Análisis de datos en psicología

 

En la actualidad , la estadística se aplica en casi todas las áreas del saber y de una forma muy importante en la ciencias sociales y naturales. Sirva como ejemplo su utilización en estudios epidemiológicos en ( Medicina ) , también en estudios toxicológicos ( Farmacia ) y en estudios genéticos y de impacto ambiental en Geología, así como en estudios demográficos en (Sociología ) y en estudios de optimización como ocurre en Economía.

 

Se puede hacer , por tanto una distinción entre estadística teórica y aplicada ; la primera se ocupa de los aspectos formales y normativos , y la segunda constituye la aplicación a un campo concreto , como los ejemplos que acabamos de ver.

 

A. Competencias básicas y generales

 

-        CG12. Los métodos de investigación  y las técnicas de análisis de datos.

-        CG17. Definir los objetivos, elaborar el plan y las técnicas de intervención en función de las necesidades y las demandas de los destinatarios.

-        CG6. Habilidades para el manejo de bibliografía y textos en inglés.

-        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 avanzado, incluye también algunos aspectos que implican conocimientos procedentes de la vanguardia de su campo de estudio.

-        CB2. Que los estudiantes sepan aplicar sus conocimientos a su trabajo o vocación de una forma profesional y posean las competencias que suelen demostrarse por medio de la elaboración y defensa de argumentos y la resolución de problemas dentro de su área 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.

-        CB4. Que los estudiantes puedan transmitir información , ideas, problemas y soluciones a un público tanto especializado como no especializado.

-        CB5. Que los estudiantes hayan desarrollado aquellas habilidades de aprendizaje necesarias para emprender estudios posteriores con un alto grado de autonomía.

 

B. Competencias transversales

 

-        CT1. Competencia de autoaprendizaje, específicamente en la recogida y tratamiento de la información.

-        CT3. Competencia para la comunicación de forma escrita/oral, de forma estructurada, organizada y completa a varios públicos.

-        CT4. Capacidad para el uso y aplicación de las TIC en el ámbito académico y profesional.

-        CT5. Aplicación de los conocimientos y comprensión en la elaboración de un trabajo científico.

-        CT6. Ser capaces de integrarse en equipos, tanto en función de directivos o coordinadores como en funciones específicas acotadas y en funciones de apoyo al propio equipo o a otros.

 

C. Las Competencias específicas

 

-        CE7. Conocer diferentes diseños de investigación y técnicas de análisis de datos, los procedimientos de formulación y contrastes de hipótesis y la interpretación de resultados.

 

Objetivos específicos de la asignatura

 

-        Ser capaz de recopilar, organizar, presentar e interpretar datos numéricos.

-        Distinguir el nivel de medida con el que se han obtenido unos datos, como requisito imprescindible, para seleccionar adecuadamente los correspondientes análisis gráficos y los estadísticos o índices a calcular.

-        Manejar con soltura los índices estadísticos correspondientes con el fin de resumir los datos e interpretar los resultados obtenidos.

-        Poder identificar patrones de covariación y relación lineal entre variables, interpretar su relación y efectuar predicciones.

-        Saber desenvolverse en situaciones de incertidumbre estadística, aplicando los conceptos básicos y los modelos de probabilidad más habituales al campo de la psicología.

-        Conocer los distintas formas de obtener una muestra y conocer el procedimiento básico para realizar estimaciones por intervalos de los parámetros de la población a partir de los estadísticos obtenidos en una muestra.

-        Identificar y comprobar hipótesis.

Definición e interpretación de puntuaciones

Tema 1 .- Conceptos  básicos y organización de datos:

1.1   Introducción

1.2   La investigación de psicología

1.3   Conceptos y funciones de la estadística : descripción e inferencia

1.4   Medición y escalas de medidas

1.5   Variables : clasificación y notación

1.6   Distribución de frecuencias

1.7   Representaciones graficas

1.8   Propiedades de una distribución de frecuencias

1.9   Resumen

 

Tema 2.-Medidas de tendencia central y de posición

2.1 Introducción

2.2 Medidas de tendencias central

               2.2. 1 La media aritmética

                2.2.2 La mediana

               2.2.3  La moda

               2.2.4 La elección de una medida de tendencia central

2.3   Medidas de posición

               2.3. 1 Percentiles

               2.3. 2  Cuartiles y deciles

2.4    Resumen.

 

Tema 3 .- Medidas de variabilidad y asimetría.

3.1Introduccion

3.2 Medidas de variabilidad

                 3.2.1 Amplitud total o rango

                 3.2.2 varianza y desviación típica

                 3.2.3 Coeficiente de  variación

                 3.2.4 Amplitud semi-intercuartil

3.3 Índice de asimetría de Pearson

3.4 Puntuaciones típicas

3.5 Resumen.

 

Tema 4.  Análisis conjunto de dos variables.

4.1  Introducción

4.2 Conceptos previos

4.3 Asociación entre dos variables cualitativas

4.4Correlacion entre dos variables cuantitativas

4.5 Regresión lineal.

4.6Resumen.

 

Tema 5.-Nociones básicas de probabilidad.-

5.1 Introducción

5.2 Conceptos básicos

5.3Definicion de probabilidad

5.4Probabilidad condicionada

5.5 La regla del producto y el teorema de Bayes.

5.6 Resumen .

 

Tema 6 .- Distribuciones discretas de probabilidad.

6.1 Introducción

6.2 Variable aleatoria : definición y tipos

6.3 Variables aleatorias discretas

                     6.3.1 Función de probabilidad

                     6.3.2  Función de distribución

                     6.3.3 Media y varianza de una variable aleatoria

6.4 Distribuciones discretas de probabilidad

                   6.4.1 La distribución binomial

                   6.4.2   Otras distribuciones

6.5 Resumen.

 

Tema 7.    Distribuciones continuas de probabilidad 

7.1 Introducción

7.2La distribución normal

    7.2.1 Características y propiedades

    7.2.2 Utilización de la tablas.

   7.2.3 Histograma  y distribución normal

   7.2.4 Aproximación de la binomial a la normal.

7.3 Distribución Chi-cuadrado de Pearson

7.4 Distribución t de Student

7.5 Distribución F de Snedecor

7.6 Resumen.

 

Tema 8.- Estimación

8.1 Introducción

8.2Conceptos previos

8.2.1 Población y muestra

8.2.2 Muestreo

8.3 Inferencia estadística

8.4Estimacion de la media

  8.4.1 distribución muestral de la media

  8.4.2 La media como estimador

8.5 Estimación de la proporción

8.5.1 Distribución muestral de la proporción

8.5.2La proporción como estimador

8.6 Intervalos de confianza

8.7 Tamaño muestral

8.8 Aplicaciones .Intervalo de confianza para la media. Intervalo de confianza para proporción.

 

Tema 9.- Contraste de hipótesis

9.1 Contrastes e hipótesis en los diseños de una muestra

9.2 Análisis de datos para diseños de dos grupos(muestras independientes y relacionadas)

9.3 Diseño de más de dos grupos independientes

9.4 Diseño de más de dos grupos con muestras relacionadas

Utilizaremos una evaluación continua, para que el alumno adquiera las competencias    como consecuencia del desarrollo de la actividad docente planificada.

 

Esta evaluación continua con sus respectivas ponderaciones  constará de:

• Un examen práctico-teórico (50%). En este examen se evaluarán los contenidos de la asignatura al completo.
  
• Cuestionario en clase (30%),con el fin de valorar el trabajo diario del alumno. Se realizará un cuestionario. Este cuestionario será  al finalizar los cuatro primeros temas 
  
• Realización de un trabajo (15%) en grupo, con el fin de valorar la capacidad del alumno de darle practicidad  a los conocimientos adquiridos dentro de su área de estudio y poder desarrollar la competencia para la comunicación de forma escrita-oral. Se puntuará el trabajo con una nota entre 0 y 10 de forma que la parte escrita tendrá una puntuación máxima de 6 y la presentación oral de 4 puntos sobre 10.
  
• Participación(5%), con la finalidad de darle importancia a que los estudiantes puedan transmitir información, ideas, problemas y soluciones a un público tanto especializado como no especializado.  La participación en clase se medirá a través de las actividades y casos realizados en clase.
  

El alumno superará la asignatura en evaluación continua  si obtiene una nota mínima de 5 puntos sobre 10 teniendo en cuenta las ponderaciones de los descriptores de evaluación detallados anteriormente. Si el alumno obtuviera una nota inferior a 5, el alumno podrá ser evaluado en examen final sobre los contenidos impartidos en la  oportunidad de examen fin de semestre y/o en la de final de curso. Para este examen final no se tendrán en cuenta los parámetros de evaluación continua de participación, trabajo o cuestionarios de clase.

 

Es requisito indispensable tener una asistencia obligatoria a las clases  de un 80%. El no cumplimiento del porcentaje de asistencia mínimo obligatorio por parte del alumno implica que el alumno perderá el derecho a ser evaluado en cualquier convocatoria dentro del curso académico en vigor

 En las sesiones de clase teóricas y de problemas, el profesor desarrollará los contenidos del programa utilizando los recursos que considere adecuados en cada momento (presentaciones, powerpoint, desarrollos en la pizarra, resolución de problemas, discusión de problemas resueltos).

 

A partir de datos reales, en las sesiones de clases prácticas, el profesor desarrollará algunos contenidos del programa, o completará alguna de las explicaciones teóricas, mediante hoja de cálculo o del paquete estadístico.

A. M. Lara: Estadística para ciencias biológicas y ciencias ambientales. Proyecto Sur. Granada    

   (2002).

A. Martín-Andrés y J.D. Luna del Castillo: 50 ± 10 horas de Bioestadística. Norma, Madrid (1995).

F. Rius, F.J. Barón: Bioestadística. Thomson, Madrid (2005).

S. J. Álvarez: Estadística Aplicada: Teoría y problemas. Clag, Madrid (2000)

V. Quesada, A. Isidoro y L.A. López: Curso y Ejercicios de Estadística. Alhambra, Madrid (1996).

BIBLIOGRAFÍA COMPLEMENTARIA:

A. Pérez de Vargas y M.C. Martínez-Calvo: Estadística Biométrica. Una perspectiva instrumental. Síntesis, Madrid (2001) 

J. de la Horra: Estadística aplicada. Díaz de los Santos, Madrid (2003).

J. S. Milton: Estadística para biología y ciencias de la Salud. McGraw-Hill, Madrid (2007).

R. Álvarez: Estadística aplicada a las Ciencias de la Salud. Díaz de los Santos, Madrid (2007).

María Eugenia Suárez Guillén