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Academic Year/course: 2021/22

613 - Degree in Psychology

31215 - Data Analysis II


Syllabus Information

Academic Year:
2021/22
Subject:
31215 - Data Analysis II
Faculty / School:
301 - Facultad de Ciencias Sociales y Humanas
Degree:
613 - Degree in Psychology
ECTS:
6.0
Year:
2
Semester:
Second semester
Subject Type:
Basic Education
Module:
---

1. General information

1.1. Aims of the course

The main objective of this subject is to introduce the student to the fundamentals of inferential statistics and train them in the performance of statistical analyses with the computer.

1.2. Context and importance of this course in the degree

The subject "Data Analysis II" is one of the four subjects linked to the area of "Methodology of human behavior research" of the curriculum of the Degree in Psychology. This subject is compulsory and consists of 6 credits. It is taught in the second semester of the second year. While the subject "Data Analysis I" focuses on descriptive statistics, the subject "Data Analysis II" focuses on inferential statistics.

1.3. Recommendations to take this course

To follow this subject without problem, it is necessary to have properly assimilated the subjects "Research methods" and "Data analysis I". In this subject we will work with various mathematical equations. However, the aim of this subject is not to memorize these equations, but to understand them. Therefore, the greatest effort required by this subject is not that of memorization, but that of understanding mathematical concepts.

2. Learning goals

2.1. Competences

General competences

CG05 - Demonstrate critical ability to make relevant decisions.

CB1 - That students have demonstrated knowledge in an area of study that starts from the basis of general secondary education, and is usually found at a level that, although supported by advanced textbooks, also includes some aspects that involve knowledge from the forefront of their field of study.

CB3 - That students have the ability to gather and interpret relevant data (usually within their area of study) to make judgments that include reflection on relevant social, scientific or ethical issues.

CB4 - That students can transmit information, ideas, problems and solutions to both a specialized and non-specialized audience.

CB5 - That students have developed those learning skills necessary to undertake further studies with a high degree of autonomy.

Specific competences

CE03 - Apply information collection techniques, obtain relevant data for the evaluation of programs and/or psychological interventions.

CE09 - Manage, analyze and interpret data in the frameworks of disciplinary knowledge typical of the different fields of psychology.

CE10 - Make decisions in a critical way on the choice, application and interpretation of the results derived from the different methods of psychological research.

CE11 - Disseminate the knowledge derived from theoretical reviews and the results of psychological research.

Transversal competences

CT04 - Acquire essential notions of scientific thought.

2.2. Learning goals

The student, to overcome this subject, must demonstrate the following results:

1. Know the two existing procedures by which statistical inferences can be made: the estimation of parameters and the contrast of hypotheses.

2. Given a specific research problem, identify the most appropriate type of statistical analysis to solve it and carry out the statistical analysis with statistical software (SPSS or another).

3. Correctly interpret the statistical results obtained with statistical software (SPSS or another).

2.3. Importance of learning goals

Statistics is a mathematical discipline used in psychology as well as in other social sciences. Thanks to it, psychology is a discipline with a scientific character. Although a psychologist may have no intention of engaging in research, the way psychologists transmit new advances is through statistical language. Therefore, it is necessary for every psychologist to master statistical terminology and know how to proceed with statistics. In addition, a good training in statistics allows the psychologist to critically evaluate the quality of scientific work. At the end of the course, the student will be able to apply different statistical analyses, which will be very useful for the research that he or she will carry out later in his/her final degree work.

3. Assessment (1st and 2nd call)

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

The overall score of the subject will be obtained from two evaluations. One evaluation will be obtained based on the evaluation of the works and deliveries made during the course and the other based on the final test. The overall score will be obtained by means of the weighted average of both evaluations, in which the weighting of the evaluation of the works and deliveries, as well as that of the evaluation of the final test, will be between 40% and 60%.

For more information consult the Norms Regulation of Learning Evaluation of the University of Zaragoza:

https://zaguan.unizar.es/record/30538/files/norma_estudiantesEvaluacionAprendizaje_2010_original.pdf

4. Methodology, learning tasks, syllabus and resources

4.1. Methodological overview

The main methodology that will be used to teach the theoretical part of the subject will be the master class, in which the fundamentals of inferential statistics and different statistical analyses will be explained. As for the main methodology that will be used in the practical part, it will be through the resolution of problems with computer. Another methodology that will be used will be tutoring, as a means to solve doubts about the contents of the subject that are developed in class.

4.2. Learning tasks

The activities will consist mainly of the performance of statistical analyses with a statistical software (SPSS or other).

4.3. Syllabus

SECTION 1. Introduction to inferential statistics

SECTION 2. Hypothesis contrast and parameter estimation

SECTION 3. Comparison of two means

SECTION 4. Analysis of uni- and multifactorial variance

SECTION 5. Multiple linear regression

4.4. Course planning and calendar

Course planning will be provided to students in advance through Moodle.

The timetable and key dates of the subject can be consulted on the website of the Faculty of Social and Human Sciences (http://fcsh.unizar.es/).

4.5. Bibliography and recommended resources

To consult the bibliography of the subject, search for the subject in the library of the University of Zaragoza on the following website:

http://psfunizar10.unizar.es/br13/eBuscar.php?tipo=a


Curso Académico: 2021/22

613 - Graduado en Psicología

31215 - Análisis de datos II


Información del Plan Docente

Año académico:
2021/22
Asignatura:
31215 - Análisis de datos II
Centro académico:
301 - Facultad de Ciencias Sociales y Humanas
Titulación:
613 - Graduado en Psicología
Créditos:
6.0
Curso:
2
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 introducir al alumno en los fundamentos de la estadística inferencial y capacitarle en la realización de análisis estadísticos con el ordenador.

1.2. Contexto y sentido de la asignatura en la titulación

La asignatura “Análisis de datos II” es una de las cuatro de las asignaturas vinculadas al área de “Metodología de la investigación del comportamiento humano” del plan de estudios del Grado en Psicología. Esta asignatura es de carácter obligatorio y consta de 6 créditos. Se imparte en el segundo cuatrimestre del segundo curso. Si bien la asignatura "Análisis de datos I" se centra en la estadística descriptiva, la asignatura "Análisis de datos II" se enfoca en la estadística inferencial.

1.3. Recomendaciones para cursar la asignatura

Para seguir sin problema esta asignatura, es necesario haber asimilado adecuadamente las asignaturas “Métodos de investigación” y “Análisis de datos I”. En esta asignatura se trabajarán con diversas ecuaciones matemáticas. No obstante, el objetivo de esta asignatura no se trata de memorizar estas ecuaciones, sino de entenderlas. Por tanto, el esfuerzo mayor que requiere esta asignatura no es el de memorización, sino el de comprensión de conceptos matemáticos.

2. Competencias y resultados de aprendizaje

2.1. Competencias

Competencias generales

CG05 - Demostrar capacidad crítica para tomar decisiones pertinentes.

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.

CB2 - 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.

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.

CB4 - Que los estudiantes puedan transmitir información, ideas, problemas y soluciones a un público tanto especializado como no especializado.

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

 

Competencias específicas

CE03 - Aplicar las técnicas de recogida de información, obtener datos relevantes para la evaluación de los programas y/o intervenciones psicológicas.

CE09 - Gestionar, analizar e interpretar datos en los marcos de los conocimientos disciplinarios propios de los diferentes ámbitos de la psicología.

CE10 - Tomar decisiones de manera crítica sobre la elección, aplicación e interpretación de los resultados derivados de los distintos métodos de investigación psicológica.

CE11 - Difundir el conocimiento derivado de las revisiones teóricas y de los resultados de la investigación psicológica.

 

Competencias transversales

CT04 - Adquirir nociones esenciales del pensamiento científico.

2.2. Resultados de aprendizaje

El estudiante, para superar esta asignatura, deberá demostrar los siguientes resultados:

1. Conocer los dos procedimientos existentes por el cual se puede realizar inferencias estadísticas: la estimación de parámetros y el contraste de hipótesis.

2. Dado un problema de investigación concreto, identificar el tipo de análisis estadístico más adecuado para resolverlo y llevar a cabo el análisis estadístico con un software propio de estadística (SPSS u otro).

3. Interpretar correctamente los resultados estadísticos obtenidos con un software propio de estadística (SPSS u otro).

2.3. Importancia de los resultados de aprendizaje

La estadística es una disciplina matemática que se utiliza en psicología, así como en otras ciencias sociales. Gracias a ella, la psicología es una disciplina con carácter científico. Aunque un psicólogo no tenga intención de dedicarse a la investigación, la forma en que los psicólogos transmiten los nuevos avances es por medio del lenguaje estadístico. Por ello, es necesario que todo psicólogo domine la terminología estadística y conozca la forma de proceder de la estadística. Además, una buena formación en estadística posibilita que el psicólogo pueda evaluar de forma crítica la calidad de los trabajos científicos. Al final del curso, el alumno será capaz de aplicar distintos análisis estadísticos.

3. Evaluación

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

La puntuación global de la asignatura se obtendrá a partir de dos evaluaciones. Una evaluación se obtendrá en base a la evaluación de los trabajos y entregas realizados durante el curso y la otra en base a la prueba final. La puntuación global se obtendrá mediante el promedio ponderado de ambas evaluaciones, en el que la ponderación de la evaluación de los trabajos y entregas, así como el de la evaluación de la prueba final, será entre el 40% y el 60%.

 

Para más información consultar el Reglamento de Normas de Evaluación del Aprendizaje de la Universidad de Zaragoza:

https://zaguan.unizar.es/record/30538/files/norma_estudiantesEvaluacionAprendizaje_2010_original.pdf

4. Metodología, actividades de aprendizaje, programa y recursos

4.1. Presentación metodológica general

La principal metodología que se utilizará para impartir la parte teórica de la asignatura será la lección magistral, en el que se explicarán los fundamentos de la estadística inferencial y los distintos análisis estadísticos. En cuanto a la principal metodología que se utilizará en la parte práctica, será mediante la resolución de problemas con ordenador. Otra metodología que se utilizará será la tutorización, como un medio para solventar dudas sobre los contenidos de la materia que se van desarrollando en clase.

4.2. Actividades de aprendizaje

Las actividades consistirán fundamentalmente en la realización de análisis estadísticos con un software de estadística (SPSS u otro).

4.3. Programa

TEMA 1. Introducción a la estadística inferencial

TEMA 2. Contraste de hipótesis y estimación de parámetros

TEMA 3. Comparación de dos medias

TEMA 4. Análisis de la varianza uni y multifactorial

TEMA 5. Regresión lineal múltiple

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

La planificación de las actividades de aprendizaje será facilitada al alumnado con antelación a través de Moodle.

 

Los horarios y fechas clave de la asignatura pueden consultarse en la página web de la Facultad de Ciencias Sociales y Humanas (http://fcsh.unizar.es/).

4.5. Bibliografía y recursos recomendados

Para consultar la bibliografía de la asignatura, busque la asignatura en la biblioteca de la Universidad de Zaragoza en la siguiente página web:

http://psfunizar10.unizar.es/br13/eBuscar.php?tipo=a