2019/20
25912 - Metodología de la investigación II
301 - Facultad de Ciencias Sociales y Humanas
Obligatoria
Psicología
4.3. Programa
TEMA 1. Introducción
1. ¿Qué es el análisis estadístico?
1. Estadística descriptiva
2. Estadística inferencial
2. Niveles de indagación
1. Descriptiva
2. Relacional
3. Explicativa
3. Escalas de medida
1. Nominal
2. Ordinal
3. De intervalo
4. De razón
4. Variables continuas y discretas
5. Variables cuantitativas, cualitativas y semicuantitativas
TEMA 2. Introducción a la probabilidad
1. Definiciones
1. Elementos
2. Tipos de espacio muestral
2. Tipos de experimentos
1. Deterministas
2. Aleatorios
3. Definición de probabilidad
1. Enfoque clásico o a priori
2. Enfoque frecuentista o a posteriori
4. Probabilidad condicional
5. Teoremas básicos
1. Teorema de la adición
2. Teorema del producto
TEMA 3. Muestreo
1. Conceptos básicos
1. Población y parámetro
2. Muestra y estadístico
2. Tipos de muestreo
1. Muestreo aleatorio con reposición (muestreo aleatorio simple)
2. Muestreo aleatorio sin reposición
3. Otros tipos de muestreos aleatorios
1. Sistemático
2. Estratificado
3. Por conglomerados
TEMA 4. Distribuciones muestrales
1. Conceptos básicos
1. Experimento determinista y experimento aleatorio
2. Variable aleatoria
3. Función de probabilidad y función de distribución
2. Distribución muestral
1. Definición
2. Ejemplo de distribución muestral
3. Caracterización de una distribución muestral
1. Forma
2. Media
3. Desviación típica (Error típico)
3. Distribución muestral de la media (Curva normal y distribución t de Student)
1. Teorema del límite central
2. Curva normal
1. Propiedades de la curva normal
2. Tipificación de una variable
3. Distribución t de Student
1. Condiciones que dan lugar a una distribución t de Student
2. Propiedades
4. Distribución muestral de la varianza (Distribución X2 de Pearson)
1. Condiciones que dan lugar a una distribución X2 de Pearson
2. Propiedades
5. Distribución muestral de la proporción (Distribución binomial)
1. Condiciones que dan lugar a una distribución binomial
2. Propiedades
6. Distribución muestral de la proporción de dos varianzas (Distribución F de Snedecor)
1. Condiciones que dan lugar a una distribución F de Snedecor
2. Propiedades
TEMA 5. Estimación de parámetros
1. Estimación puntual
1. Definición
2. Propiedades de un buen estimador
1. Carencia de sesgo
2. Consistencia
3. Eficiencia
4. Suficiencia
2. Estimación por intervalos de confianza
1. Definición
2. Definición del nivel de confianza (1-α) y nivel de riesgo (α)
3. Relación entre la amplitud y el nivel de confianza
4. Relación entre la amplitud y la precisión (Error máximo)
5. Estimación de intervalo de confianza para la media
1. Con una muestra grande
2. Con una muestra pequeña
6. Estimación de intervalo de confianza para la varianza
1. Utilizando X2
2. Utilizando la aproximación a la normal
7. Intervalo de confianza de la proporción
1. Con una muestra grande
2. Con una muestra pequeña
3. Precisión de la estimación y el tamaño de la muestra
1. Para la media
1. Con una muestra grande
2. Con una muestra pequeña
2. Para la varianza
3. Para la proporción
TEMA 6. Contrastes de hipótesis
1. Definición
2. Diferencia entre hipótesis científica e hipótesis estadística
3. Las hipótesis estadísticas
1. La hipótesis nula
2. La hipótesis alternativa
4. Hipótesis unilaterales o bilaterales
5. Los supuestos
6. El estadístico de contraste
7. La regla de decisión
1. La zona de rechazo (Zona crítica)
2. La zona de aceptación
8. La decisión
1. Significado de rechazar la hipótesis nula
2. Significado de aceptar la hipótesis alternativa
9. Error de tipo I, error de tipo II, α y β
10. Tres factores de los que depende β
1. La distancia que separa la distribución de la hipótesis nula de la distribución de la hipótesis alternativa
2. El valor de α
3. El tamaño del error típico de la distribución muestral
11. Nivel crítico
1. Para contrastes unilaterales
2. Para contrastes bilaterales
12. Relación entre la estimación por intervalos y contraste de hipótesis
TEMA 7. Contrastes de hipótesis sobre medias
1. Contraste de hipótesis sobre una media
1. Cuando conocemos la varianza poblacional (Distribución normal)
2. Cuando se desconoce la varianza poblacional y la muestra es pequeña (Distribución t de Student)
2. Contraste de hipótesis sobre dos medias independientes
1. Suponiendo varianzas iguales
2. Suponiendo varianzas distintas
3. Contraste de hipótesis sobre medias relacionadas
4. El tamaño de efecto en los contrastes de medias
TEMA 8. Análisis de varianza de un factor
1. El modelo lineal general
2. Introducción al análisis de varianza
1. Modelos de ANOVA
2. La lógica del ANOVA
3. ANOVA de un factor, de efectos fijos, completamente aleatorizado
1. Estructura de datos y notación
2. El modelo
3. Los supuestos
4. El estadístico de contraste
5. Resumen del modelo
4. ANOVA de un factor, de efectos fijos, con medidas repetitas
1. Estructura de datos y notación
2. El modelo
3. Los supuestos
4. El estadístico de contraste
5. Resumen del modelo
5. Efectos fijos y efectos aleatorios
6. Medidas del tamaño del efecto