Guías Docentes Electrónicas
1. DATOS GENERALES
Asignatura:
TÉCNICAS AVANZADAS DE ANÁLISIS DE DATOS EN PSICOLOGIA APLICADA I
Código:
311130
Tipología:
OBLIGATORIA
Créditos ECTS:
6
Grado:
2367 - MASTER UNIVERSITARIO EN INVESTIGACIÓN EN PSICOLOGIA APLICADA
Curso académico:
2021-22
Centro:
10 - FACULTAD DE MEDICINA (AB)
Grupo(s):
10 
Curso:
1
Duración:
Primer cuatrimestre
Lengua principal de impartición:
Español
Segunda lengua:
Uso docente de otras lenguas:
inglés en artículos científicos
English Friendly:
N
Página web:
Bilingüe:
N
Profesor: NATALIA SOLANO PINTO - Grupo(s): 10 
Edificio/Despacho
Departamento
Teléfono
Correo electrónico
Horario de tutoría
1.34 (Edif. Sabatini)
PSICOLOGÍA
5937
natalia.solano@uclm.es
ver web centro

Profesor: MARIA EUGENIA VISIER ALFONSO - Grupo(s): 10 
Edificio/Despacho
Departamento
Teléfono
Correo electrónico
Horario de tutoría
319
PSICOLOGÍA
MariaEugenia.Visier@uclm.es
Ver web centro

2. REQUISITOS PREVIOS

Conocimientos básicos de informática a nivel de usuario.

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

La asignatura Técnicas avanzadas de análisis de datos en psicología aplicada I es una asignatura de carácter obligatoria que se encuentra en el módulo metodológico del máster.

Actualmente, un elevado porcentaje de la producción científica en el ámbito de la psicología aplicada incluye en menor o mayor medida análisis de datos de tipo cuantitativo. En este sentido, es necesario dotar de una sólida formación estadística al alumnado que curse este máster teniendo en cuenta que su objetivo principal es la formación de investigadores en el campo de la psicología aplicada. Por este motivo, la asignatura Técnicas Avanzadas de Análisis de Datos en Psicología Aplicada constituye, dentro de la formación del máster, una primera inmersión del alumno en este ámbito, lo que le va a permitir con ayuda de software especializado analizar e interpretar datos estadísticos y manejar las principales técnicas estadísticas univariadas y multivariadas que se utilizan actualmente.

Los contenidos de la asignatura se entrelazan con las asignaturas del dicho módulo (Técnicas avanzadas de análisis de datos en psicología aplicada II; Métodos de investigación en psicología aplicada; técnicas de documentación y preparación de las publicaciones en psicología aplicada; nuevas tecnologías en la investigación en psicologkía aplicada).

 


4. COMPETENCIAS DE LA TITULACIÓN QUE LA ASIGNATURA CONTRIBUYE A ALCANZAR
Competencias propias de la asignatura
Código Descripción
CB06 Poseer y comprender conocimientos que aporten una base u oportunidad de ser originales en el desarrollo y/o aplicación de ideas, a menudo en un contexto de investigación
CB07 Que los estudiantes sepan aplicar los conocimientos adquiridos y su capacidad de resolución de problemas en entornos nuevos o poco conocidos dentro de contextos más amplios (o multidisciplinares) relacionados con su área de estudio
CB08 Que los estudiantes sean capaces de integrar conocimientos y enfrentarse a la complejidad de formular juicios a partir de una información que, siendo incompleta o limitada, incluya reflexiones sobre las responsabilidades sociales y éticas vinculadas a la aplicación de sus conocimientos y juicios
CB09 Que los estudiantes sepan comunicar sus conclusiones y los conocimientos y razones últimas que las sustentan a públicos especializados y no especializados de un modo claro y sin ambigüedades
CB10 Que los estudiantes posean las habilidades de aprendizaje que les permitan continuar estudiando de un modo que habrá de ser en gran medida autodirigido o autónomo.
CE01 Conocer y aplicar las distintas técnicas de análisis de datos en la investigación psicológica cuantitativa y cualitativa.
CE02 Conocer y aplicar los modelos avanzados de análisis multivariados tales como análisis confirmatorios, ecuaciones estructurales y regresión logística.
CE03 Conocer y saber usar los principales software de análisis de datos cuantitativos y cualitativos.
CE04 Conocer los principios éticos necesarios para implementar cualquier proyecto de investigación en cualquier ámbito de la Psicología Aplicada.
CG01 Analizar y sintetizar teorías, estudios y resultados en el ámbito de la psicología aplicada.
CG02 Comprender y aplicar los conocimientos adquiridos parar elaborar nuevas hipótesis de investigación que permitan resolver lagunas y/o problemas complejos en el ámbito de la psicología aplicada.
CG03 Evaluar de forma crítica los diferentes planteamientos teóricos en el ámbito de la psicología aplicada, incluso los propios, propiciando la creación de respuestas alternativas y/o creativas.
CG04 Diseñar, crear, desarrollar y emprender de forma crítica proyectos de investigación novedosos e innovadores en el ámbito de la psicología aplicada.
CG05 Buscar y analizar información científica actualizada en el ámbito de la psicología aplicada procedente de fuentes diversas y evaluar su calidad científica.
CG06 Desarrollar habilidades y destrezas interpersonales que permitan el trabajo en equipo y/o autónomo en un contexto internacional o multidisciplinar en el ámbito de la psicología aplicada.
CG07 Comunicar de forma oral y/o escrita los resultados y conclusiones de las investigaciones realizadas en medios científicos de difusión internacional (revistas científicas, congresos, etc.) en el ámbito de la psicología aplicada.
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).
Saber analizar e interpretar los datos de diferentes preguntas de investigación con la ayuda de software especializado.
Saber crear bases de datos, transformar y recodificar variables en software estadístico especializado.
Resultados adicionales
No se han establecido.
6. TEMARIO
  • Tema 1: Manejo avanzado del software SPSS.
    • Tema 1.1: Excel y SPSS, preparando los datos para el análisis, creación de variables a partir de otras, transformación de datos
    • Tema 1.2: Análisis preliminar, tabla de contingencias, estudio descriptivo de normalidad.
    • Tema 1.3: Interpretación y presentación de datos descriptivos.
  • Tema 2: Diseños avanzados y análisis de datos.
    • Tema 2.1: Diferencia de medias con pruebas paramétricas y no paramétricas.
    • Tema 2.2: El tamaño del efecto.
    • Tema 2.3: Análisis de varianza y de medidas repetidas.
    • Tema 2.4: Pruebas no paramétricas y paramétricas en las correlaciones.
    • Tema 2.5: Interpretación y presentación de los datos.
  • Tema 3: Modelos multivariados. y lineal. Interpretación y presentación de los datos.
    • Tema 3.1: Modelos de regresión logística.
    • Tema 3.2: Modelos de regresión lineal.
    • Tema 3.3: Interpretación y presentación de datos.
  • Tema 4: Modelos de Ecuaciones Estructurales.
    • Tema 4.1: Introducción al PROCESS. Análisis de la mediación: concepto, principios, mediación simple, moderación, otros modelos.
    • Tema 4.2: Introducción al AMOS, introducción al análisis de senderos, estadísticos de bondad de ajuste y criterios de referencia.
7. ACTIVIDADES O BLOQUES DE ACTIVIDAD Y METODOLOGÍA
Actividad formativa Metodología Competencias relacionadas ECTS Horas Ev Ob Descripción
Enseñanza presencial (Prácticas) [PRESENCIAL] Aprendizaje orientado a proyectos CB06 CB07 CB08 CB09 CB10 CE01 CE02 CE03 CE04 0.6 15 S S Presentación de proyectos de investigación de psicología aplicada y la respuesta metodológica a los distintos objetivos planteados.
Enseñanza presencial (Teoría) [PRESENCIAL] Método expositivo/Lección magistral CB06 CB07 CB08 CB09 CB10 CE01 CE02 CE03 CE04 0.8 20 S S Mediante el método expositivo y debates se explicará los contenidos de metodología y análisis de datos en psicología aplicada.
Prácticas en aulas de ordenadores [PRESENCIAL] Aprendizaje basado en problemas (ABP) CE01 CE02 CE03 CE04 CG04 CG05 CG06 CG07 0.8 20 S S Se alternará el método expositivo con la propuesta de resolución de problemas aplicando los conocimientos adquiridos respecto a la metodología y el análisis de datos en psicología aplicada.
Tutorías individuales [PRESENCIAL] Trabajo dirigido o tutorizado CE01 CE02 CE03 CE04 0.2 5 S N El alumnado podrá solicitar tutoría individual para solucionar dudas respecto a trabajos dirigidos o tutorizados
Elaboración de informes o trabajos [AUTÓNOMA] Trabajo autónomo CE01 CE02 CE03 CE04 1 25 S S El alumnado deberá realizar las actividades prácticas que se propongan en cada tema.
Estudio o preparación de pruebas [AUTÓNOMA] Trabajo autónomo CG01 CG02 CG03 CG04 2.2 55 S S El alumnado deberá entregar un trabajo final
Foros y debates on-line [AUTÓNOMA] Foros virtuales CG03 CG05 CG07 0.4 10 S S Se abrirán foros y debates on-line donde se propondrán preguntas y/o problemas planteados para que el alumnado pueda comentar las distintas posibilidades metodológicas.
Total: 6 150
Créditos totales de trabajo presencial: 2.4 Horas totales de trabajo presencial: 60
Créditos totales de trabajo autónomo: 3.6 Horas totales de trabajo autónomo: 90

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
Otro sistema de evaluación 25.00% 25.00% El alumnado entregará un portafolios sobre las actividades prácticas propuestas.
Valoración de la participación con aprovechamiento en clase 15.00% 15.00% A lo largo de los temas se irán proponiendo actividades y debates que se irán resolviendo activamente por el alumnado.
Elaboración de trabajos teóricos 60.00% 60.00% El alumnado entregará un trabajo final sobre los contenidos de la asignatura.
Total: 100.00% 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:
    La evaluación continua supone el 40% de la calificación final de la asignatura. Dicha evaluación es la ponderación entre "otro sistema de evaluación" (25%) y la participación (15%). Para superar la asignatura es necesario obtener al menos un 4 sobre 10 en cada uno de los sistemas de evaluación establecidos teniendo que ser la media resultante de ambos un 5
  • Evaluación no continua:
    Se facilitará que el alumnado pueda participar activamente a través de foros y debates on-line y con actividades prácticas descritas en el moodle para el seguimiento de la asignatura. Por tanto, la evaluación no continua podrá ser valorada con los mismos sistemas de evaluación (otro sistema de evaluación, participación= 40%) y trabajo final (60%). Para superar la asignatura es necesario obtener al menos un 4 sobre 10 en cada uno de los sistemas de evaluación establecidos teniendo que ser la media resultante de ambos un 5.

Particularidades de la convocatoria extraordinaria:
La evaluación de la convocatoria extraordinaria tiene las mismas características que la convocatoria ordinaria
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

Tema 1 (de 4): Manejo avanzado del software SPSS.
Actividades formativas Horas
Enseñanza presencial (Prácticas) [PRESENCIAL][Aprendizaje orientado a proyectos] 5
Enseñanza presencial (Teoría) [PRESENCIAL][Método expositivo/Lección magistral] 4
Prácticas en aulas de ordenadores [PRESENCIAL][Aprendizaje basado en problemas (ABP)] 4
Tutorías individuales [PRESENCIAL][Trabajo dirigido o tutorizado] 1
Elaboración de informes o trabajos [AUTÓNOMA][Trabajo autónomo] 5
Estudio o preparación de pruebas [AUTÓNOMA][Trabajo autónomo] 12
Foros y debates on-line [AUTÓNOMA][Foros virtuales] 2
Periodo temporal: 21/09/2021
Grupo 10:
Inicio del tema: 21-09-2021 Fin del tema: 22-09-2021

Tema 2 (de 4): Diseños avanzados y análisis de datos.
Actividades formativas Horas
Enseñanza presencial (Prácticas) [PRESENCIAL][Aprendizaje orientado a proyectos] 1
Enseñanza presencial (Teoría) [PRESENCIAL][Método expositivo/Lección magistral] 4
Prácticas en aulas de ordenadores [PRESENCIAL][Aprendizaje basado en problemas (ABP)] 4
Tutorías individuales [PRESENCIAL][Trabajo dirigido o tutorizado] 1
Elaboración de informes o trabajos [AUTÓNOMA][Trabajo autónomo] 4
Estudio o preparación de pruebas [AUTÓNOMA][Trabajo autónomo] 10
Foros y debates on-line [AUTÓNOMA][Foros virtuales] 2
Periodo temporal: 23/09/2021
Grupo 10:
Inicio del tema: 23-09-2021 Fin del tema: 28-09-2021

Tema 3 (de 4): Modelos multivariados. y lineal. Interpretación y presentación de los datos.
Actividades formativas Horas
Enseñanza presencial (Prácticas) [PRESENCIAL][Aprendizaje orientado a proyectos] 4
Enseñanza presencial (Teoría) [PRESENCIAL][Método expositivo/Lección magistral] 6
Prácticas en aulas de ordenadores [PRESENCIAL][Aprendizaje basado en problemas (ABP)] 5
Tutorías individuales [PRESENCIAL][Trabajo dirigido o tutorizado] 1
Elaboración de informes o trabajos [AUTÓNOMA][Trabajo autónomo] 4
Estudio o preparación de pruebas [AUTÓNOMA][Trabajo autónomo] 10
Foros y debates on-line [AUTÓNOMA][Foros virtuales] 2
Periodo temporal: 29/09/2021
Grupo 10:
Inicio del tema: 29-09-2021 Fin del tema: 30-09-2021

Tema 4 (de 4): Modelos de Ecuaciones Estructurales.
Actividades formativas Horas
Enseñanza presencial (Prácticas) [PRESENCIAL][Aprendizaje orientado a proyectos] 5
Enseñanza presencial (Teoría) [PRESENCIAL][Método expositivo/Lección magistral] 7
Prácticas en aulas de ordenadores [PRESENCIAL][Aprendizaje basado en problemas (ABP)] 7
Tutorías individuales [PRESENCIAL][Trabajo dirigido o tutorizado] 4
Elaboración de informes o trabajos [AUTÓNOMA][Trabajo autónomo] 8
Estudio o preparación de pruebas [AUTÓNOMA][Trabajo autónomo] 23
Foros y debates on-line [AUTÓNOMA][Foros virtuales] 5
Periodo temporal: 4/10/2021
Grupo 10:
Inicio del tema: 04-10-2021 Fin del tema: 07-10-2021

Actividad global
Actividades formativas Suma horas
10. BIBLIOGRAFÍA, RECURSOS
Autor/es Título Libro/Revista Población Editorial ISBN Año Descripción Enlace Web Catálogo biblioteca
Baron, R. M., & Kenny, D. A. The moderator¿mediator variable distinction in social psychological research: Conceptual, strategic, and statistical considerations. Journal of personality and social psychology, 51(6), 1173. 1986  
Byrne, B. M. Structural equation modeling with AMOS: basic concepts, applications, and programming (multivariate applications series). libro New York Taylor & Francis Group 2010  
Cohen, L., Manion, L. & Morrison, K. Research methods in education. libro Routledge 2018  
Fairchild, A. J., & McDaniel, H. L. Best (but oft-forgotten) practices: mediation analysis. The American Journal of Clinical Nutrition, 105(6), 1259-1271 2017  
Hayes, A. F. Introduction to mediation, moderation, and conditional process analysis: A regression-based approach. libro Guilford publications. 2017  
López-Roldán, P., & Fachelli, S. Metodología de la investigación social cuantitativa. libro Publicaciones Universidad Autónoma de Barcelona. 2015  
Mio¿evi¿, M., O¿Rourke, H. P., MacKinnon, D. P., & Brown, H. C. Statistical properties of four effect-size measures for mediation models. Behavior research methods, 50(1), 285-301. 2018  
Montgomery, D. C. Design and analysis of experiments. libro John Wiley & Sons. 2017  
Pérez, E., Medrano, L.A., Sánchez, J. El Path Analysis: conceptos básicos y ejemplos de aplicación. Revista Argentina de Ciencias del Comportamiento, 5, (1), 52-66. 2013  
Zhao, X., Lynch Jr, J. G., & Chen, Q. Reconsidering Baron and Kenny: Myths and truths about mediation analysis. Journal of consumer research, 37(2), 197-206. 2010  



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