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FACULTAD DE SALUD GRADO EN PSICOLOGÍA PLANIFICACIÓN DE LA DOCENCIA UNIVERSITARIA GUÍA DOCENTE ESTADÍSTICA INFERENCIAL

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Academic year: 2021

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FACULTAD DE SALUD

GRADO EN PSICOLOGÍA

PLANIFICACIÓN DE LA DOCENCIA UNIVERSITARIA

GUÍA DOCENTE

(2)

1. DATOS DE IDENTIFICACIÓN DE LA ASIGNATURA.

Título: Grado en Psicología

Facultad: Facultad de Ciencias de la Salud

Departamento/Instituto: Departamento de Psicología

Módulo: Estadística

Denominación de la asignatura: Estadística Inferencial

Código: 29009

Curso: Primero

Semestre: Segundo

Tipo de asignatura (básica, obligatoria u optativa): Básica

Créditos ECTS: 6

Modalidad/es de enseñanza: Presencial

Lengua vehicular: Español

Equipo docente:

Diana Pérez Areachaedarra

E-mail:

dareaschaedarra@ucjc.edu Página web: www.ucjc.edu

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2. REQUISITOS PREVIOS.

Esenciales:

Los propios del título. Aconsejables:

Es recomendable haber aprobado previamente Estadística Descriptiva.

3. SENTIDO Y APORTACIONES DE LA ASIGNATURA AL PLAN DE ESTUDIOS.

Campo de conocimiento al pertenece la asignatura.

Esta asignatura pertenece a la materia de Estadística. Constituye una asignatura de formación básica.

Relación de interdisciplinariedad con otras asignaturas del currículum.

Estadística Inferencial se imparte en el 1º curso y junto con las que configuran la materia inciden en las técnicas y procedimientos de formulación y contraste de hipótesis más utilizados, así como en la interpretación de los resultados obtenidos a partir de su aplicación.

La finalidad general de la asignatura es la de proveer procedimientos para dar respuesta a las cuestiones de interés para los psicólogos mediante el análisis estadístico de datos, y en

consecuencia tiene un carácter teórico‐práctico. Las técnicas de análisis inferencial de datos

(donde, también, se incluyen las técnicas estadísticas multivariantes de uso más común) son requisito para otras asignaturas básicas del plan de estudios como son Psicometría y Diseños de Investigación en Psicología. Además son requisito para la realización de la investigación empírica en otras materias y áreas de conocimiento así como para la comprensión teórica de las bases del conocimiento empírico del comportamiento.

Aportaciones al plan de estudios e interés profesional de la asignatura.

La investigación en el ámbito de la Psicología se define como el proceso encaminado a la descripción, la predicción y la explicación del comportamiento humano y de los

(4)

espíritu crítico ante la evidencia empírica, una actitud de valoración objetiva hacia el conocimiento psicológico.

4. RESULTADOS DE APRENDIZAJE EN RELACIÓN CON LAS COMPETENCIAS QUE DESARROLLA LA MATERIA.

COMPETENCIAS GENÉRICAS RESULTADOS DE APRENDIZAJE RELACIONADOS

CON LAS COMPETENCIAS GENÉRICAS

CG1. Conocer las funciones,

características y limitaciones de los distintos modelos teóricos de la Psicología.

CG2. Conocer distintos diseños de investigación, los procedimientos de formulación y contrastación de hipótesis y la interpretación de los resultados en el ámbito de la Psicología.

CG1.

Reconocer los modelos teóricos de la Psicología (sus funciones, características y limitaciones).

CG2.

Identificar los distintos diseños de investigación psicológica.

Formular y contrastar hipótesis realizando adecuadamente la interpretación de los resultados fruto del análisis estadístico.

COMPETENCIAS ESPECÍFICAS RESULTADOS DE APRENDIZAJE RELACIONADOS

CON LAS COMPETENCIAS ESPECÍFICAS CE1. Saber analizar necesidades y

demandas de los destinatarios de la función de los destinatarios de la función en diferentes contextos.

CE2. Ser capaz de describir y medir variables (personalidad, actitudes) y

procesos cognitivos, emocionales,

psicobiológicos y conductuales.

CE3. Saber seleccionar los instrumentos, productos y servicios y ser capaz de identificar a las personas y grupos interesados.

CE4. Saber diseñar y adaptar

instrumentos, productos y servicios, según los requisitos y restricciones. CE5. Saber contrastar y validar instrumentos, productos y servicios (prototipos o pruebas piloto).

CE6. Ser capaz de seleccionar y construir indicadores y técnicas de medición para

evaluar los programas y las

intervenciones.

CE7. Ser capaz de medir y obtener datos relevantes para la evaluación de las

CE1.

Identificar las necesidades de los sujetos en función de los contextos.

Reconocer e interpretar las demandas de los sujetos en los diversos contextos.

CE2.

Describir y medir atributos psicológicos (variables de personalidad, actitudinales). Describir y medir los procesos cognitivos. Describir y medir los procesos emocionales.

Describir y medir los procesos psicobiológicos. Describir y medir los procesos conductuales. CE3.

Discriminar instrumentos, productos y servicios. Identificar a los colectivos y personas de interés. CE4.

Diseñar y adaptar instrumentos, productos y servicios atendiendo a sus requisitos y restricciones. CE5.

(5)

intervenciones.

CE8. Saber analizar e interpretar los resultados de la evaluación.

CE9. Conocer y ajustarse a las

obligaciones deontológicas de la

Psicología.

servicios (prototipos o pruebas piloto) CE6.

Identificar, seleccionar y construir indicadores y técnicas de medición para evaluar programas e intervenciones.

CE7.

Medir y obtener los datos relevantes para evaluar las intervenciones.

CE8.

Interpretar los resultados de una evaluación. CE9.

Identificar las obligaciones deontológicas de la Psicología.

5. CONTENIDOS / TEMARIO / UNIDADES DIDÁCTICAS

1.

Introducción a la inferencia estadística.

1.1.

Estimación de parámetros.

1.2.

Contraste de hipótesis.

2.

Inferencia con una variable.

2.1.

Prueba binomial o contraste sobre una proporción.

2.2.

Prueba Χ2 de Pearson sobre bondad de ajuste.

2.3.

Prueba T de Student para una muestra.

2.4.

Prueba de Wilcoxon para una muestra.

2.5.

Prueba de los signos para una muestra.

2.6.

Prueba de Kolmogorov-Smirnov sobre bondad de ajuste.

3.

Inferencia con dos variables categóricas.

3.1.

Prueba Χ2 de Pearson sobre independencia o igualdad de proporciones.

3.2.

Índices de riesgo y 'odds ratio'.

3.3.

Prueba de McNemar.

3.4.

Medidas de asociación.

4.

Inferencia con dos variables cuantitativas.

4.1.

Prueba T para muestras relacionadas.

(6)

6.

ANOVA I: ANOVA de un factor completamente aleatorizado.

6.1.

Introducción al análisis de varianza.

6.2.

ANOVA de un factor completamente aleatorizado.

6.3.

Comparaciones planeadas o a priori.

6.4.

Comparaciones post hoc o a posteriori.

7.

ANOVA II: ANOVA de dos o más factores.

7.1.

ANOVA de dos factores completamente aleatorizados.

7.2.

Interacción entre factores.

7.3.

Comparaciones post hoc o a posteriori.

8.

ANOVA III: ANOVA de un factor con medidas repetidas.

8.1.

ANOVA de un factor con medidas repetidas.

8.2.

Comparaciones múltiples.

8.3.

Prueba de Friedman.

9.

ANOVA IV: ANOVA de dos factores con medidas repetidas.

9.1.

ANOVA de dos factores con medidas repetidas en ambos.

9.2.

ANOVA de dos factores con medidas repetidas en uno.

9.3.

Comparaciones múltiples.

10.

Análisis de regresión lineal.

10.1.

Análisis de regresión simple.

10.2.

Análisis de regresión múltiple.

6. CRONOGRAMA

UNIDADES DIDÁCTICAS / TEMAS PERÍODO TEMPORAL

Tema 1 Febrero Tema 2 Febrero Tema 3 Marzo Tema 4 Marzo Tema 5 Abril Tema 6 Abril Tema 7 Abril Tema 8 Mayo Tema 9 Mayo Tema 10 Mayo

7. MODALIDADES ORGANIZATIVAS Y MÉTODOS DE ENSEÑANZA

MODALIDAD ORGANIZATIVA MÉTODO DE ENSEÑANZA COMPETENCIAS RELACIONADAS HORAS PRESENC. HORAS DE TRABAJO AUTÓNOMO TOTAL DE HORAS

Clase expositiva Lección magistral

CG1, CG2 CE1, CE2, CE3, CE4, CE5, CE6, CE7, CE8, CE9

25

20 45

(7)

Resolución de ejercicios de lápiz y papel - Aprendizaje basado en problemas - Resolución de problemas

CE4, CE5, CE6,

CE7, CE8 40 Clase práctica / Resolución de ejercicios con SPSS - Aprendizaje orientado a proyectos - Aprendizaje basado en problemas - Aprendizaje cooperativo - Resolución de problemas CE1,CE2, CE3, CE4, CE5, CE6, CE7, CE8, CT1, CT2, CT3, CT4, CT5, CT6, CT7 10 20 30 Elaboración de informes - Aprendizaje orientado a proyectos - Aprendizaje basado en problemas - Aprendizaje cooperativo - Resolución de problemas

CE1, CE2, CE3, CE4, CT1, CT2, CT3, CT4, CT5, CT6, CT8, CT9, CT10 10 10 Tutorías (planteamiento y resolución de dudas) - Aprendizaje basado en problemas -Resolución de problemas CG1, CG2, CE1,CE2, CE3, CE4, CE5, CE6,

CE7

3 3

Examen

CG1, CG2, CE1, CE2, CE3, CE4, CE5, CE6, CE7,

CE8 2 2

8. SISTEMA DE EVALUACIÓN

ACTIVIDAD DE EVALUACIÓN CRITERIOS DE EVALUACIÓN VALORACIÓN RESPECTO A LA

CALIFICACIÓN FINAL (%)

Ejercicios de prácticas

-Formulación de hipótesis. -Estimación de parámetros. -Elección del procedimiento de análisis.

-Interpretación de los resultados.

30%

Examen tipo test

3 alternativas de respuesta. Corrección del efecto del azar.

(8)

CONSIDERACIONES GENERALES ACERCA DE LA EVALUACIÓN:

Se permitirá la utilización de materiales en el examen práctico (calculadora, apuntes, libro, etc.), pero no así en el examen teórico. En ningún caso se permitirá la utilización de móviles, tablets u ordenadores portátiles.

Para aprobar la asignatura es necesario obtener al menos un 40% de la calificación máxima tanto en el examen tipo test como en el examen de ejercicios y que la calificación total en la asignatura sea igual o mayor a 5.

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9. BIBLIOGRAFÍA / WEBGRAFÍA

Bibliografía básica

Pardo A., Ruiz M. A. y San Martín R. (2015). Análisis de datos en ciencias sociales y de la salud (vol I, 2ª ed.). Madrid: Síntesis.

Pardo A. y San Martín R. (2015). Análisis de datos en ciencias sociales y de la salud (vol II, 2ª ed.). Madrid: Síntesis.

Bibliografía complementaria

Amón, J. (1987). Estadística para Psicólogos II. Probabilidad. Estadística inferencial. Madrid: Pirámide.

Botella, J., León, O., San Martín, R. y Barriopedro, M. I. (2001). Análisis de Datos en Psicología I. Teoría y Ejercicios. Madrid: Pirámide.

Field A. (2014). Discovering statistics using SPSS (4ª ed.). Thousand Oaks, CA: Sage. Hays W. L. (1994). Statistics (5ª ed.). Belmont, CA: Wadsworth.

Howell D. C. (2002). Statistical methods for psychology (5ª ed.). Belmont, CA: Thomson

Wadsworth.

Keppel G. y Wickens Th. D. (2004). Design and analysis: A researcher’s handbook (4ª ed.). Englewood Cliffs, NJ: Prentice-Hall.

Kirk R. E. (1995). Experimental design. Procedures for the behavioral sciences (3ª ed.).

Belmont, CA: Brooks/Cole.

Maxwell S. E. y Delaney H. D. (2004). Designing experiments and analyzing data. A model

comparison perspective (2ª ed.). Mahwah, NJ: Lawrence Erlbaum Associates.

Myers J. L. y Well A. D. (2003). Research design and statistical analysis (2ª ed.).Mahwah, NJ: LEA.

Pardo, A. y Ruiz, M. (2002). SPSS 11. Guía para el análisis de datos. Madrid: McGraw-Hill. Pardo, A. y San Martín, R. (1999). Análisis de Datos en Psicología II. Madrid: Pirámide.

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Breve CV (5-10 líneas vinculadas con la asignatura/perfil)

Dra. Dña. Diana Pérez Areachaedarra

Doctora por la Universidad de Salamanca en el programa de Psicología Social y Antropología de las Organizaciones y licenciada en Psicología. Su actividad docente e investigadora está vinculada a la formación y desarrollo de personas en las empresas y a la relación cliente-profesional habiendo trabajado en diversas instituciones como la Universidad de Duke (EEUU), la Universidad Católica Pontificia del Perú (Perú), la Universidad de Salamanca (España), el Instituto de Investigación Biosanitaria de Salamanca (IBSAL) o la Escuela de Ciencias de la Salud San Rafael-Nebrija. En la actualidad es investigadora asociada en el grupo de investigación en estilos de vida y riesgo cardiovascular de la unidad de investigación del Centro de Atención Primaria de La Alamedilla (Junta de Castilla y León) y dentro de la Red de Investigación en Actividades Preventivas y Promoción de la Salud del Instituto de Salud Carlos III. En la actualidad cuenta con evaluación positiva de un sexenio de investigación.

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