de trabajo no presencial Actividades formativas Campus virtual: - Foro - Chats 56 - Videoconferencia 56 - Actividades seguimiento aprendizaje - Tutorías Actividades estudio personal: - Estudio de Contenidos Realización de Trabajos - Búsquedas bibliográficas Evaluación TOTAL (40%) 90 (60%) Temario BLOQUE I: ANÁLISIS ESTADÍSTICO DE UNA VARIABLE TEMA 1. Introducción al análisis de datos Conceptos básicos Medición y escalas de medida de variables Notación y tipos de variables Sumatorios. TEMA 2. Organización y representación de datos Distribución de frecuencias unidimensional. 5

6 2.2. Representación gráfica. TEMA 3. Índices de tendencia central La moda La mediana La media Criterios para la selección de un índice de tendencia central. TEMA 4. Índices de posición Percentiles Deciles Cuartiles. TEMA 5. Índices de variabilidad y dispersión Índices de variabilidad Amplitud Varianza, desviación típica y coeficiente de variación Índices de asimetría Índice de curtosis. TEMA 6. Tipos de puntuaciones Puntuaciones directas Puntuaciones diferenciales Puntuaciones típicas. BLOQUE II: ANÁLISIS ESTADÍSTICO DE DOS VARIABLES 6

7 TEMA 7. Organización y representación de dos variables 7.1. Distribuciones de frecuencias bidimensionales Representaciones gráficas. TEMA 8. Relación lineal entre dos variables Concepto de relación entre variables Coeficientes de correlación Coeficiente phi Coeficiente biserial-puntual Covarianza Correlación de Pearson. TEMA 9. Modelos de regresión lineal simple La recta de regresión Predicción de valores Varianza residual Coeficiente de determinación. TEMA 10. Introducción a la probabilidad Tipos de eventos Operaciones con eventos Teorema de Bayes. 7

8 Seminarios Prácticos - R 1: Características del programa y manejo de datos. - R 2: Análisis descriptivo. - R 3: Análisis de correlación y regresión. Relación con otras materias - Análisis de datos II - Diseños de investigación I - Diseños de investigación II Sistema de evaluación Convocatoria de Febrero/Junio: Examen presencial: (40%). Informes y trabajos: (15%). Foro y chat: (30%). Resolución de actividades y ejercicios prácticos: (15%). Convocatoria de Septiembre: Examen presencial: (40%). Informes y trabajos: (15%). Foro y chat: (30%). Resolución de actividades y ejercicios prácticos: (15%). 8

9 Bibliografía y fuentes de referencia Bibliografía básica Botella, J., León, O., San Martín, R. y Barriopedro, M. I. (2001). Análisis de datos en psicología I: Teoría y ejercicios. Madrid: Pirámide. 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: Merino, J., Moreno, E., Padilla, M., Rodríguez-Miñón, P. y Villarino, A. (2001). Análisis de datos en psicología I. Madrid: UNED. 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. Pardo, A. y Ruiz, M. A. (2002). SPSS 11. Guía para el análisis de datos. Madrid: McGraw-Hill. Pardo, A. y Ruiz, M. (2005). Análisis de Datos con SPSS 13 Base. McGraw-Hill. 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. Solanas, A., Salafranca, L., Fauquet, J. y Núñez, M. I. (2005). Estadística descriptiva en ciencias del comportamiento. Madrid: Thomson. Web relacionadas

10 Recomendaciones para el estudio y la docencia Es esencial asistir a clase para poder seguir la asignatura, así como el estudio diario y la realización de los ejercicios. Material necesario Dispositivo informático de almacenamiento de información USB con, al menos, 1GB de capacidad. Tutorías Las tutorías serán utilizadas para la supervisión de trabajos y ejercicios además de para la resolución de dudas en relación con el temario. Aunque no son de asistencia obligatoria se recomienda acudir. 10