La asignatura permitirá al alumnado del Grado en Psicología incrementar sus conocimientos de estadística, centrándose en los principales procedimientos de la estadística inferencial. Se hará especial hincapié en los procedimientos utilizados habitualmente en las investigaciones del ámbito de las Ciencias Sociales y de las Ciencias de la Salud.

El estudiante continuará su formación en el uso de programas estadísticos de uso frecuente en estos ámbitos, iniciada en la asignatura Análisis de Datos I

Los bloques y temas indicados permiten trabajar los contenidos asociados a la asignatura en la memoria del grado:

1. Principios generales de la inferencia estadística.
2. Muestreo.
3. Estimación de parámetros: Estimación puntual.
4. Estimación de parámetros: Estimación por intervalos de confianza.
5. Contrastes de hipótesis paramétricos.
6. Contrastes de hipótesis no paramétricos.
7. Análisis de varianza.

1. Análisis de Datoa II:
   1. Principios generales de la Inferencia estadística:
   2. Técnicas y distribuciones de muestreo:
   3. Estimación de parámetros: puntual y por intervalos:
   4. Contrastes de hipótesis paramétricos:
   5. Contrastes de hipótesis no paramétricos:
   6. Análisis de la varianza e introducción a las técnicas multivariantes de análisis de datos:

Con el fin de facilitar y dar soporte al proceso de enseñanza-aprendizaje de la asignatura, la misma se impartirá de forma combinada entre el aula específica del grupo y las aulas de informática de la universidad. En el aula de informática se dispone de una red de ordenadores con un terminal por alumno, unidades de almacenamiento compartido, impresoras, cañón de proyección y conexión a Internet.

Cada equipo informático cuenta con las versiones actualizadas del software necesario para el correcto desarrollo de la docencia, en concreto el paquete SPSS, Excel y R. Asimismo, se utilizará la plataforma Teams con el fin de mantener un contacto continuo con el alumnado y facilitar el seguimiento de la asignatura.

CG06. Conocer los métodos y diseños de investigación y las técnicas de análisis de datos propios de la Psicología.

CE10. Saber seleccionar y administrar los instrumentos, productos y servicios y ser capaz de identificar a las personas y grupos interesados.
CE19. Ser capaz de elaborar informes orales y escritos

El alumno será capaz de:

1. Comprender los fundamentos de la Inferencia Estadística

2. Conocer y aplicar los distintos métodos de muestreo

3. Conocer y aplicar los fundamentos de los contrastes de hipótesis en una y dos poblaciones

4. Analizar el cumplimiento de las hipótesis básicas de un contraste de hipóteisis y saber aplicar procedimientos no paramétricos a una y dos poblaciones

5. Conocer y aplicar los fundamentos del Análisis de la varianza, tanto en el caso paramétrico como en el no paramétrico

6. Elaborar la presentación y realización de estudios e informes estadísticos haciendo uso adecuado de las herramientas estadísticas.

7. Conocer los tipos de técnicas multivariantes.

• Huck, S. W. (2007), Reading Statistics and Research , Pearson
• Miranda, I. (2014), Estadística descriptiva y probabilidad (Edición digital), Servicio de publicaciones de la Universidad de Cádiz
• Hortelano, J. A. (2000), Estadística para psicólogos I., Pirámide
• Harrison, V., Kemp, R., Brace, N., Snelgar, R. (2020), SPSS for Psychologists., Red Globe Press.

http://www.ine.es (Página web del Instituto Nacional de Estadística)

http://www.psicothema.com/ (Web de la revista Psicothema, fundada en Asturias en 1989, editada conjuntamente por la Facultad de Psicología de la Universidad de Oviedo y el Colegio Oficial de Psicólogos del Principado de Asturias.)

https://cran.r-project.org/doc/contrib/saez-castillorrcmdrv21.pdf (Métodos Estadísticos con R y R Commander.)

https://www.apa.org/pubs/databases/ (Web de la asociación americana de psicología que promueve la investigación en Psicología.)

Métodos Estadísticos con R y R Commander (https://cran.r-project.org/doc/contrib/saez-castillorrcmdrv21.pdf)

INE(http://www.ine.es/). Web del Instituto Nacional de Estadística

Psicothema(http://www.psicothema.com/). Web de la revista Psicothema, fundada en Asturias en 1989, editada conjuntamente por la Facultad de Psicología de la Universidad de Oviedo y el Colegio Oficial de Psicólogos del Principado de Asturias.

APA (https://www.apa.org/pubs/databases/). Web de la asociación americana de psicología que promueve la investigación en Psicología. 

Método dialéctico

Las actividades prácticas de aprendizaje se llevarán a cabo en el aula de informática y se utilizarán para asentar los conocimientos explicados sobre estadística, tanto descriptiva como inferencial. En ellas el profesor entregará un supuesto práctico y el alumno deberá, además de analizar los datos mediante el uso de programas informáticos, sacar conclusiones aplicando los conocimientos adquiridos en la lección magistral y, con la moderación del profesor, confrontar opiniones y resultados con los compañeros de la clase.

Método didáctico

La clase magistral será la actividad principal utilizada para transmitir conocimientos teóricos al principio de cada uno de los temas de la asignatura. Tendrá lugar en el aula de informática asignada a la asignatura.

Método heurístico

El aprendizaje basado en problemas será una técnica fundamental para aprender a resolver problemas reales y la adquisición de competencias, así como para el entrenamiento del alumno en la toma de decisiones. En los diferentes seminarios que se desarrollarán a lo largo del curso, así como en las pruebas de evaluación se hará uso de esta técnica.

La asignatura se organiza en bloques temáticos que se desarrollan de manera progresiva a lo largo del semestre.

Durante las primeras semanas se abordarán los fundamentos de la inferencia estadística y se realizará un repaso práctico del uso de herramientas estadísticas (especialmente SPSS). A partir de la tercera semana, se desarrollará el resto del temario siguiendo una secuencia lógica de contenidos.

Cada tema se trabajará durante aproximadamente dos semanas, integrando:

• Clases teóricas para la adquisición de conocimientos fundamentales
• Actividades prácticas aplicadas
• Uso de software estadístico para el análisis de datos

Esta estructura permite una adecuada combinación entre teoría y práctica, facilitando la adquisición progresiva de competencias.

La planificación tiene carácter flexible y podrá adaptarse en función del ritmo de aprendizaje del grupo y de las circunstancias académicas, informándose oportunamente al alumnado de cualquier modificación.

Sistema de evaluación	% Calificación final
Ejecución de prácticas	40
Pruebas escritas	60

Consideraciones de la Evaluación en la Convocatoria Ordinaria

Listado de sistemas de evaluación utilizados asociados a sus pruebas de evaluación continua y pesos:

 

Prueba de evaluación continua 1 (50%)

Sistema de evaluación 1, Pruebas escritas, 30%

Sistema de evaluación 2, Ejecución de prácticas, 20%

 

Prueba de evaluación continua 2 (50%)

Sistema de evaluación 1, Pruebas escritas, 30%

Sistema de evaluación 2, Ejecución de prácticas, 20%

Total peso Sistema de evaluación 1, Pruebas escritas, 60%

Total peso Sistema de evaluación 2, Ejecución de prácticas, 40%

 

Consideraciones generales

 

Para aprobar la asignatura por evaluación continua deben superarse cada una de las pruebas de evaluación con una nota igual o superior a 5.0.

Si la primera prueba de evaluación continua no es superada, el alumno tendrá la oportunidad de recuperarla en convocatoria ordinaria. El alumno debe tener presente que solo dispondrá de 2 horas y media el día de evaluación en convocatoria ordinaria/extraordinaria.

Si un alumno, después de la evaluación de convocatoria ordinaria, tiene suspensa alguna de las partes de la asignatura, tendrá la asignatura como no superada y la nota que aparecerá en el expediente del alumno en convocatoria ordinaria será la más baja que haya obtenido entre todas las pruebas de evaluación realizadas.

Para superar la asignatura, el/ la estudiante deberá presentarse a la convocatoria extraordinaria con la materia correspondiente a toda la asignatura, no guardándose ninguna de las notas obtenidas en la evaluación continua o en la evaluación ordinaria.

Consideraciones de la Evaluación en la Convocatoria Extraordinaria

Como ya se ha mencionado anteriormente, si en la convocatoria ordinaria no se obtuvo una nota igual o superior a 5.0 sobre 10 puntos, el/ la estudiante deberá acudir a la convocatoria extraordinaria con toda la materia de la asignatura. No se guardará la nota de ninguna de las partes.

En la convocatoria extraordinaria mantendrán las proporciones de los sistemas de evaluación utilizados durante el curso: 60% pruebas escritas y 40% ejecución de prácticas.

 

Notas comunes a las evaluaciones de las Convocatorias Ordinaria y Extraordinaria.

La revisión de las evaluaciones se realizará de forma presencial en la UEMC.

Los sistemas de evaluación descritos en esta Guía Docente son sensibles tanto a la evaluación de las competencias como de los contenidos de la asignatura.

La realización fraudulenta de cualquiera de las pruebas de evaluación, así como la extracción de información de las pruebas de evaluación, será sancionada según lo descrito en el Reglamento 7/2015, de 20 de noviembre, de Régimen Disciplinario de los estudiantes, Arts. 4, 5 y 7 y derivarán en la pérdida de la convocatoria correspondiente, así como en el reflejo de la falta y de su motivo en el expediente académico del alumno.