Código: 402204 | Asignatura: MODELIZACIÓN ESTADÍSTICA EN PSICOLOGÍA | ||||
Créditos: 6 | Tipo: Obligatoria | Curso: 2 | Periodo: 1º S | ||
Departamento: Estadística, Informática y Matemáticas | |||||
Profesorado: | |||||
PALACIOS NAVARRO, MARÍA BLANCA (Resp) [Tutorías ] |
Módulo: Métodos, diseños y técnicas de investigación en psicología.
Materia: Estadística.
Conceptos básicos y organización de los datos. Análisis descriptivo univariante.
Distribuciones bidimensionales.
Regresión y correlación.
Conceptos básicos de probabilidad.
Variables aleatorias y distribuciones de probabilidad. Conceptos básicos de muestreo.
Estimación.
Inferencia paramétrica: Intervalos de confianza, contrastes de hipótesis y análisis de la varianza.
Inferencia no paramétrica.
Diseño de experimentos y modelos de regresión lineal.
Las competencias generales (CG), que se deberían adquirir en esta asignatura son:
CG8 - Que los estudiantes puedan describir distintos diseños de investigación, los procedimientos de formulación y contrastación de hipótesis y la interpretación de los resultados.
Las competencias básicas (CB), que se deberían adquirir en esta asignatura son:
CB1 - Que los estudiantes hayan demostrado poseer y comprender conocimientos en un área de estudio que parte de la base de la educación secundaria general, y se suele encontrar a un nivel que, si bien se apoya en libros de texto avanzados, incluye también algunos aspectos que implican conocimientos procedentes de la vanguardia de su campo de estudio.
CB3 - Que los estudiantes tengan la capacidad de reunir e interpretar datos relevantes (normalmente dentro de su área de estudio) para emitir juicios que incluyan una reflexión sobre temas relevantes de índole social, científica o ética.
CB5 - Que los estudiantes hayan desarrollado aquellas habilidades de aprendizaje necesarias para emprender estudios posteriores con un alto grado de autonomía.
CE17 - Que los estudiantes tengan la capacidad de medir y obtener datos relevantes para la evaluación de las intervenciones.
CE18 - Que los estudiantes puedan analizar e interpretar los resultados de la evaluación.
R1 - Aplicar apropiadamente herramientas estadísticas básicas según el tipo de datos y el problema planteado.
R2 - Utilizar adecuadamente el lenguaje estadístico para interpretar los resultados.
R3 - Entender y aplicar los conceptos básicos del cálculo de probabilidades y las distribuciones de mayor aplicación.
R4 - Comprender y utilizar adecuadamente técnicas de inferencia estadística.
R5 - Entender y aplicar las técnicas de análisis de la varianza y de los diseños de experimentos.
R6 - Estimar y validar modelos de regresión lineal.
Las actividades formativas que se desarrollarán de forma presencial a lo largo de la asignatura son:
El reparto previsto de las actividades formativas señaladas en las 150 horas de trabajo es el siguiente:
Actividades Formativas | Horas presenciales | Horas no presenciales |
Clase expositiva/participativa | 28 | |
Práctica | 28 | |
Tareas/trabajo (continuación práctica) | 10 | |
Estudio individual | 80 | |
Exámenes, pruebas de evaluación | 4 | |
Total | 60 | 90 |
Los procedimientos para evaluar y calificar el nivel de aprendizaje del estudiante en esta asignatura son la realización de:
La calificación de la asignatura viene dada por la suma ponderada de las calificaciones obtenidas en las diferentes tareas y pruebas según los pesos indicados en la siguiente tabla.
Resultados de aprendizaje | Actividad de evaluación | Peso (%) | Carácter recuperable | Nota mínima requerida |
R1, R2, R3, R4, R5, R6 | Tareas individuales de carácter aplicado realizables durante las clases prácticas. | 20% | Sí, mediante prueba escrita | No |
R1, R2, R3, R4 | Prueba escrita que recoge los conceptos adquiridos de los temas del 1 al 5. | 40% | Sí, mediante prueba escrita | No |
R1, R2, R3, R4, R5, R6 | Prueba escrita que recoge todos los conceptos adquiridos en la asignatura, dando especial importancia a los del tema 6 y 7. | 40% | Sí, mediante prueba escrita | No |
Se considerará no presentado a aquel alumno que no se haya evaluado del 50% de las actividades de evaluación.
Tema 1. Introducción a la Inferencia Estadística.
Tema 2. Inferencia con una variable.
Tema 3. Inferencia con dos variables categóricas.
Tema 4. Inferencia con dos variables cuantitativas.
Tema 5. Inferencia con una variable categórica (dos grupos) y otra cuantitativa.
Tema 6. Análisis de la varianza (ANOVA).
Tema 7. Análisis de regresión lineal.
Acceda a la bibliografía que el profesorado de la asignatura ha solicitado a la Biblioteca.
Bibliografía básica
Pardo Merino, A., Ruiz Díaz, M. A. y San Martín Castellanos, R. (2015). Análisis de datos en ciencias sociales y de la salud (2ª ed., vols. 1-2). Síntesis.
Bibliografía complementaria
Botella Ausina, J., Suero Suñe, M. y Ximénez Gómez, C. (2012). Análisis de datos en psicología I. Pirámide.
Howell, D. C. (2013). Statistical methods for psychology (8th ed.). Wadsworth.
Keppel, G. y Wickens, T. D. (2004). Design and analysis: a researcher´s handbook (4th ed.). Prentice-Hall.
Kirkwood, B. R. y Stern, J. A. C. (2003). Essential medical statistics (2nd ed.). Blackwell.
Pardo Merino, A. y Ruiz Díaz, M. A. (2009). Gestión de datos con SPSS Statistics. Síntesis.
Peña, D. y Romo, J. (1997). Introducción a la estadística para las ciencias sociales. McGraw-Hill.
https://biblioteca.unavarra.es/abnetopac/abnetcl.cgi?TITN=521738
Ritchey, F. J. (2008). Estadística para las ciencias sociales. McGraw-Hill Interamericana.