Guías Docentes Electrónicas
1. DATOS GENERALES
Asignatura:
TÉCNICAS AVANZADAS DE ANÁLISIS DE DATOS EN PSICOLOGÍA APLICADA
Código:
310261
Tipología:
OBLIGATORIA
Créditos ECTS:
6
Grado:
2308 - MASTER UNIVERSITARIO EN INVESTIGACIÓN EN PSICOLOGIA APLICADA
Curso académico:
2020-21
Centro:
10 - FACULTAD DE MEDICINA (AB)
Grupo(s):
10 
Curso:
Sin asignar
Duración:
Primer cuatrimestre
Lengua principal de impartición:
Español
Segunda lengua:
Inglés
Uso docente de otras lenguas:
English Friendly:
N
Página web:
Bilingüe:
N
Profesor: DARIO NUÑO DIAZ MENDEZ - Grupo(s): 10 
Edificio/Despacho
Departamento
Teléfono
Correo electrónico
Horario de tutoría
Facultad de Medicina/2.12
PSICOLOGÍA
926295300 ext.6839
dario.diaz@uclm.es

Profesor: LAURA ROS SEGURA - Grupo(s): 10 
Edificio/Despacho
Departamento
Teléfono
Correo electrónico
Horario de tutoría
Facultad de Medicina de Albacete
PSICOLOGÍA
8289
laura.ros@uclm.es

2. REQUISITOS PREVIOS

Conocimientos básicos de estadística e informática a nivel de usuario.

3. JUSTIFICACIÓN EN EL PLAN DE ESTUDIOS, RELACIÓN CON OTRAS ASIGNATURAS Y CON LA PROFESIÓN

Dada la orientación investigadora del Máster, se ha considerado oportuno dar una sólida formación metodológica a los alumnos que lo cursen. Por ello, el módulo metodológico es de carácter obligatorio, y está compuesto de 3 materias que agrupan contenidos coherentes entre sí para dicha formación: contenidos de técnicas avanzadas de análisis de datos en psicología aplicada tanto cuantitativos como cualitativos, técnicas de documentación y de acceso a bases de datos científicas, conocimientos de las normas de publicación en revistas científicas de psicología y de elaboración de informes científicos, así como dominio de distintos métodos de investigación. La formación conseguida con este módulo es requisito previo de los dos itinerarios propuestos en el plan de estudios y absolutamente imprescindible para la realización del Trabajo Fin de Máster.


4. COMPETENCIAS DE LA TITULACIÓN QUE LA ASIGNATURA CONTRIBUYE A ALCANZAR
Competencias propias de la asignatura
Código Descripción
E01 Conocer y aplicar las distintas técnicas de análisis de datos en la investigación psicológica cuantitativa y cualitativa.
E02 Conocer y aplicar los modelos avanzados de análisis multivariados tales como análisis confirmatorios, ecuaciones estructurales y regresión logística.
E03 Manejar las herramientas necesarias para aplicar programas específicamente diseñados para el análisis de datos cuantitativos y cualitativos.
G01 Capacidad para desarrollar la curiosidad intelectual por la adquisición del conocimiento científico.
G02 Capacidad de análisis y síntesis.
G03 Capacidad para discutir los diferentes planteamientos teóricos, incluso los propios, y propiciar la creación de respuestas alternativas y creativas.
G04 Capacidad para desarrollar un espíritu crítico en el campo científico a tratar, que le permita diseñar proyectos de investigación que posibiliten ampliar los conocimientos y probar la hipótesis de partida.
G05 Capacidad para desarrollar habilidades de gestión de la información científica actualizada (habilidad para buscar y analizar información proveniente de fuentes diversas) y para discriminar su calidad científica.
G06 Capacidad para desarrollar habilidades y destrezas interpersonales, asociadas a la capacidad de relación con otras personas y de trabajo en equipo.
G07 Capacidad para desarrollar habilidades de aprendizaje que le permitan continuar estudiando y aprendiendo de un modo autónomo.
G09 Capacidad para desarrollar habilidades de comunicación oral y escrita de conocimientos científicos específicos.
G10 Capacidad para divulgar los resultados obtenidos en medios científicos de difusión internacional.
5. OBJETIVOS O RESULTADOS DE APRENDIZAJE ESPERADOS
Resultados de aprendizaje propios de la asignatura
Descripción
Conocer las distintas técnicas tanto univariadas como multivariadas de análisis de datos en la investigación en psicología aplicada, incluyendo los fundamentos de los Modelos de Ecuaciones Estructurales (MEE).
Conocer los avances más relevantes en el diseño y el análisis de test psciológicos.
Conocer los avances más relevantes en la metodología para el análisis del cambio en estudios de eficacia de programas de intervención social, clínica o educativa.
Saber analizar e interpretar los datos de diferentes preguntas de investigación, con la ayuda de software especializado.
Saber analizar e interpretar los datos procedentes de estudios cualitativos, con la ayuda de software especializado.
Resultados adicionales
No se han establecido.
6. TEMARIO
  • Tema 1: Diseños avanzados y análisis de datos
    • Tema 1.1: Software para el análisis de datos en Psicología Aplicada: SPSS, SAS, AMOS, LISREL y otros
  • Tema 2: Estadística básica
  • Tema 3: Modelos multivariados
  • Tema 4: Modelos de ecuaciones estructurales
  • Tema 5: Diseño y análisis avanzado de tests psicológicos
  • Tema 6: Métodos estadísticos de evaluación del cambio en Psicología Aplicada
COMENTARIOS ADICIONALES SOBRE EL TEMARIO



7. ACTIVIDADES O BLOQUES DE ACTIVIDAD Y METODOLOGÍA

Todas las actividades formativas serán recuperables, es decir, debe existir una prueba de evaluación alternativa que permita valorar de nuevo la adquisición de las mismas competencias en la convocatoria ordinaria, extraordinaria y especial de finalización. Si excepcionalmente, la evaluación de alguna de las actividades formativas no pudiera ser recuperable, deberá especificarse en la descripción.

Actividad formativa Metodología Competencias relacionadas ECTS Horas Ev Ob Descripción
Enseñanza presencial (Teoría) [PRESENCIAL] Método expositivo/Lección magistral E01 E02 E03 G01 G02 G03 G04 G05 G06 G07 G09 G10 0.8 20 S N
Enseñanza presencial (Prácticas) [PRESENCIAL] Trabajo dirigido o tutorizado E01 E02 E03 G01 G02 G03 G04 G05 G06 G07 G09 G10 0.8 20 S N
Elaboración de informes o trabajos [AUTÓNOMA] Pruebas de evaluación E01 E02 E03 G01 G02 G03 G04 G05 G06 G07 G09 G10 1.8 45 S S
Otra actividad no presencial [AUTÓNOMA] Trabajo en grupo E01 E02 E03 G01 G02 G03 G04 G05 G06 G07 G09 G10 1 25 S N
Análisis de artículos y recensión [AUTÓNOMA] Autoaprendizaje E01 E02 E03 G01 G02 G03 G04 G05 G06 G07 G09 G10 0.8 20 S N
Otra actividad no presencial [AUTÓNOMA] Resolución de ejercicios y problemas E01 E02 E03 G01 G02 G03 G04 G05 G06 G07 G09 G10 0.8 20 S N
Total: 6 150
Créditos totales de trabajo presencial: 1.6 Horas totales de trabajo presencial: 40
Créditos totales de trabajo autónomo: 4.4 Horas totales de trabajo autónomo: 110

Ev: Actividad formativa evaluable
Ob: Actividad formativa de superación obligatoria (Será imprescindible su superación tanto en evaluación continua como no continua)

8. CRITERIOS DE EVALUACIÓN Y VALORACIONES
Sistema de evaluación Evaluacion continua Evaluación no continua * Descripción
Valoración de la participación con aprovechamiento en clase 0.00% 15.00% Los estudiantes que no puedan asistir regularmente a las actividades formativas presenciales deberán ponerse en contacto con el profesor.
Prueba final 0.00% 65.00%
Resolución de problemas o casos 0.00% 20.00%
Total: 0.00% 100.00%  
* En Evaluación no continua se deben definir los porcentajes de evaluación según lo dispuesto en el art. 6 del Reglamento de Evaluación del Estudiante de la UCLM, que establece que debe facilitarse a los estudiantes que no puedan asistir regularmente a las actividades formativas presenciales la superación de la asignatura, teniendo derecho (art. 13.2) a ser calificado globalmente, en 2 convocatorias anuales por asignatura, una ordinaria y otra extraordinaria (evaluándose el 100% de las competencias).

Criterios de evaluación de la convocatoria ordinaria:
  • Evaluación continua:
    Aquellos alumnos que no puedan asistir regularmente a las sesiones presenciales podrán realizar ejecicios adicionales de resolución de problemas y casos, cuya evaluación supondrá el 15% de la nota final.
    El plazo límite de entrega del trabajo final de la convocatoria ordinaria se determinará el primer día de clase de la asignatura. Los alumnos que no entreguen el trabajo dentro del plazo fijado constarán como no presentados.
  • Evaluación no continua:
    No se ha introducido ningún criterio de evaluación

Particularidades de la convocatoria extraordinaria:
El plazo límite de entrega del trabajo final de la convocatoria extraordinaria será determinará el primer día de clase de la asignatura. Aquellos alumnos que no entreguen el trabajo dentro del plazo fijado constarán como no presentados.
Particularidades de la convocatoria especial de finalización:
No se ha introducido ningún criterio de evaluación
9. SECUENCIA DE TRABAJO, CALENDARIO, HITOS IMPORTANTES E INVERSIÓN TEMPORAL
No asignables a temas
Horas Suma horas
Enseñanza presencial (Teoría) [PRESENCIAL][Método expositivo/Lección magistral] 20
Enseñanza presencial (Prácticas) [PRESENCIAL][Trabajo dirigido o tutorizado] 20
Elaboración de informes o trabajos [AUTÓNOMA][Pruebas de evaluación] 45
Otra actividad no presencial [AUTÓNOMA][Trabajo en grupo] 25
Análisis de artículos y recensión [AUTÓNOMA][Autoaprendizaje] 20
Otra actividad no presencial [AUTÓNOMA][Resolución de ejercicios y problemas] 20

Tema 1 (de 6): Diseños avanzados y análisis de datos
Periodo temporal: Primer semestre
Comentario: Se informará al alumno al comienzo de la asignatura

Tema 3 (de 6): Modelos multivariados
Periodo temporal: Primer semestre
Comentario: Se informará al alumno al comienzo de la asignatura

Tema 4 (de 6): Modelos de ecuaciones estructurales
Periodo temporal: Primer semestre
Comentario: Se informará al alumno al comienzo de la asignatura

Tema 5 (de 6): Diseño y análisis avanzado de tests psicológicos
Periodo temporal: Primer semestre
Comentario: Se informará al alumno al comienzo de la asignatura

Tema 6 (de 6): Métodos estadísticos de evaluación del cambio en Psicología Aplicada
Periodo temporal: Primer semestre
Comentario: Se informará al alumno al comienzo de la asignatura

Actividad global
Actividades formativas Suma horas
Comentarios generales sobre la planificación: Se informará al alumno al comienzo de la asignatura
10. BIBLIOGRAFÍA, RECURSOS
Autor/es Título Libro/Revista Población Editorial ISBN Año Descripción Enlace Web Catálogo biblioteca
 
Blunch, N. J. Introduction to structural equation modelling using SPSS and AMOS Londres Sage 2008  
Byrne, B. M. Structural equation modelling with AMOS: Basic concepts, applications, and programming New Jersey Lawrence Erlbaum Associates 2001  
Cea D'Ancona, A. Metodología cuantitativa Madrid Síntesis 2001  
Díaz de Rada, V. Análisis de datos de encuesta: Desarrollo de una investigación completa utilizando SPSS Barcelona Editorial UOC 2009  
Díaz, D., Horcajo, J., y Blanco, A. Development of an implicit well-being measure using the IAT. 2009  
Díaz, D., Rodríguez-Carvajal, R., Blanco, A., Moreno-Jiménez, B., Gallardo, I., Valle, C., y van Dierendonck, D. Adaptación española de las escalas de bienestar psicológico de Ryff 2006  
Frías, M.D., Pascual, J., y García, J. F. Fundación del diseño de investigación en psicología: Factorial y multivariado Valencia Ediciones Cristóbal Serrano 1994  
Huberty, C.H., y Olejnik, S. Applied MANOVA and discriminant analysis New Jersey Wiley 2006  
Johnson, D. E. Métodos multivariados aplicados al análisis de datos. México International Thomson Editores 2000  
Mehrens, W. A. The consequences of consequential validity 1997  
Messick, S. Test validity and ethics of assessment 1980  
Muñíz, J. La medición de lo psicológico 1998  
Muñíz, J. La validación de los tests 2004  
O'¿Connor, B.P. SPSS and SAS programs for determining the number of components using parallel analysis and Velicer's MAP test. 2000  
Osterlind, S. J. Constructing test items: Multiple choice, constructed-response, performance, and other formats. Boston Kluwer Academic Publishers 1998  
Pardo, A., y Ruíz, M. A. SPSS 11. Guía para el análisis de datos. Madrid McGraw-Hill 2002  
Pérez, C. Técnicas de análisis de datos con SPSS 15 Madrid Pearson 2009  
Schumacker, R. E. y Lomax, R. G. A beginner's guide to structural equation modelling New Jersey Lawrence Erlbaum Associates 2004  
Van Dierendonck, D., Díaz, D., Rogríguez-Carvajal, R., Blanco, A., y Morejo-Jiménez, B. Ryff's six-factor model of psychological well-being: A Spanish exploration. 2008  
Visauta, B. Análisis estadísticos con SPSS para Windows (Tomos 1 y 2) Madrid McGrawHill 2002  



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