Análisis y Proceso de Datos en Psicología

Curso 2008/2009

GRUPO C

 

Dpto. de Metodología de las Ciencias del Comportamiento

Universitat de València

 

Profesores: J. Gabriel Molina y Manuel Perea

 

http://www.uv.es/molina

http://www.uv.es/mperea

 

 

 

 

 

Objetivos generales

El alumno debe conocer, aplicar e interpretar correctamente los procedimientos de análisis de datos que más habitualmente se utilizan en el proceso de obtención de información científica en el ámbito de la Psicología. En concreto, el alumno debe reconocer cuál es la técnica de análisis más adecuada para sus datos en función de los objetivos que se persigan, debe saber aplicar correctamente dicha técnica e interpretar los resultados, tanto en la fase inicial de descripción de muestras, como en la fase inferencial. Por último, también ha de ser capaz de gestionar y analizar informatizadamente una base de datos, así como elaborar un informe estadístico. El temario concreto al que hacen referencia estos objetivos se presenta a continuación.

 

Contenidos

 

Contenidos del primer cuatrimestre (Prof. J. Gabriel Molina)

 

Bloque I: Introducción y conceptos básicos.

Tema 1. Introducción al Análisis y Proceso de Datos en Psicología: la estadística; el método científico y el Análisis y Proceso de Datos en Psicología; ¿por qué Análisis y Proceso de Datos en el plan de estudios de Psicología?

Tema 2. Algunos conceptos básicos de análisis de datos: casos, variables, datos y tablas de datos; población y muestra; parámetros y estadísticos; la selección de la muestra; los métodos de investigación.

 

Bloque II: Estadística descriptiva con una variable.

Tema 3. Organización y representación gráfica de los datos: la distribución de frecuencias; representaciones gráficas asociadas a la distribución de frecuencias; propiedades de la distribución de frecuencias.

Tema 4. Estadísticos de posición grupal: la moda (variables categóricas); la mediana, el mínimo y el máximo, los cuantiles (variables ordinales); la media y sus alternativas robustas (variables cuantitativas).

Tema 5. Estadísticos de dispersión: la razón de variación y el índice de variación cualitativa (variables categóricas); el rango y el rango intercuartil (variables ordinales); la varianza, la desviación típica y el coeficiente de variación (variables cuantitativas).

Tema 6. Estadísticos de forma de la distribución: la asimetría (variables ordinales: el índice de asimetría intercuartílico; variables cuantitativas: el primer coeficiente de Pearson y el coeficiente de asimetría de Fisher) y el apuntamiento o curtosis (variables ordinales: el índice K2; variables cuantitativas: el coeficiente de apuntamiento de Fisher).

Tema 7. Estadísticos de posición individual: el porcentaje acumulado (rango percentil o percentil); las puntuaciones típicas y las escalas derivadas.

 

Bloque III: Estadística descriptiva con dos o más variables

Tema 8. Organización y representación gráfica de datos multivariados: la distribución conjunta multivariada y la tabla de contingencia; técnicas de representación gráfica de datos multivariados.

Tema 9. Estadísticos de asociación entre variables: concepto de asociación entre variables; estadísticos para el caso de variables cuantitativas, para el caso de variables categóricas, y para el caso combinado de variables cuantitativas y categóricas.

Tema 10. Predicción y estimación, el análisis de regresión lineal: componentes del modelo; la ecuación de regresión como modelo predictivo; evaluación de la bondad del modelo de regresión; introducción al análisis de regresión múltiple.

 

Bloque IV: Probabilidad

Tema 11. Introducción a la probabilidad: la teoría de la probabilidad y la estadística; aproximación al cálculo de probabilidades; variables estadísticas y variables aleatorias; función de probabilidad y función de distribución de una variable aleatoria.

Tema 12. Principales modelos de distribución de probabilidad en Psicología: las distribuciones binomial, normal, c2, t y F. Características y uso de las tablas asociadas.

 

 

 

Contenidos del segundo cuatrimestre (Prof. Manuel Perea)

 

Bloque V: Introducción a la inferencia estadística y al contraste de hipótesis

Tema 13. Inferencia estadística: Principales conceptos. Muestreo. Distribución muestral de un estadístico. Principales distribuciones muestrales.

Tema 14. Estimación de parámetros: Estimación puntual y por intervalos. Características deseables de un estimador. Cálculo de los intervalos de confianza para los principales parámetros.

Tema 15. Contraste de hipótesis: Planteamiento de las hipótesis. Lógica de un contraste. Tipos de error. Nivel de significación, potencia. Otras perspectivas: enfoque bayesiano.

 

Bloque VI: Inferencia paramétrica

Tema 16. Contraste paramétrico de hipótesis I: Pruebas de contraste para un grupo. Pruebas de contraste para dos grupos: independientes o relacionados. Potencia de la prueba.

Tema 17. Contraste paramétrico de hipótesis II: Pruebas de contraste para más de dos grupos independientes (ANOVA entresujetos): un y dos factores completamente aleatorizados. Pruebas de contraste para más de dos grupos relacionados (ANOVA intrasujetos): diseños con medidas repetidas.

Tema 18. Contraste paramétrico de hipótesis III: Pruebas para contrastar correlaciones y diferencias de correlaciones. Contraste de los coeficientes de regresión. Regresión y ANOVA.

 

Bloque VII: Inferencia no paramétrica

Tema 19. Contraste no paramétrico de hipótesis: Conceptos básicos. Verificación de los supuestos. Pruebas de aleatorización. Pruebas de contraste para un grupo. Pruebas de contraste para dos grupos independientes y relacionados. Pruebas para más de dos grupos independientes y relacionados.

 

Bloque VIII: Análisis de datos cualitativos

Tema 20. Contrastes para datos categóricos: Pruebas de contraste para una proporción. Pruebas de contraste para dos proporciones relacionadas y no relacionadas.

Tema 21. Análisis de tablas de contingencia: Prueba c2 como medida de asociación y como prueba de contraste. Coeficientes derivados de c2. Interpretación y principales características.

Cada bloque incluye como contenido el tratamiento informatizado de los datos aplicado a los aspectos concretos tratados

 

Evaluación del rendimiento académico y tutorías

Evaluación: La evaluación de la asignatura tendrá lugar en dos convocatorias, una en junio y la otra en septiembre, estando la segunda destinada para aquellos que no aprobasen o no se presentasen a la primera convocatoria. La evaluación en ambas convocatorias se basará en la realización de un examen en la fecha y lugar establecidos por el Centro –se recomienda que, en fechas previas a la realización del examen, se consulte el lugar y la hora concreta de inicio del examen en el tablón de anuncios sito junto a la Secretaría del Departamento al que pertenecen los profesores. La presentación de un alumno al examen conllevará obligatoriamente su calificación. El alumno deberá presentarse en el examen con el carné de la Facultad (o DNI), calculadora de bolsillo, tablas estadísticas y, con carácter opcional, un formulario.

El examen tendrá preguntas referidas tanto a los contenidos tratados en las clases de teoría como en las de prácticas. El examen será de tipo objetivo, con preguntas de elección múltiple que constan de un enunciado y varias alternativas de respuesta, obteniéndose la nota en el examen de acuerdo a la fórmula: Puntuación = 10·(Nº Aciertos – (Nº Errores / (Nº alternativas-1)))/nº de preguntas

Por otra parte, a fin de poder reducir la cantidad de materia de la que examinarse en la convocatoria de junio (aunque no en la de septiembre), al final del primer cuatrimestre se realizará un examen parcial de los temas tratados durante el mencionado periodo. Los estudiantes que obtengan en este examen parcial una nota igual o superior a 4 no tendrán que examinarse de nuevo de los temas correspondientes al primer cuatrimestre en el examen oficial de Junio, sino únicamente de los temas correspondientes al segundo cuatrimestre. En tal caso, la nota final de la asignatura se obtendrá como la media aritmética de las notas obtenidas en las pruebas correspondientes a cada cuatrimestre, siempre que se haya obtenido una calificación igual o superior a 4 en cada una de ellas. Para aprobar se necesita una calificación de 5, al menos, como nota final.

Adicionalmente, las notas de los exámenes podrán modificarse en base a los distintos méritos contraídos por los alumnos en el aula, los laboratorios de prácticas, actividad/participación en investigación, y/o la realización de trabajos adicionales que el profesor pueda plantear a lo largo del curso.

Los alumnos deberán entregar al profesor una ficha de la asignatura en el plazo de 2 meses desde el comienzo del curso.

Tutorías: El horario de tutorías será comunicado por el profesor al principio del curso y, en todo momento, puede consultarse en el tablón de anuncios del Departamento de Metodología de las Ciencias del Comportamiento (primer piso de la Facultad de Psicología, acceso más directo por la escalera junto a conserjería). El despacho de los profesores se encuentra en el citado Departamento.

 

Material

El material de trabajo para las clases, tanto las teóricas como las prácticas, puede encontrarse en el Aula Virtual y/o en la página web de los profesores. El servicio de reprografía de la Facultad ofrece la posibilidad de imprimir o fotocopiar dicho material.

 

 

Bibliografía básica:

Botella, J., León, O. G., San Martín, R. y Barriopedro, M.I. (2001). Análisis de datos en psicología I: teoría y ejercicios. Pirámide, Madrid.

Pardo, A. y  San Martín, R. (1994): Análisis de datos II. Pirámide, Madrid.

Pérez López, C. (2001). Técnicas estadísticas con SPSS. Prentice Hall, Madrid.

Tomás, J. M. y Oliver, A. (2003). Análisis de datos inferencial: Prácticas. Valencia: Cristóbal Serrano Villalba

 

 

Bibliografía complementaria:

Camacho Rosales, J. (1998). Estadística con SPSS para Windows. RA-MA Editorial.

Chou, Y. (1977). Análisis estadístico. Interamericana. México.

Cuadras, C.M., Echeverría, B., Mateo, J. y Sánchez, P. (1984): Fundamentos de Estadística. Aplicación a las Ciencias Humanas. PPU. Barcelona.

Greenacre, M.J. (1998). Estadística aplicada a les ciències socials i humanes. Edicions de la Universitat Oberta de Catalunya.

Glass, G.V. y Stanley, J.C. (1974): Métodos estadísticos aplicados a las Ciencias Sociales. Prentice-Hall. México.

McRae, S. (1995). Modelos y métodos para las ciencias del comportamiento. Ariel Psicología. Barcelona.

San Martín, R. y Pardo, A. (1989): Psicoestadística. Contrastes paramétricos y no paramétricos. Pirámide. Madrid.

San Martín, R., Espinosa, L. y Fernández, L. (1987): Psicoestadística. Estimación y contraste. Pirámide. Madrid.

Solanas. A.; Salafranca, L., Fauquet, J. y Núñez, M.I. (2005). Estadística Descriptiva en Ciencias del Comportamiento. Thomson: Madrid.

Visauta, B. y Batallé, P. (1986). Métodos estadísticos aplicados. (2 tomos) PPU. Barna.

Wonnacott y Wonnacott (1991). Estadística básica práctica. Limusa. México.

 

 

Libros de problemas

Calvo y Sarramona (1983): Ejercicios de Estadística aplicados a las Ciencias Sociales. CEAC. Barcelona.

Calvo, F. (1989): Estadística Aplicada (con solución de 450 problemas). Deusto. Bilbao.

Cuadras, C.M. (1989): Problemas de probabilidades y estadística: Vol. 2. Inferencia Estadística. PPU. Barcelona.

Cuadras, C.M., Sánchez, P., Ocaña, J. y Alonso, G. (1989): Ejercicios de Bioestadística. PPU. Barcelona.

Dasí, C. y  Selva, J. (1995). Análisis de datos en Psicología I. Albatros. Valencia.

Fernández Díaz, M.J., García, J.M., Asensio, I. y Fuentes, A. (1990): 225 problemas de Estadística aplicada a la Ciencias Sociales. Síntesis. Madrid.

Fernández Díaz, M.J., García, J.M., Fuentes, A. y Asensio, I. (1990): Resolución de problemas de Estadística aplicada a la Ciencias Sociales. Síntesis. Madrid.

Mateu, J.M. (1987): Estadística en investigación social. Ejercicios resueltos. Paraninfo. Madrid.