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Academic Year/course: 2021/22

613 - Degree in Psychology

31205 - Data Analysis I

Syllabus Information

Academic Year:

2021/22

Subject:

31205 - Data Analysis I

Faculty / School:

301 - Facultad de Ciencias Sociales y Humanas

Degree:

613 - Degree in Psychology

ECTS:

6.0

Year:

Semester:

Second semester

Subject Type:

Basic Education

Module:

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1. General information

1.1. Aims of the course

The aim of this subject is to introduce the student to the bases of descriptive statistics. Basically, the following will be addressed:
- Fundamentals of descriptive statistics and introduction to statistical inference.
- Application of the techniques learned using the SPSS statistical software.

1.2. Context and importance of this course in the degree

The Research Methods subject is the second of four subjects in the Methodology of the Behavioral Research area of the Psychology degree at the University of Zaragoza. It is an important subject for:
- Learn the basics of descriptive statistics.
- Learn different data analysis techniques and their application with SPSS software.

1.3. Recommendations to take this course

No previous knowledge is required.

2. Learning goals

2.1. Competences

- Having acquired work habits that imply thoroughness and systematicity in the statistical treatment, as a form of self-protection against errors, as well as rigor and prudence in interpreting the results.
- Have acquired the motivation to find suggestive interpretations in the patterns that descriptively or graphically show the data.
- Know the underlying logic in the testing of statistical hypotheses and be able to apply some simple testing techniques using the studied computer application (SPSS).
- Be able to interpret and elaborate, at the descriptive level, the results sections of the research reports, effectively communicating the patterns identified in the observations made.

2.2. Learning goals

- Identify the measurement scale of the data as a previous step to distinguish the statistical treatment of each variable according to its measurement scale.
- Analyze the data related to samples of measurements of a quantitative variable, in the sense of ordering and organizing them in a meaningful way, as well as summarizing them in indicators and statistics of frequency, central tendency and variability, and interpreting the results.
- Detect, identify and assess linear covariation patterns between pairs of variables, understanding the difference between correlation and causality, becoming familiar with the concept of statistical adjustment and learning to use simple linear models for prediction.
- Prepare and interpret Contingency Tables, as a tool for descriptive analysis of the relationship between categorical variables.
- Know the general structure of a data analysis computer application commonly used in psychology and be able to carry out the statistical analyzes that are part of the program (SPSS) with it.

2.3. Importance of learning goals

Statistics is a mathematical discipline that is used in Psychology and other Social Sciences. Due to it and the Research Methods, Psychology is a scientific discipline. A good training in statistics makes it possible to understand a scientific publication, as well as to determine its degree of validity, in order to decide whether to apply it in professional practice. The professional work of a psychologist requires knowledge of scientific publications in the specialty in which they work (although they do not intend to dedicate themselves to research). This allows the psychologist to apply the best possible interventions.

3. Assessment (1st and 2nd call)

3.1. Assessment tasks (description of tasks, marking system and assessment criteria)

Assessment will consist of:

- Continuous assement/ assigments (40-60%)

- Final examination (40-60%)

4. Methodology, learning tasks, syllabus and resources

4.1. Methodological overview

The subject includes theoretical classes and practical classes.
Theoretical classes are aimed at explaining technical knowledge of Data Analysis 1.
The practical classes have the objective of working on the theoretical contents learned in order to strengthen them, generally working with the SPSS software.

4.2. Learning tasks

The activities will be varied, and will include both exercises that will be carried out individually to consolidate the most relevant theoretical concepts of the subject, as well as another set of practices that, from teamwork, give the opportunity to go deeper into the different aspects of the subject.

4.3. Syllabus

PART 1. DESCRIPTIVE STATISTICS WITH ONE VARIABLE

PART 2. DESCRIPTIVE STATISTICS WITH MORE THAN ONE VARIABLE

PART 3. INTRODUCTION TO STATISTICAL INFERENCE

4.4. Course planning and calendar

At the beginning of the course, the students are provided with the calendar with all the activities.

Exam times and dates can be found on the faculty website: http://fcsh.unizar.es/.

Moodle will be used to communicate the other relevant dates.

4.5. Bibliography and recommended resources

Pardo, A., Ruiz, M. A. y San Martín, R. (2009). Análisis de datos en ciencias sociales y de la salud I. Madrid: Síntesis.

Curso Académico: 2021/22

613 - Graduado en Psicología

31205 - Análisis de datos I

Información del Plan Docente

Año académico:

2021/22

Asignatura:

31205 - Análisis de datos I

Centro académico:

301 - Facultad de Ciencias Sociales y Humanas

Titulación:

613 - Graduado en Psicología

Créditos:

6.0

Curso:

Periodo de impartición:

Segundo semestre

Clase de asignatura:

Formación básica

Materia:

Estadística

1. Información Básica

1.1. Objetivos de la asignatura

El objetivo principal de esta asignatura es el de introducir al alumno en las bases de la estadística descriptiva. De forma básica se abordará:

- Fundamentos de estadística descriptiva e introducción a la inferencia estadística.

- Aplicación de las técnicas aprendidas mediante el software estadístico SPSS.

1.2. Contexto y sentido de la asignatura en la titulación

La asignatura Métodos de investigación es la segunda de cuatro asignaturas del área de Metodología de la investigación del comportamiento del grado de Psicología de la Universidad de Zaragoza. Es una asignatura importante para:

- Aprender los fundamentos de la estadística descriptiva.

- Aprender distintas técnicas de análisis de datos y su aplicación con el software SPSS.

1.3. Recomendaciones para cursar la asignatura

No se requieren conocimientos previos más allá de los propios de la educación obligatoria.

2. Competencias y resultados de aprendizaje

2.1. Competencias

- Haber adquirido hábitos de trabajo que impliquen minuciosidad y sistematicidad en el tratamiento estadístico, como forma de autoprotección contra los errores, así como de rigor y prudencia en la interpretación de los resultados.

- Haber adquirido la motivación por encontrar interpretaciones sugerentes en los patrones que descriptiva o gráficamente muestren los datos.

- Conocer la lógica subyacente en el contraste de hipótesis estadísticas y ser capaz de aplicar algunas técnicas de contraste sencillas mediante la aplicación informática estudiada (SPSS).

- Ser capaz de interpretar y elaborar, a nivel descriptivo, las secciones de resultados de los informes de investigación, comunicando de forma eficaz los patrones identificados en las observaciones hechas.

2.2. Resultados de aprendizaje

- Identificar la escala de medida de los datos como paso previo para distinguir el tratamiento estadístico de cada variable según su escala de medida.

- Analizar los datos relativos a muestras de mediciones de una variable cuantitativa, en el sentido de ordenarlos y organizarlos de una forma significativa, así como de resumirlos en indicadores y estadísticos de frecuencia, tendencia central y variabilidad, y de interpretar los resultados.

- Detectar, identificar y valorar patrones de covariación lineal entre pares de variables, comprendiendo la diferencia entre correlación y causalidad, familiarizándose con el concepto de ajuste estadístico y aprendiendo a emplear los modelos lineales simples para la predicción.

- Confeccionar e interpretar Tablas de Contingencia, como herramienta para el análisis descriptivo de la relación entre variables categóricas.

- Conocer la estructura general de una aplicación informática de Análisis de Datos de uso habitual en psicología y ser capaz realizar con ella los análisis estadísticos que forman parte del programa (SPSS).

2.3. Importancia de los resultados de aprendizaje

La estadística es una disciplina matemática que se utiliza en psicología y en otras ciencias sociales. Gracias a ella y a la metodología de la investigación, la psicología es una disciplina con carácter científico. Una buena formación en estadística posibilita la compresión de una publicación científica, así como determinar el grado de validez que tienen, para de ese modo decidir si aplicarla en la práctica profesional. El trabajo profesional de un psicólogo requiere conocer las publicaciones científicas en la especialidad en la que se trabaja (aunque no tenga intención de dedicarse a la investigación). Esto permite que el psicólogo aplique las mejores intervenciones posibles.

3. Evaluación

3.1. Tipo de pruebas y su valor sobre la nota final y criterios de evaluación para cada prueba

La evaluación constará de:

- Entregas y trabajo (40-60% de la evaluación).

- Examen final (40-60% de la evaluación).

Nota: en caso de alarma sanitaria la evaluación y la docencia se realizarán de manera no presencial, por vía telemática.

4. Metodología, actividades de aprendizaje, programa y recursos

4.1. Presentación metodológica general

La asignatura comprende clases teóricas y clases prácticas.

Las clases teóricas van dirigidas a explicar conocimiento técnico de análisis de datos 1.

Las clases prácticas tienen el objetivo de trabajar sobre los contenidos teóricos aprendidos con la finalidad de afianzarlos, trabajando generalmente con el software SPSS.

4.2. Actividades de aprendizaje

Las actividades serán variadas, y comprenderán tanto ejercicios que se realizarán de manera individual para afianzar los conceptos teóricos más relevantes de la asignatura, como otro conjunto de prácticas que, desde el trabajo en equipo, den la oportunidad de profundizar más en los distintos aspectos de la asignatura.

4.3. Programa

PARTE 1. ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA CON UNA VARIABLE

PARTE 2. ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA CON MÁS DE UNA VARIABLE

PARTE 3. INTRODUCCIÓN A LA INFERENCIA ESTADÍSTICA

4.4. Planificación de las actividades de aprendizaje y calendario de fechas clave

Al inicio de la asignatura se proporciona a los estudiantes el calendario con todas las actividades. Los horarios y fechas de examen pueden consultarse en la web de la facultad: http://fcsh.unizar.es/.

Para la comunicación de las otras fechas relevante se empleará Moodle.