Universidad Pública de Navarra



Año Académico: 2023/2024 | Otros años:  2022/2023  |  2021/2022  |  2020/2021 
Graduado o Graduada en Psicología por la Universidad Pública de Navarra
Código: 402204 Asignatura: MODELIZACIÓN ESTADÍSTICA EN PSICOLOGÍA
Créditos: 6 Tipo: Obligatoria Curso: 2 Periodo: 1º S
Departamento: Estadística, Informática y Matemáticas
Profesorado:
PALACIOS NAVARRO, MARÍA BLANCA (Resp)   [Tutorías ]

Partes de este texto:

 

Módulo/Materia

Módulo: Métodos, diseños y técnicas de investigación en psicología.

Materia: Estadística.

Subir

Competencias genéricas

Las competencias generales (CG), que se deberían adquirir en esta asignatura son:

CG8 - Que los estudiantes puedan describir distintos diseños de investigación, los procedimientos de formulación y contrastación de hipótesis y la interpretación de los resultados.

 

Las competencias básicas (CB), que se deberían adquirir en esta asignatura son:

CB1 - Que los estudiantes hayan demostrado poseer y comprender conocimientos en un área de estudio que parte de la base de la educación secundaria general, y se suele encontrar a un nivel que, si bien se apoya en libros de texto avanzados, incluye también algunos aspectos que implican conocimientos procedentes de la vanguardia de su campo de estudio.

CB3 - Que los estudiantes tengan la capacidad de reunir e interpretar datos relevantes (normalmente dentro de su área de estudio) para emitir juicios que incluyan una reflexión sobre temas relevantes de índole social, científica o ética.

CB5 - Que los estudiantes hayan desarrollado aquellas habilidades de aprendizaje necesarias para emprender estudios posteriores con un alto grado de autonomía.

Subir

Competencias específicas

CE17 - Que los estudiantes tengan la capacidad de medir y obtener datos relevantes para la evaluación de las intervenciones.

CE18 - Que los estudiantes puedan analizar e interpretar los resultados de la evaluación.

Subir

Resultados aprendizaje

R1 - Aplicar apropiadamente herramientas estadísticas básicas según el tipo de datos y el problema planteado.

R2 - Utilizar adecuadamente el lenguaje estadístico para interpretar los resultados.

R3 - Entender y aplicar los conceptos básicos del cálculo de probabilidades y las distribuciones de mayor aplicación.

R4 - Comprender y utilizar adecuadamente técnicas de inferencia estadística.

R5 - Entender y aplicar las técnicas de análisis de la varianza y de los diseños de experimentos.

R6 - Estimar y validar modelos de regresión lineal.

Subir

Metodología

Las actividades formativas que se desarrollarán de forma presencial a lo largo de la asignatura son:

  • Clases expositivas/participativas. Se expondrán los contenidos teóricos de la asignatura y se realizarán ejercicios para completar su comprensión. Se estimulará la participación activa de los estudiantes en dichas clases.
  • Prácticas. Se aplicará lo aprendido en las clases expositivas mediante el uso del paquete estadístico SPSS (Statistical Package for the Social Sciences). En las prácticas se incentivará el trabajo en grupo. En algunas prácticas el estudiante realizará tareas individuales de forma autónoma que podrán ser continuadas de forma no presencial y que podrá generar la entrega de un trabajo o informe.
  • Estudio individual. Los estudiantes deben realizar un estudio individual de la asignatura de forma continuada y constante a lo largo del curso. En el caso de encontrar dificultades en la comprensión de los contenidos o en su aplicación práctica, deberá hacer uso de las tutorías individuales.
  • Exámenes, pruebas de evaluación. Se realizarán varias pruebas de evaluación a lo largo del curso y un examen final.

El reparto previsto de las actividades formativas señaladas en las 150 horas de trabajo es el siguiente:

Actividades Formativas Horas presenciales Horas no presenciales
Clase expositiva/participativa 28  
Práctica 28  
Tareas/trabajo (continuación práctica)   10
Estudio individual   80
Exámenes, pruebas de evaluación 4  
Total 60 90

 

Subir

Relación actividades formativas-competencias/resultados de aprendizaje

 

Competencias Actividades Formativas
CB1, CB3, CB5 Clase expositiva/participativa
CB3, CB5, CE17, CE18 Práctica
CB3, CB5, CE17, CE18 Tareas/Trabajo (continuación práctica)
CB1,CB3, CB5, CE17, CE18 Estudio individual
CB1,CB3, CB5, CE17, CE18 Exámenes, pruebas de evaluación

 

Subir

Idiomas

Castellano

Subir

Evaluación

Los procedimientos para evaluar y calificar el nivel de aprendizaje del estudiante en esta asignatura son la realización de:

  • Pruebas escritas que pueden contener preguntas tipo test o de desarrollo y resolución de problemas
  • Tareas individuales de contenido aplicado que se desarrollan en la parte práctica de la asignatura que pueden ser finalizados fuera del horario de clase y entregados en forma de trabajo individual.

La calificación de la asignatura viene dada por la suma ponderada de las calificaciones obtenidas en las diferentes tareas y pruebas según los pesos indicados en la siguiente tabla.

Resultados de aprendizaje Actividad de evaluación Peso (%) Carácter recuperable Nota mínima requerida
R1, R2, R3, R4, R5, R6 Tareas individuales de carácter aplicado realizables durante las clases prácticas. 20% Sí, mediante prueba escrita   No
R1, R2, R3, R4 Prueba escrita que recoge los conceptos adquiridos de los temas del 1 al 5. 40% Sí, mediante prueba escrita   No
R1, R2, R3, R4, R5, R6 Prueba escrita que recoge todos los conceptos adquiridos en la asignatura, dando especial importancia a los del tema 6 y 7. 40% Sí, mediante prueba escrita     No

 

Se considerará no presentado a aquel alumno que no se haya evaluado del 50% de las actividades de evaluación.

Subir

Contenidos

Conceptos básicos y organización de los datos. Análisis descriptivo univariante.

Distribuciones bidimensionales.

Regresión y correlación.

Conceptos básicos de probabilidad.

Variables aleatorias y distribuciones de probabilidad. Conceptos básicos de muestreo.

Estimación.

Inferencia paramétrica: Intervalos de confianza, contrastes de hipótesis y análisis de la varianza.

Inferencia no paramétrica.

Diseño de experimentos y modelos de regresión lineal.

Subir

Temario

Tema 1. Introducción a la Inferencia Estadística.

Tema 2. Inferencia con una variable.

Tema 3. Inferencia con dos variables categóricas.

Tema 4. Inferencia con dos variables cuantitativas.

Tema 5. Inferencia con una variable categórica (dos grupos)  y otra cuantitativa.

Tema 6. Análisis de la varianza (ANOVA).

Tema 7. Análisis de regresión lineal.

Subir

Programa de prácticas experimentales

No aplicable

Subir

Bibliografía

Acceda a la bibliografía que el profesorado de la asignatura ha solicitado a la Biblioteca.


 

Bibliografía básica

 

Pardo Merino, A., Ruiz Díaz, M. A. y San Martín Castellanos, R. (2015). Análisis de datos en ciencias sociales y de la salud (2ª ed., vols. 1-2). Síntesis.

 

 

Bibliografía complementaria

 

Botella Ausina, J., Suero Suñe, M. y Ximénez Gómez, C. (2012). Análisis de datos en psicología I. Pirámide.

 

Howell, D. C. (2013). Statistical methods for psychology (8th ed.). Wadsworth.

 

Keppel, G. y Wickens, T. D. (2004). Design and analysis: a researcher´s handbook (4th ed.). Prentice-Hall.

 

Kirkwood, B. R. y Stern, J. A. C. (2003). Essential medical statistics (2nd ed.). Blackwell.

 

Pardo Merino, A. y Ruiz Díaz, M. A. (2009). Gestión de datos con SPSS Statistics. Síntesis.

 

Peña, D. y Romo, J. (1997). Introducción a la estadística para las ciencias sociales. McGraw-Hill.

https://biblioteca.unavarra.es/abnetopac/abnetcl.cgi?TITN=521738

 

Ritchey, F. J. (2008). Estadística para las ciencias sociales.  McGraw-Hill Interamericana.

 

Subir

Lugar de impartición

Campus de Pamplona: Arrosadia.

 

Lugar: Aulario.

 

Subir