OBJETIVOS
Objetivo General
Como objetivo general de esta asignatura, se pretende ofrecer a
los alumnos un cuerpo de conocimientos teórico-prácticos
que les permitan analizar (y entender los análisis sobre) los datos
más frecuentes, arrojados por la investigación psicológica.
Objetivos Particulares
Como objetivos particulares de los distintos bloques que componen
la asignatura Análisis de Datos en Psicología, se pretende
que los alumnos:
ANÁLISIS DE DATOS EN PSICOLOGÍA
PARTE I: INTRODUCCIÓN
2.- MEDICIÓN Y ESTADÍSTICA.
Conceptos previos. Definición de Estadística.
Definición de variable. Escalas de medida.
Estudio de una sola variable
Definiciones. Distribuciones de frecuencias. Representaciones gráficas.
4.- ÍNDICES DE TENDENCIA CENTRAL Y POSICIÓN.
Introducción. La moda. Centro de gravedad de un grupo de datos: La media aritmética. Tendencia central de un conjunto de puntuaciones: La mediana. Posición: Cuantiles, Deciles, Cuartiles, Centiles y Rango Percentil.
5.- ÍNDICES DE DISPERSIÓN.
Introducción. Distancia en un conjunto de datos. Desviación media. Varianza y Desviación típica. Amplitud total. Rango Semi-intercuartil. Coeficiente de variación.
6.- ÍNDICES DE FORMA.
Introducción. Simetría y Asimetría. Curtosis o apuntamiento.
7.- PUNTUACIONES TÍPICAS Y ESCALAS DERIVADAS.
Introducción. Tipos de puntuaciones: Directas,
diferenciales y típicas. Ventajas de las puntuaciones típicas.
Escalas derivadas: Escala T, Escala CI, Escala S (eneatipos o estaninos)
Estudio de dos variables
Introducción. Representación tabular de datos asociados. Distribuciones marginales y condicionales.
9.- DESCRIPCIÓN DE COVARIACIONES. CORRELACIÓN ENTRE VARIABLES PSICOLÓGICAS..
Introducción. Concepto de asociación entre variables psicológicas: La Covarianza. Concepto de correlación: El coeficiente de correlación producto-momento de Pearson.
10.- OTROS COEFICIENTES DE CORRELACIÓN.
Introducción. Coeficientes de correlación para variables nominales: Coeficiente Q de Yule y Coeficiente de Contingencia. Coeficientes de correlación para variables ordinales: Ordenación por rangos de variables continuas. Coeficiente de correlación de Spearman y Coeficiente de correlación "tau" de Kendall. Coeficientes de correlación para variables dicotómicas y dicotomizadas: Conceptos previos. Coeficiente de correlación biserial-puntual. Coeficiente de correlación "PHI". Coeficiente de correlación biserial y Coeficiente de correlación tetracórica.
11.- REGRESIÓN LINEAL.
Introducción. La ecuación de la recta en el plano: Diferentes formas de la ecuación, representación gráfica. Concepto de regresión. La ecuación de regresión según el método de mínimos cuadrados: Concepto y procedimiento de mínimos cuadrados, Regresión de Y a partir de X, Regresión de X a partir de Y.
PARTE IV: PROBABILIDAD
12.- PROBABILIDAD.
Introducción. Teoría de sucesos. Introducción a la teoría de la probabilidad. Reglas de conteo: Notación factorial, Permutaciones. Variaciones; Combinaciones. Probabilidad conjunta, marginal y condicional. El teorema de Bayes.
13.- MODELOS PROBABILÍSTICOS DISCRETOS.
Introducción. Variable aleatoria discreta. Distribuciones discretas de probabilidad: Distribución de Bernoulli, Distribución binomial, Distribución binomial negativa. Distribución de Poisson Distribución geométrica, Distribución hipergeométrica. Distribución multinomial.
14.- MODELOS PROBABILÍSTICOS CONTINUOS.
Introducción. Variable aleatoria continua. Distribuciones
continuas. Concepto de "grados de libertad" Distribución "chi-cuadrado",
Distribución t de Student, Distribución F de Snedecor.
Introducción. Conceptos fundamentales. Tipos de
muestreo: Muestreo aleatorio, Muestreo no aleatorio. Tablas de números
aleatorios.
Introducción. Distribución muestra de un estadistico. Distribución muestral de la media. Distribución muestral de otros estadísticos simples. Distribución muestral de la diferencia entre estadísticos.
17.- ESTIMACIÓN PUNTUAL DE PARÁMETROS.
Introducción. Propiedades deseables de los estimadores. Métodos de estimación puntual.
18.- ESTIMACIÓN DE PARÁMETROS MEDIANTE INTERVALOS CONFIDENCIALES.
Introducción. Intervalos de confianza para la media. Intervalo de confianza para la proporción. Intervalo de confianza para el coeficiente de correlación de Pearson. Intervalo de confianza para la varianza. Intervalo de confianza para la diferencia de dos medias.
19.- CONTRASTE DE HIPÓTESIS ESTADÍSTICAS.
Introducción. Hipótesis estadísticas y sus tipos. Pasos del contraste dc hipótesis. Errores en la contrastación de hipótesis y su relación. Contrastes unilaterales y bilaterales. La potencia de un contraste de hipótesis. Propiedades de los contrastes.
20.- CONTRASTES PARAMÉTRICOS: MEDIA, VARIANZA Y PROPORCIÓN.
Introducción. Contrastes de hipótesis para
una muestra: Contrastes para la media. para la varianza y para la proporción.
Contrastes de hipótesis para dos muestras: Contrastes para la diferencia
de dos medias, para el cociente de dos varianzas y para la diferencia de
dos proporciones.
Introducción. El modelo lineal general: Definición. El modelo lineal simple: Formulación escalar. Supuestos del modelo lineal simple. Estimación de los parámetros del modelo lineal simple. Contraste de hipótesis para los parámetros de la regresión lineal simple. El coeficiente de determinación. Correlación lineal simple. Contraste de hipótesis acerca del coeficiente de correlación de Pearson. Contraste de hipótesis para otros coeficientes de correlación.
22.- EL MODELO LINEAL GENERAL (II): INTRODUCCIÓN AL ANÁLISIS DE VARIANZA.
Introducción. Modelos y supuestos del análisis de varianza: Modelo unifactorial de efectos fijos. Estadístico de contraste F. Comparaciones entre medias: Tukey y Scheffé.
BIBLIOGRAFÍA
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SAN MARTÍN, R. y PARDO, A. (1989). Contrastes
Paramétricos y no Paramétricos. Madrid: Pirámide.
EVALUACIÓN
El sistema de evaluación cuatrimestral y constará
de dos clases de pruebas obligatorias y presenciales y una serie de actividades
optativas y voluntarias, que conformarán los méritos del
alumno en la asignatura.
Las pruebas presenciales consisten en un examen escrito con dos partes diferenciadas:
Las actividades optativas están constituidas por la realización de estudios empíricos y prácticas de laboratorio, llevados a cabo a lo largo del curso académico, que sirven para que el alumno pueda ir acumulando méritos que pueden llegar a suponer hasta un cinco por ciento de la calificación cuatrimestral del alumno en la asignatura.
Habrá dos exámenes de la asignatura, uno
en febrero (comprenderá la materia del primer cuatrimestre) y otro
en junio-julio (comprenderá la materia del segundo cuatrimestre
y examen final). El alumno que apruebe el examen de febrero, en el de junio-julio
sólo deberá examinarse de la materia del segundo cuatrimestre.
El alumno que no apruebe o no se presente al examen de febrero, deberá
examinarse de toda la materia en junio-julio. Quien no apruebe la materia
en la convocatoria de junio-julio, deberá examinarse de toda la
asignatura en la convocatoria de septiembre