Asignatura: Análisis Avanzado de Datos en Psicología



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Asignatura: Análisis Avanzado de Datos en Psicología

Año académico: 2003 - 2004

Código: 14998301

Titulación: Licenciatura de Psicología

Carácter: Optativa

Ciclo:

Curso y Grupo: Optativa de segundo ciclo con 2 Créditos Teóricos y 4 Prácticos

Descriptor: Nuevas técnicas en metodología de las ciencias del comportamiento.

Departamento: Ciencias Humanas y Sociales

Área de Conocimiento: Metodología de las Ciencias del Comportamiento

Profesor/es: Dr. Juan García García. Profesor Asociado. Dra Leticia de la Fuente Sánchez. Profesora Asociada

Código: 14998301




Programa de Análisis Avanzado de Datos en Psicología

1. Objetivos

La investigación, tanto básica como aplicada, requiere de herramientas que ayuden a entender la realidad más allá de la simple definición de unas pocas variables. Cada vez es mas frecuente el uso de técnicas que tengan en cuenta una gran cantidad de variables, para, según el diseño empleado, intentar explicar, describir, asociar o predecir determinados comportamientos individuales o grupales.

Por otro lado, la asignatura está enfocada a que el alumno se capacite para realizar un análisis crítico de artículos publicados en Psicología y sepa implementar las técnicas tratadas en programas informáticos de análisis de datos
Nota: Esta asignatura se concibe como continuación de Tratamiento de Datos en Psicología. Por esto, es requisito indispensable haber cursado anteriormente dicha asignatura.

2. Temario
Teoría
Tema 1. Análisis multivariante. Fundamentación y clasificación.

Tema 2. Técnicas de dependencia: Fundamentos de las técnicas de Regresión Múltiple, MANOVA y MANCOVA.

Tema 3. Técnicas de interdependencia: Fundamentos de las técnicas de Análisis de Componentes Principales y Análisis Factorial.

Tema 4. Introducción a los Modelos de Ecuaciones Estructurales.

Tema 5. Análisis de datos categóricos.

Tema 6. Diseños y análisis longitudinales.

Tema 7. Revisión de investigaciones. Introducción al Meta-análisis
Prácticas
PRÁCTICA 1: INTRODUCCIÓN AL CÁCULO MATRICIAL.

PRÁCTICA 2. ANÁLISIS INICIALES MULTIVARIANTES.

PRÁCTICA 3. CASOS PRÁCTICOS DE REGRESIÓN MÚLTIPLE.

PRÁCTICA 4. CASOS PRÁCTICOS DE MANOVA Y MANCOVA.

PRÁCTICA 5. CASOS PRÁCTICOS DE ANÁLISIS DE COMPONENTES PRINCIPALES Y ANÁLISIS FACTORIAL.

PRÁCTICA 6. IDENTIFICACIÓN DE COMPONENTES DE LOS MODELOS DE ECUACIONES ESTRUCTURALES.

PRÁCTICA 7. CASOS PRÁCTICOS DE ANÁLISIS DE DATOS CATEGÓRICOS.

PRÁCTICA 8. CASOS PRÁCTICOS DE DISEÑOS LONGITUDINALES.

PRÁCTICA 9. IMPLEMENTACIÓN INFORMÁTICA DE ANÁLISIS LONGITUDINALES.

PRÁCTICA 10. ANÁLISIS CRÍTICO DE ESTUDIOS CON META-ANÁLISIS

PRÁCTICA 11. DESARROLLO DE UN EJEMPLO DE ESTUDIO CON META-ANÁLISIS
3. Evaluación
La evaluación constará de 4 partes:


  1. Seguimiento continuo de las prácticas de la asignatura. Entrega de 3 informes de las prácticas 1-4, 5-6, 10-11 y 7-8. (Hasta 2 ptos.)

  1. Prueba teórica objetiva sobre los contenidos de la asignatura (4 ptos.)

  2. Examen práctico (4 ptos.)

  3. Trabajos voluntarios que versarán sobre algún tema del temario o realización de un informe de investigación sobre datos reales. Este apartado se puntuará como un complemento a la calificación. Es obligatorio para aquellos alumnos que opten a Matrícula.


4. Bibliografía

Arce, C. y Real, R. (2001). SPSS para Windows. Barcelona: PPU.

Batista, J.M. y Coenders, G. (2000). Modelos de ecuaciones estructurales. Madrid: La Muralla- Hespérides.

Bisquerra, R. (1989). Introducción Conceptual al Análisis Multivariable. Vol. I y II. Barcelona: PPU.

Castro, J.A. y Galindo, M.P. (2000). Estadística Multivariante. Salamanca: Amarú.

Diaz de Rada, V. (1999). Técnicas de análisis de datos para investigadores sociales. Aplicaciones prácticas con SPSS para Windows. Madrid: Ra-Ma.

Diaz de Rada, V. (2002). Técnicas de análisis multivariante para investigación social y comercial. Madrid: Ra-Ma.

Díez Medrano, J. (1992). Métodos de análisis causal. Madrid: Centro de Investigaciones Sociológicas.

Everitt, B. y Wykes, T. (2001). Diccionario de estadística para psicólogos. Barcelona: Ariel.



Ferrán, M. (1996). SPSS para Windows. Madrid: McGraw-Hill.

Grimm, L.G.y Yarnold, P.R..(2000). Reading and understanding more multivariate statistics. Washington : American Psychological Association.

Grimm, L.G.y Yarnold, P.R..(2000). Reading and understanding multivariate statistics.(6th ed.). Washington : American Psychological Association.

Hair, J. F.; Anderson, R. E.; Tatham, R.L. y Black, W.C. (1999). Análisis Multivariante. New York: Prentice Hall.

Martínez, M.R. (1995). Psicometría: Teoría de los tests psicológicos y educativos. Madrid: Síntesis.

Martínez, M.R. (1999). El análisis multivariante en la investigación científica. Madrid: Hespérides-Muralla.

Peña, D. (2002). Análisis de datos multivariantes. Madrid: Mc Graw-Hill.

Peña, D. (2002). Regresión y diseño de experimentos. Madrid: Alianza

Renom, J. (1998) (Coord.).Tratamiento informatizado de datos. Barcelona: Masson.

Ruiz, M. (2000). Introducción a los modelos de ecuaciones estructurales. Madrid: UNED.

Stevens, J.(2002). Applied Multivariate Statistics for the Social Sciences. (5ªEd.), Hillsdale, N.J.: L. Erlbaum.

Tabachnick, B.G. y Fidell, L.S. (2001). Using multivariate statistics (4ª ed.). New York: Harper Collins.



Vigil, A. y Lorenzo, U. (2002). Guía de ayuda al SPSS 10. Revisada el 8 de julio de 2003. http://psico.fcep.urv.es/spss/index.html.


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