Técnicas avanzadas de análisis de datos Código:  80.556    :  3
Consulta de los datos generales   Descripción   Campos profesionales en el que se proyecta   Conocimientos previos   Objetivos y competencias   Contenidos   Consulta de los recursos de aprendizaje de los que dispone la asignatura   Informaciones sobre la evaluación en la UOC   Consulta del modelo de evaluación  
Este es el plan docente de la asignatura. Os servirá para planificar la matrícula (consultad si la asignatura se ofrece este semestre en el espacio del Campus Más UOC / La Universidad / Planes de estudios). Una vez empiece la docencia, tenéis que consultarlo en el aula. (El plan docente puede estar sujeto a cambios).

Técnicas avanzadas de análisis de datos (80.556) es una asignatura optativa del área de metodología de la investigación al programa de grado de psicología.

Esta asignatura se propone abordar los conocimientos, las habilidades y los valores vinculados con el desarrollo de modelos estadísticos que permiten llevar a cabo un análisis complejo de los datos obtenidos en la investigación cuantitativa. En este sentido, la asignatura presenta el análisis multivariante como el marco analítico general que permite modelar las múltiples relaciones existentes entre varias variables de forma simultánea y se plantea, como objetivo general, proporcionar a los estudiantes con conocimientos estadísticos una aproximación general al proceso de construcción de modelos multivariants de dependencia y de interdependencia.

Para hacer esto, introduce algunas de las técnicas disponibles más importantes cómo son el análisis de componentes principales, la regresión múltiple, la regresión logística y el análisis de la varianza (ANOVA) de dos o más factores. Estos conocimientos avanzados tienen que servir de ayuda a los estudiantes para valorar la conveniencia de llevar a cabo un análisis multivariante en función de los objetivos de la investigación, así como familiarizarse con las características de las diferentes técnicas y las condiciones en que pueden ser utilizadas.

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El bloque de asignaturas descrito tiene como denominador común la aplicación del análisis de datos para contrastar hipótesis de investigación a partir de metodología científica en las ciencias sociales y del comportamiento.

Los contenidos de Técnicas avanzadas de análisis de datos están planteados con una perspectiva general y tienen pleno sentido en cualquier área de conocimiento o de aplicación de la psicología: Psicología clínica y de la salud, Psicología de la educación, Psicología del trabajo y de las organizaciones o Psicología de la intervención social.

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El estudiante interesado en esta asignatura debe haber superado previamente las asignaturas obligatorias del área de metodología de la investigación del programa de Psicología y, particularmente, todas aquellas que abordan los diferentes aspectos vinculados con el desarrollo de la investigación cuantitativa como son Introducción a los métodos de investigación en psicología (10.505), métodos de investigación cuantitativa
(10.511), Técnicas de análisis de datos cuantitativos (10.512) y Psicometría (10.524).

En este sentido, tratándose de una asignatura que se ocupa de algunas de las técnicas de análisis multivariante más importantes, es imprescindible que el estudiante haya alcanzado adecuadamente los conocimientos previos relacionados con los fundamentos básicos y la aplicación del método científico, el diseño de la investigación en Psicología y, muy especialmente, las técnicas de análisis univariante y bivariante de los datos cuantitativos.

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Competencias básicas:
  • Que los estudiantes sepan aplicar sus conocimientos a su trabajo o vocación de una forma profesional y posean las competencias que suelen demostrarse por medio de la elaboración y defensa de argumentos y la resolución de problemas dentro de su área de estudio.
  • 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.
  • Que los estudiantes hayan desarrollado aquellas habilidades de aprendizaje necesarias para emprender estudios posteriores con un alto grado de autonomía.

Competencias transversales:
  • Analizar y sintetizar.
  • Buscar y gestionar datos y materiales de investigación, siendo flexible y mostrando respeto y discreción en el uso de datos que afecten a personas, grupos e instituciones.
  • Interpretar el contenido y el alcance de la información recibida o pedida, oralmente o por escrito, y el tratamiento que hay que darle según la naturaleza del hecho de que se trate.
  • Leer de forma crítica la bibliografía científica, evaluando su procedencia, situándola dentro de un marco epistemológico e identificando y contrastando sus aportaciones en relación con el conocimiento disciplinario disponible.
  • Realizar juicios y valoraciones críticas argumentadas.
  • Usar documentos, textos y publicaciones en una tercera lengua (inglés).

Competencias específicas:

  • Formular y contrastar hipótesis sobre las demandas y las necesidades de los destinatarios y sobre la investigación.
  • Valorar, contrastar y tomar decisiones sobre la elección de los modelos, teorías, instrumentos y técnicas más adecuadas en cada contexto de evaluación e intervención.
  • Aplicar técnicas para recoger información sobre el estudio del funcionamiento de los individuos, grupos u organizaciones.
  • Elaborar i redactar informes técnicos y científicos sobre los resultados de la evaluación, la investigación o los servicios solicitados, teniendo en cuenta el código ético y deontológico de la profesión.

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Esta asignatura culmina con un informe de análisis multivariante. El informe constituye la entrega de la tercera PEC. La segunda PEC prepara el terreno para dicho informe haciendo los análisis univariantes y bivariantes previos necesarios.

Las primeras actividades de esta asignatura permitiran a los alumnos familiarizarse con el entorno de trabajo y el conjunto de datos que será objeto de análisis a lo largo de todo el semestre. Se trabajara con la Encuesta Social Europea (ESS, por sus siglas en inglès). 

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Introducción al análisis multivariante PDF
Técnicas de análisis de datos cuantitativos Web
Análisis estadístico en JASP: una guía para estudiantes PDF
Un ejemplo de análisis multivariante Audiovisual
Una aproximación al análisis multivariante Audiovisual

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El proceso de evaluación se fundamenta en el trabajo personal del estudiante y presupone la autenticidad de la autoría y la originalidad de los ejercicios realizados.

La falta de autenticidad en la autoría o de originalidad de las pruebas de evaluación; la copia o el plagio; el intento fraudulento de obtener un resultado académico mejor; la colaboración, el encubrimiento o el favorecimiento de la copia, o la utilización de material o dispositivos no autorizados durante la evaluación, entre otras, son conductas irregulares que pueden tener consecuencias académicas y disciplinarias graves.

Por un lado, si se detecta alguna de estas conductas irregulares, puede comportar el suspenso (D/0) en las actividades evaluables que se definan en el plan docente -incluidas las pruebas finales- o en la calificación final de la asignatura, ya sea porque se han utilizado materiales o dispositivos no autorizados durante las pruebas, como redes sociales o buscadores de información en internet, porque se han copiado fragmentos de texto de una fuente externa (internet, apuntes, libros, artículos, trabajos o pruebas de otros estudiantes, etc.) sin la correspondiente citación, o porque se ha practicado cualquier otra conducta irregular.

Por el otro, y de acuerdo con las normativas académicas, las conductas irregulares en la evaluación, además de comportar el suspenso de la asignatura, pueden dar lugar a la incoación de un procedimiento disciplinario y a la aplicación, si procede, de la sanción que corresponda.

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Esta asignatura sólo puede superarse a partir de la evaluación continua (EC). La nota final de evaluación continua se convierte en la nota final de la asignatura. La fórmula de acreditación de la asignatura es la siguiente: EC.

 

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