Guías Académicas

ESTADÍSTICA APLICADA A LA PSICOLOGÍA II

ESTADÍSTICA APLICADA A LA PSICOLOGÍA II

GRADO EN PSICOLOGÍA

Curso 2022/2023

1. Datos de la asignatura

(Fecha última modificación: 07-05-22 19:10)
Código
105410
Plan
254
ECTS
6.00
Carácter
OBLIGATORIA
Curso
2
Periodicidad
Primer Semestre
Área
METODOLOGÍA DE LAS CIENCIAS DEL COMPORTAMIENTO
Departamento
Psicología Básica, Psicob. y Met. CC. C.
Plataforma Virtual

Campus Virtual de la Universidad de Salamanca

Datos del profesorado

Profesor/Profesora
María Begoña Orgaz Baz
Grupo/s
A y B
Departamento
Psicología Básica, Psicob. y Met. CC. C.
Área
Metodología de las Ciencias del Comportamiento
Centro
Fac. Psicología
Despacho
113
Horario de tutorías
Lunes y Martes de 9 a 12 h
URL Web
-
E-mail
borgaz@usal.es
Teléfono
923 294610 (Ext. 5651)
Profesor/Profesora
Jaime Unzueta Arce
Grupo/s
A y B
Departamento
-
Área
-
Centro
Fac. Psicología
Despacho
330
Horario de tutorías
Martes de 09.00 a 14.00 h.
URL Web
-
E-mail
jaime_ua@usal.es
Teléfono
923 294610 (ext. 5672)

2. Sentido de la materia en el plan de estudios

Bloque formativo al que pertenece la materia.

Métodos, diseños y técnicas de investigación en Psicología

Papel de la asignatura.

Esta asignatura proporciona a los estudiantes la formación estadística necesaria para abordar el estudio de los contenidos metodológicos que van a cursar a lo largo de todo el Grado, y la lógica subyacente en la investigación psicológica y en el análisis de los datos de cualquier investigación en todos los contenidos específicos de la titulación.

Perfil profesional.

En esta asignatura, los estudiantes adquirirán los conocimientos y competencias necesarios para gestionar el análisis de datos que se puedan encontrar en su futuro desarrollo profesional en cualquiera de los diferentes ámbitos de la Psicología, y para valorar los aspectos metodológicos de los informes de  investigación publicados en la literatura científica.

3. Recomendaciones previas

No hay ningún requisito previo, pero es recomendable que los alumnos hayan aprobado la asignatura de Estadística Aplicada a la Psicología I, o, por lo menos, que tenga conocimientos sobre los conceptos básicos de estadística descriptiva y de probabilidad.

4. Objetivo de la asignatura

1º Objetivo. Los alumnos adquirirán los conocimientos y competencias que les permitirán razonar en el marco del pensamiento estadístico.

Comprender los conceptos fundamentales y el tipo de razonamiento implícito en el proceso de inferencia estadística. Comprender los fundamentos subyacentes a las principales técnicas estadísticas, que les permitan su aplicación para abordar las cuestiones que habitualmente se plantean los estudiantes y/o profesionales de Psicología, y que les permita entender las técnicas estadísticas más complejas.
 
2º Objetivo. Los alumnos adquirirán los conocimientos y competencias necesarios para seleccionar, llevar a cabo los análisis de datos oportunos para dar respuesta a su hipótesis de investigación y elaborar los resultados obtenidos de acuerdo con las normas de presentación de informes técnicos y científicos.
 
Conocer el modelo lineal general como marco de referencia y los modelos de análisis de datos más utilizados en Psicología. Conocer y discriminar entre los modelos y técnicas de análisis cuyo objetivo es el estudio de las diferencias entre grupos o medidas, y aquéllas cuyo objetivo es el estudio de las relaciones entre variables. Conocer y aplicar el proceso de modelado estadístico como el procedimiento a seguir en el análisis de los datos de investigación.

Planificar correctamente la estrategia de análisis para hacer frente al problema planteado. Seleccionar la técnica estadística más adecuada para comprobar la hipótesis de investigación. Procesar informáticamente los datos y prepararlos para el análisis, teniendo en cuenta los supuestos o requisitos de las diferentes técnicas de análisis de datos. Realizar el análisis de los datos mediante un programa informático de análisis estadístico, aplicando los conocimientos estadísticos. Interpretar adecuadamente los resultados obtenidos del análisis estadístico de los datos. Elaborar conclusiones razonadas a partir de los resultados obtenidos e informes sobre los resultados obtenidos de acuerdo con las normas de presentación de informes técnicos y científicos.
 
3º Objetivo: Los alumnos adquirirán las competencias necesarias para valorar los aspectos metodológicos de los informes de investigación publicados en la literatura científica.
 
Ser capaz de interpretar informes científicos. Acercarse con actitud crítica a los informes de investigación, sabiendo dónde y cómo dirigir la atención para encontrar fortalezas y debilidades.
 

5. Contenidos

Teoría.

PROGRAMA DE LOS CONTENIDOS TEÓRICOS.

Tema 1. Conceptos fundamentales de Inferencia estadística.

Concepto de inferencia estadística. Población y muestra. Parámetro y estadístico. Muestreo y tipos de muestreo. Distribución muestral. La lógica de la inferencia estadística.

Tema 2. Estimación de parámetros.

Estimación puntual: Concepto y propiedades de los buenos estimadores. Estimación por intervalos: Concepto de Intervalo de confianza.

Tema 3. Contraste de hipótesis.

Las hipótesis estadísticas unilaterales y bilaterales. Supuestos. Pruebas de significación. Estadístico de contrate y su distribución muestral. Decisión estadística. Contrastes paramétricos y no paramétricos. Estimación por intervalos y contraste de hipótesis. Errores tipo I y II, potencia de un contraste y tamaño del efecto.

Tema 4. Análisis de la varianza.

Fundamentos del análisis de la varianza. Modelo general del ANOVA. Modelos de ANOVA. Supuestos del modelo. Estimación de parámetros. Prueba de significación. Tamaño del efecto. Contrastes a posteriori. Pruebas no paramétricas. ANOVA de dos factores: concepto de interacción entre los factores.

Tema 5. Análisis de la relación entre variables y Análisis de Regresión.

Análisis de la relación entre dos variables cuantitativas: contraste de hipótesis sobre el coeficiente de correlación de Pearson. Análisis de la relación entre variables categóricas: tablas de contingencia y prueba chi-cuadrado.

Fundamentos del Análisis de Regresión. Modelo lineal de Regresión. Modelos de Regresión. Supuestos del modelo. Estimación de parámetros. Pruebas de significación. Coeficiente de determinación. Análisis de Regresión Múltiple: concepto de colinealidad.

Práctica.

PROGRAMA DE LOS CONTENIDOS PRÁCTICOS: SEMINARIOS Y PRÁCTICAS

Bloque I. El análisis de los datos en la investigación psicológica: la estadística como herramienta

Contextualización del análisis de datos en el proceso de investigación: la fase estadístico- analítica del método científico.

Los modelos estadísticos en el análisis de datos. El modelo lineal genera (MLG). Concreciones del MLG: el Modelo Estructural o de Efectos y el Modelo de Regresión. El proceso de Modelado Estadístico.

Técnicas de análisis de datos: criterios y clasificación.

Fases en el análisis de datos: Selección de la técnica de análisis en función de la hipótesis de investigación. Generación de la matriz de datos, diagnóstico de los supuestos, preparación de los datos para los análisis y aplicación de las técnicas de análisis. Interpretación de las salidas de resultados y presentación de los resultados del análisis con las correspondientes tablas y representaciones gráficas de acuerdo con las normas APA.

Bloque II. Técnicas para comprobar las diferencias entre dos grupos o medidas: pruebas paramétricas y no paramétricas.

Comparación de medias en dos grupos: Prueba t de diferencia de medias para muestras independiente y Prueba de Mann-Whitney
Comparación de medias en dos medidas: Prueba t de diferencia de medias para muestras relacionadas y Prueba de Wilcoxon.

Bloque III. Técnicas para comprobar las diferencias entre más de dos grupos o medidas: pruebas paramétricas y no paramétricas.

ANOVA de un factor de efectos fijos completamente aleatorizado y Prueba de Kruskal Wallis.

ANOVA de un factor de efectos fijos con medidas repetidas y Prueba de Friedman.

ANOVA de dos factores de efectos fijos completamente aleatorizados.

ANOVA de dos factores ANOVA con medidas repetidas en los dos factores o en un solo factor.

Bloque III. Técnicas para comprobar la relación entre las variables.

Relación entre variables cuantitativas: el coeficiente de correlación de Pearson.

Relación entre variables no cuantitativas: prueba chi-cuadrado en tablas de contingencia.

Análisis de Regresión Lineal Simple.

Análisis de Regresión Lineal Múltiple.

6. Competencias a adquirir

Básicas / Generales.

CB3, CB4, CB5, CG8

Específicas.

CE4, CE11, CE17, CE18, CE20, CE21           

Transversales.

CT-1

7. Metodologías

1. PRESENCIAL: Interacción profesor-estudiante:
 
- Clases expositivas: Desarrollo de los conceptos básicos de la inferencia estadística y de las técnicas estadísticas más utilizadas en las ciencias del comportamiento, mediante la utilización de los materiales elaborados disponibles en la plataforma virtual y las herramientas multimedia de apoyo a la docencia.
 
- Clases prácticas: Aprendizaje basado en problemas. Actividades prácticas para desarrollar aprendizajes activos a través de la resolución de ejercicios, aplicando los conocimientos y habilidades adquiridos previamente en las clases expositivas y el estudio personal. Para ello, los alumnos cuentan con los materiales necesarios en la plataforma virtual y en la bibliografía recomendada. Estas actividades se realizan de forma individual y en grupo de trabajo colaborativo, y están dirigidas y supervisadas por la profesora para orientar a los estudiantes durante su realización.
 
Las actividades prácticas se dividen en:
 
Resolución de problemas. Con estas actividades se introduce a los estudiantes en la lógica de las técnicas de análisis estadístico, mediante aplicaciones a ejemplos sencillos, que se resuelven con calculadora, lápiz y papel. Se explicará detalladamente un ejemplo práctico en el que se ilustrará la aplicación de los conceptos teóricos explicados previamente.
 
Prácticas informatizadas. Estas actividades están planteadas para que los estudiantes aprendan a decidir y planificar la estrategia de análisis más adecuada a diferentes problemas de investigación, a implementar la técnica elegida en un paquete estadístico, y a seleccionar, interpretar y presentar los resultados según la normativa de las publicaciones científicas. Para ello, se explicará la resolución de problemas en relación con diferentes hipótesis de investigación, utilizando un programa estadístico. Los estudiantes aplicarán los conocimientos adquiridos en las actividades anteriores en un contexto informatizado, con el fin de que aprendan a manejar el programa estadístico, obtener una salida de resultados e interpretarla.
 
Análisis de documentación. Presentación de artículos científicos de revistas de distintos ámbitos de la Psicología con ejemplos de las diferentes técnicas de análisis.
 
- Tutorías (atención personalizada): Seguimiento de actividades prácticas: Resolución de las dudas que surjan en la resolución de problemas y en las prácticas informatizadas.
 
2. NO PRESENCIAL: Trabajo personal del estudiante
 
- Estudio de los contenidos desarrollados en las clases expositivas.
 
- Resolución de problemas. Los alumnos resolverán ejemplos prácticos similares a los presentados en las actividades prácticas correspondientes para facilitar la asimilación tanto de la teoría como de la práctica.
 
- Resolución de ejercicios, utilizando un paquete estadístico. Aplicación por parte de los alumnos de los conocimientos adquiridos en las prácticas informatizadas a la resolución de un problema de investigación. Elaboración de un informe técnico con los resultados obtenidos.

8. Previsión de Técnicas (Estrategias) Docentes

9. Recursos

Libros de consulta para el alumno.

ESTADÍSTICA INFERENCIAL Y ANÁLISIS DE DATOS


Almazán, A., Arribas, J.M., Camarero, L., Mañas, B. y Vallejos, A.F. (2015). Análisis estadístico para la investigación social (2ª ed.). Madrid: Ibergaceta Publicaciones.

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

Amón, J. (2004). Estadística para psicólogos (Vol. II) (9ª ed.): Probabilidad y Estadística Inferencial. Madrid: Pirámide.

Aron, A. y Aron, E.N. (2002) Estadística para Psicología (2ª ed.). Buenos Aires: Pearson.

Coolican, H. (2008). Métodos de investigación y estadística en psicología (3ª ed.). México: Manual Moderno.

Cubo, S., Martín, B. y Ramos, J.L. (2011). Métodos de investigación y análisis de datos en Ciencias Sociales y de la Salud. Madrid: Pirámide.

Elorza, H. (2008). Estadística para las ciencias sociales y del comportamiento y de la salud (3ª ed.). México: Cengage Learning Latin América.

Gómez, A., Díez-Palomar, J., Ormazábal, J., Flecha, R. Vilá, R. (2012). Estadística básica para educadores. Madrid: Síntesis.

Macchi, R.L. (2013). Introducción a la estadística en Ciencias de la Salud (2ª ed.). Madrid: Panamericana.

Pagano, R.R. (2006). Estadística para las ciencias del comportamiento (7ª ed.). Madrid: Paraninfo .México: Cengage Learning Latin América.

Pardo, A. y San Martín, R. (2010). Análisis de datos en ciencias sociales y de la salud II (2ª ed.). Madrid: Síntesis.

Ritchey, F.J. (2008). Estadística para las ciencias Sociales. Madrid: MCGraw-Hill.

ANÁLISIS DE DATOS CON EL PAQUETE ESTADÍSTICO SPSS

Brace, N. (2006). SPSS for psychologists: a guide to data analysis using SPSS for Windows (versions 12 and 13) (3ª ed.). Basingstoke, NY: Palgrave Macmillan.

Field, A. (2018). Discovering statistics using SPSS (5ª ed). Thousand Oak, CA: Sage.

Gil Pascual, J.A. (2015). Estadística e informática (SPSS) en la investigación descriptiva e inferencial. Madrid: UNED

Pardo, A. & Ruíz, M.A. (2005). Análisis de datos con SPSS 13 Base. Madrid: McGraw-Hill.

Pardo, A. y Ruíz, M. A. (2009). Gestión de datos con SPSS Statistics. Madrid: Síntesis

Visauta, B. (2010). AnálisisEstadístico con SPSS 14. Estadística básica.Madrid: McGraw-Hill.

Otras referencias bibliográficas, electrónicas o cualquier otro tipo de recurso.

Temario on line en la plataforma Studium

10. Evaluación

Consideraciones generales.

Tanto para la convocatoria ordinaria como para la extraordinaria, la evaluación consistirá en un examen final que abarcará todo el programa de la asignatura, tanto el teórico como el práctico, y que se realizará al final del curso en la fecha, hora y lugar fijados para esas convocatorias oficiales.

Este examen consistirá en una prueba escrita que incluirá una parte teórica, sobre los temas expuestos en las clases expositivas, y una parte práctica, sobre los bloques de prácticas desarrollados en las prácticas y seminarios. Para superar la asignatura, el estudiante tendrá que obtener, al menos, el 50% del total de la nota.

Sistema de evaluación alternativo basado en actividades formativas: se estudiará y consensuará con los alumnos al comienzo del curso.

Criterios de evaluación.

Se utilizará el sistema de calificaciones vigente (RD 1125/2003) artículo 5º. Los resultados obtenidos por el alumno en cada una de las materias del plan de estudios se calificarán en función de la siguiente escala numérica de 0 a 10, con expresión de un decimal, a la que podrá añadirse su correspondiente calificación cualitativa: 0 - 4,9: Suspenso (SS), 5,0 - 6,9: Aprobado (AP), 7,0 - 8,9: Notable (NT), 9,0 - 10: Sobresaliente (SB). La mención de Matrícula de Honor podrá ser otorgada a alumnos que hayan obtenido una calificación igual o superior a 9,0. Su número no podrá exceder del 5% de los alumnos matriculados en una asignatura en el correspondiente curso académico, salvo que el número de alumnos matriculados sea inferior a 20, en cuyo caso se podrá conceder una sola Matrícula de Honor.

Se tendrá en cuenta el Reglamento de Evaluación de la Universidad de Salamanca.

Instrumentos de evaluación.

Examen