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Academic Year/course: 2022/23

613 - Degree in Psychology

31215 - Data Analysis II


Syllabus Information

Academic Year:
2022/23
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.

 

These approaches and objectives are aligned with some of the Sustainable Development Goals, SDG, of the 2030 Agenda (https://www.un.org/sustainabledevelopment/es/) and certain specific goals, in such a way that the acquisition of the Learning outcomes of the subject provides training and competence to the student to contribute to a certain extent to their achievement:

Goal 4: Ensure inclusive, equitable and quality education and promote lifelong learning opportunities for all

4.4 By 2030, significantly increase the number of young people and adults who have the necessary skills, including technical and professional skills, to access employment, decent work and entrepreneurship

Goal 8: Promote sustained, inclusive and sustainable economic growth, full and productive employment and decent work for all

8.6 By 2030, significantly reduce the proportion of young people who are not employed and not in education or training

Goal 9: Build resilient infrastructure, promote inclusive and sustainable industrialization and foster innovation

9.5 Enhance scientific research, upgrade the technological capabilities of industrial sectors in all countries, in particular developing countries, including, by 2030, encouraging innovation and substantially increasing the number of research and development workers per 1 million people and public and private research and development spending

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 evaluation of the course will consist of two parts:

Evaluation of the theoretical part (60% of the final grade)

This evaluation will be focused on evaluating the theoretical knowledge of the subject. It will represent 60% of the final grade.

Evaluation of the practical part (40% of the final grade)

This evaluation will be aimed at evaluating the practical aspects of the subject. It will represent 40% of the final grade. This evaluation will be obtained based on the evaluation of different activities (e.g., assignments, exercises, exams, etc.) carried out throughout the course. Those students who cannot, or do not want to, take this continuous evaluation, will have to take the evaluation of the practical part on the day of the final exam. Similarly, those who have taken the continuous evaluation and obtained a score of less than 5 out of 10 will also have to take the evaluation of the practical part on the day of the final exam.

Final grade

The final grade will be obtained by the weighted average of the different parts of the evaluation, as long as the score of both parts is equal or higher than 5 out of 10. Otherwise, the final grade will be the score of the part with the lower score. Consequently, it will only be possible to pass this subject if both parts have been passed.

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, click on the following link: http://psfunizar10.unizar.es/br13/egAsignaturas.php?id=12501


Curso Académico: 2022/23

613 - Graduado en Psicología

31215 - Análisis de datos II


Información del Plan Docente

Año académico:
2022/23
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.

 

Estos planteamientos y objetivos están alineados con algunos de los Objetivos de Desarrollo Sostenible, ODS, de la Agenda 2030 (https://www.un.org/sustainabledevelopment/es/) y determinadas metas concretas, de tal manera que la adquisición de los resultados de aprendizaje de la asignatura proporciona capacitación y competencia al estudiante para contribuir en cierta medida a su logro:

Objetivo 4: Garantizar una educación inclusiva, equitativa y de calidad y promover oportunidades de aprendizaje durante toda la vida para todos

4.4 De aquí a 2030, aumentar considerablemente el número de jóvenes y adultos que tienen las competencias necesarias, en particular técnicas y profesionales, para acceder al empleo, el trabajo decente y el emprendimiento

Objetivo 8: Promover el crecimiento económico sostenido, inclusivo y sostenible, el empleo pleno y productivo y el trabajo decente para todos

8.6 De aquí a 2030, reducir considerablemente la proporción de jóvenes que no están empleados y no cursan estudios ni reciben capacitación

Objetivo 9: Construir infraestructuras resilientes, promover la industrialización inclusiva y sostenible y fomentar la innovación

9.5 Aumentar la investigación científica y mejorar la capacidad tecnológica de los sectores industriales de todos los países, en particular los países en desarrollo, entre otras cosas fomentando la innovación y aumentando considerablemente, de aquí a 2030, el número de personas que trabajan en investigación y desarrollo por millón de habitantes y los gastos de los sectores público y privado en investigación y desarrollo

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 evaluación de la asignatura constará de dos partes:

Evaluación de la parte teórica (60% de la nota final)

Esta evaluación irá enfocada a evaluar el conocimiento teórico de la asignatura. Supondrá el 60% de la nota final.

Evaluación de la parte práctica (40% de la nota final)

Esta evaluación irá dirigida a evaluar los aspectos prácticos de la asignatura. Supondrá el 40% de la nota final. Esta evaluación se obtendrá en base a la evaluación de distintas actividades (p.e., trabajos, ejercicios, exámenes, etc.) realizadas a lo largo del curso. Aquellos estudiantes que no puedan, o no quieran, realizar esta evaluación continua, el día del examen final tendrán que realizar la evaluación de la parte práctica. De igual manera, aquellos que hayan realizado la evaluación continua y obtenido una puntuación menor de 5 sobre 10 también tendrán que realizar el día del examen final la evaluación de la parte práctica.

Nota final

La puntuación final se obtendrá mediante la media ponderada de las distintas partes de la evaluación, siempre y cuando la puntuación de ambas partes sea igual o superior a 5 sobre 10. En caso contrario, la puntuación final será la puntuación de aquella parte con menor puntuación. En consecuencia, solo se podrá aprobar esta asignatura si se tienen aprobadas ambas partes.

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, haz clic en el siguiente enlace: https://psfunizar10.unizar.es/br13/egAsignaturas.php?id=12501