Tècniques avançades d'anàlisi de dades Codi:  10.556    :  3
Consulta de les dades generals   Descripció   L'assignatura en el conjunt del pla d'estudis   Camps professionals en què es projecta   Coneixements previs   Objectius i competències   Continguts   Consulta dels materials de què disposa l'assignatura   Materials i eines de suport   Informacions sobre l'avaluació a la UOC   Consulta del model d'avaluació  
ATENCIÓ: Aquesta informació recull els apartats del pla docent de l'assignatura durant el darrer semestre amb docència. En iniciar el període de matrícula, podràs consultar el calendari i model d'avaluació per al següent semestre a Tràmits / Matrícula / Horaris de les proves d'avaluació final.

Tècniques avançades d'anàlisi de dades (10.556) és la segona assignatura optativa de l'àrea de metodologia de la investigació al programa de grau de Psicologia. Aquesta assignatura es proposa abordar els coneixements, les habilitats i els valors vinculats amb el desenvolupament de models estadístics que permeten portar a terme una anàlisi complexa de les dades obtingudes en la investigació quantitativa. En aquest sentit, l'assignatura presenta l'anàlisi multivariant com el marc analític general que permet modelar les múltiples relacions existents entre diverses variables de forma simultània i es planteja, com a objectiu general, proporcionar als estudiants amb coneixements estadístics una aproximació general al procés de construcció de models multivariants de dependència i d'interdependència. Per fer això, introdueix algunes de les tècniques disponibles més importants com són l'anàlisi de components principals, l'anàlisi factorial, l'anàlisi de correspondències, l'escalament multidimensional, la regressió múltiple, la regressió logística, l'anàlisi de la variància (ANOVA) de dos o més factors i de la covariància (ANCOVA), l'anàlisi multivariant de la variància (MANOVA) i de la covariància (MANCOVA). Aquests coneixements avançats han de servir d'ajuda als estudiants per valorar la conveniència de portar a terme una anàlisi multivariant en funció dels objectius de la investigació, així com familiaritzar-se amb les característiques de les diferents tècniques i les condicions en què poden ser utilitzades.



Amunt

Tècniques avançades d'anàlisi de dades pertany a la matèria Anàlisi de Dades, conformada per tres assignatures semestrals (i.e. Tècniques d'anàlisi de dades quantitatives, Tècniques d'anàlisi de dades qualitatives i Tècniques avançades d'anàlisi de dades) que s'imparteix entre el tercer i el quart semestre, pel que fa a les assignatures obligatòries, i entre el sisè i el vuitè, pel que fa a l'optativa.

L'assignatura, dissenyada segons s'ha descrit a l'apartat anterior, ha de proporcionar les bases per, a partir d'una pregunta d'investigació, triar la tècnica multivariant adequada, emprar-la i interpretar els resultats obtinguts.

Amunt

El bloc d'assignatures descrit té com a denominador comú l'aplicació de l'anàlisi de dades per contrastar hipòtesi d'investigació a partir de metodologia científica en les ciències socials i del comportament. Els continguts de Tècniques avançades d'anàlisi de dades estan plantejats amb una perspectiva general i tenen ple sentit en qualsevol àrea de coneixement o d'aplicació de la psicologia: Psicologia clínica i de la salut, Psicologia de l'educació, Psicologia del treball i de les organitzacions o Psicologia de la intervenció social.

Amunt

L'estudiant interessat en aquesta assignatura ha d'haver superat prèviament les assignatures obligatòries de l'àrea de metodologia de la investigació del programa de Psicologia i, particularment, totes aquelles que aborden els diferents aspectes vinculats amb el desenvolupament de la investigació quantitativa com són Introducció als mètodes d'investigació en psicologia (10.505), Mètodes d'investigació quantitativa (10.511), Tècniques d'anàlisi de dades quantitatives (10.512) i Psicometria (10.524). En aquest sentit, tractant-se d'una assignatura que s'ocupa d'algunes de les tècniques d'anàlisi multivariant més importants, és imprescindible que l'estudiant hagi assolit adequadament els coneixements previs relacionats amb els fonaments bàsics i l'aplicació del mètode científic, el disseny de la investigació en Psicologia i, molt especialment, les tècniques d'anàlisi univariant i bivariant de les dades quantitatives.

Amunt

Competències bàsiques:

# CB2. Que els estudiants sàpiguen aplicar els seus coneixements a la seva feina o vocació d'una manera professional, i disposin de les competències que se solen demostrar mitjançant l'elaboració i la defensa d'arguments i la resolució de problemes dins la seva àrea d'estudi.

# CB3. Que els estudiants tinguin la capacitat de reunir i interpretar dades rellevants (normalment dins la seva àrea d'estudi) per a emetre judicis que incloguin una reflexió sobre temes rellevants d'índole social, científica o ètica.

# CB5. Que els estudiants hagin desenvolupat les habilitats d'aprenentatge necessàries per a emprendre estudis posteriors amb un alt grau d'autonomia.


Competències transversals:

# CT3. Analitzar i sintetitzar.

# CT5. Buscar i gestionar dades i materials de recerca, essent flexible i mostrant respecte i discreció en l'ús de dades que afectin persones, grups i institucions.

# CT8. Interpretar el contingut i l'abast de la informació que s'ha rebut o demanat, oralment o per escrit, i el tractament que hi cal donar segons la naturalesa del fet de què es tracti.

   # CT10. Fer judicis i valoracions crítiques argumentades.

# CT15. Fer servir documents, textos i publicacions en una tercera llengua (anglès).

 

Competències específiques:

# CE12. Formular i contrastar hipòtesis sobre les demandes i les necessitats dels destinataris i sobre la recerca.

# CE13. Valorar, contrastar i prendre decisions sobre l'elecció dels models, teories, instruments i tècniques més adequats en cada context d'avaluació i en cada intervenció.

# CE14. Aplicar tècniques per a recollir informació sobre l'estudi del funcionament dels individus, grups o organitzacions.

# CE20. Elaborar i redactar informes tècnics i científics sobre els resultats de l'avaluació, la investigació o els serveis sol·licitats, tenint en compte el codi ètic i deontològic de la professió.

Amunt

L'assignatura s'articula en les següents cinc unitats temàtiques:

U1. Aspectes bàsics de l'anàlisi multivariant.

U2. Anàlisi de components principals i anàlisi factorial.

U3. Anàlisi de correspondències i escalament multidimensional.

U4. Regressió múltiple i regressió logística.

U5. Anàlisi de la variància i anàlisi multivariant de la variància.

Per tal de donar un marc general que cohesioni les tècniques estadístiques que es tracten entre les U2 i U5, s'inclouen dos texts editats per la UOC i un vídeo. Pel que fa als textos, s'inclou, per un costat, una presentació, que contextualitza l'anàlisi multivariant i quin enfoc volem donar-li des d'aquesta assignatura. Per altre costat, s'inclou la U1, que resumeix la resta d'unitats. De forma concisa, s'exposa per a què serveix cadascuna de les tècniques que són tractades a la resta d'unitats i quins criteris hem d'emprar a l'hora d'escollir-ne una o altra. Pel que fa al vídeo, fa una introducció a què és l'anàlisi multivariant, quan s'empra i quins problemes pretén resoldre.

# Presentació

# Aspectes bàsics de l'anàlisi multivariant: El cas de la discriminació de gènere a la Universitat de Berkeley. Associació, confusió i causalitat.         Disseny de la investigació i inferència estadística. Què és l'anàlisi multivariant i per a què serveix?. Una classificació de les tècniques d'anàlisi multivariant. Una guia per a l'elecció de les tècniques d'anàlisi multivariant. El procés de construcció de models multivariants.

# Análisis Multivariante con SPSS: vídeo d'un seminari metodològic de la UOC.

Per a cadascuna de la resta d'unitats temàtiques, de la U2 a la U5, es proporcionen un conjunt de lectures, que es poden escalar des de les més bàsiques a les més avançades. Amb aquestes lectures, l'alumne serà capaç d'iniciar-se en el procés de construcció i interpretació d'un model multivariant. Amb intenció transversal sobre les unitats temàtiques, s'inclouen un conjunt de lectures -i un vídeo- que pretenen fer-nos assolir un ús bàsic d'Spss, programari estadístic especialitzat en el càlcul de models multivariants.

L'alumne haurà de llegir obligatòriament les lectures relacionades amb la tècnica que triï emprar a les PAC2 i PAC3.Es recomana llegir també la resta de lectures.

# En relació als Components principals i Factorial:

Ximenez, M. C. i San Martín, R. (2004). Fundamentos de las técnicas multivariantes. Madrid: UNED: Análisis factorial, pp. 97-126

 Ferrando, J., & Anguiano-Carrasco, C. (2010). El análisis factorial como técnica de investigación psicológica. Papeles Del Psicólogo, 31(1), 18-33.

 # En relació a l'Anàlisi de correspondències i escalament multidimensional Components principals i Factorial:

Greenacre, M. (2008). La práctica del análisis de correspondencias. Fundación BBVA. http://www.multivariatestatistics.org/practica.html

Díaz, V (2002). Técnicas de análisis multivariante para investigación social y comercial. Ejemplos prácticos utilizando SPSS version 11. Madrid: RA-MA Editorial: Análisis de correspondencias, pp. 157-266

Arce, C., de Francisco, C. i Arce, I. (2010). Escalamiento multidimensional: concepto y aplicaciones. Papeles Del Psicólogo, 31(1), 46-56.

 # En relació a la regressió múltiple i a la regressió logística:

Martínez, R. (1999). El análisis multivariante en la investigación científica. Madrid: La Muralla: Análisis de dependencia, pp. 78-114

 # En relació a l'ANOVA dos factors/ANCOVA i MANOVA/MANCOVA:

Catena, A., Ramos, M. M. i Trujillo, H. M. (2003). Análisis multivariado. Un manual para investigadores. Madrid: Biblioteca Nueva: Análisis multivariado de la varianza (MANOVA) y covarianza (MANCOVA), pp. 255-302

Amunt

Tècniques d'anàlisi de dades quantitatives Web
SPSSSC Programari en línia
Recurs audiovisual Audiovisual
Introducció a l'anàlisi multivariant Web
Introducció a l'anàlisi multivariant PDF

Amunt

El material principal de Tècniques avançades d'anàlisi de dades és un text, en format web i/o en PDF (imprimible en paper), el qual conté la presentació i la introducció a les unitats temàtiques que componen els continguts de l'assignatura.

Algunes aplicacions interessants són:         

# PSPP, alternativa lliure a SPSS: http://www.gnu.org/software/pspp/

 

 

Amunt

La Normativa acadèmica de la UOC disposa que el procés d'avaluació es fonamenta en el treball personal de l'estudiant i pressuposa l'autenticitat de l'autoria i l'originalitat dels exercicis fets.

La manca d'originalitat en l'autoria o el mal ús de les condicions en què es fa l'avaluació de l'assignatura és una infracció que pot tenir conseqüències acadèmiques greus.

L'estudiant serà qualificat amb un suspens (D/0) si es detecta manca d'originalitat en l'autoria d'alguna activitat avaluable (pràctica, prova d'avaluació contínua (PAC) o final (PAF), o la que es defineixi al pla docent), sigui perquè ha utilitzat material o dispositius no autoritzats, sigui perquè ha copiat textualment d'internet, o ha copiat d'apunts, de materials, de manuals o d'articles (sense la citació corresponent), d'altres estudiants, o per qualsevol altra conducta irregular.

La qualificació de suspens (D/0) en les qualificacions finals d'avaluació contínua pot comportar l'obligació de fer l'examen presencial per a superar l'assignatura (si hi ha examen i si superar-lo és suficient per a superar l'assignatura segons indiqui el pla docent).

Quan aquesta mala conducta es produeixi durant la realització de les proves d'avaluació finals presencials, l'estudiant pot ser expulsat de l'aula, i l'examinador farà constar tots els elements i la informació relatius al cas.

D'altra banda, aquesta conducta pot donar lloc a la incoació d'un procediment disciplinari i l'aplicació, si escau, de la sanció que correspongui.

La UOC habilitarà els mecanismes que consideri oportuns per a vetllar per la qualitat de les seves titulacions i garantir l'excel·lència i la qualitat del seu model educatiu.

Amunt

Aquesta assignatura només es pot superar a partir de l'avaluació contínua (AC). La nota final d'avaluació contínua esdevé la nota final de l'assignatura. La fórmula d'acreditació de l'assignatura és la següent: AC.

 

Amunt