2014-Curso-Richards-Arias

Propuesta de curso de Postgrado
ANÁLISIS DE DATOS EN CIENCIAS DEL COMPORTAMIENTO. APLICACIONES
INFORMÁTICAS.
Docente Responsable: Dra. Maria M. Richard´s
Docente colaboradora: Mg. Claudia J. Arias
JUSTIFICACIÓN Y FUNDAMENTACION DEL CURSO
A partir de la segunda mitad del siglo XIX se fueron desarrollando nuevos campos en
Psicología como el estudio de las diferencias individuales, el interés clínico por distinguir los
distintos grados de debilidad mental y la psicología fisiológica y experimental; transformando la
psicología en una ciencia estricta. Para llevar a cabo estas investigaciones fue necesario construir
instrumentos de medición de las capacidades de los individuos y desarrollar técnicas y
procedimientos
estadísticos
para
la
elaboración
y
análisis
de
los
datos
recogidos.
Francis Galton, estimulado por Charles Darwin, fue el que inició la utilización de las técnicas
estadísticas en Psicología fundando la Psicometría, la rama que investiga la conducta mediante
instrumentos de medición conocidos vulgarmente como "test". Galton introdujo las escalas de
percentiles, el método de correlación y el concepto de regresión a los que posteriormente Pearson
proporcionó su fundamento matemático. A principios de este siglo, Spearman para investigar la
"inteligencia general" creó el Análisis Factorial, el cual se convirtió posteriormente en una teoría
estadística general de gran aplicación en psicología como en economía, sociología, medicina,
meteorología y geología. Con el auge de la confección de Tests, se necesitó crear nuevas teorías
estadísticas como son La Teoría Clásica de Test y La Teoría de Respuesta al Ítem. A mediados de
este siglo, Stevens desarrolla la teoría de las escalas de medición, la cual motivó, en las décadas
siguientes,
la
construcción
de
los
fundamentos
matemáticos
de
la
teoría.
Por lo tanto la Psicología fue y es fuente de construcción de teorías estadísticas, las que necesita
para poder modelizar los instrumentos de medición que utiliza. Esto muestra la estrecha
vinculación, desde hace más de cien años, de la Psicología y la Estadística.
Este curso está dirigido a graduados, becarios, investigadores, tesistas de posgrado y docentes de
Psicología y otras ciencias afines. A través de su práctica diaria los profesionales, descubren e
infieren relaciones entre Casos; entre Casos y Teorías, etc.; e intuyen en ello, un avance en el
campo del conocimiento. La mayoría de ellos, pone a prueba en el propio campo disciplinar, el
producto de sus observaciones siendo la investigación científica la herramienta idónea para el
avance del conocimiento.
El análisis de datos es una actividad básica en el desarrollo de toda investigación empírica,
comprende la aplicación de técnicas cuantitativas para explorar, describir y/o modelar datos con
fines analíticos. Actualmente, existe una amplia gama de herramientas adecuadas para
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diferentes objetivos y tipos de datos, las que se han refinado y diversificado de manera progresiva
para responder eficazmente a los problemas que plantea la investigación. El presente curso se ha
pensado para favorecer el aprendizaje de la Estadística y de algunas aplicaciones informáticas
desarrolladas para el análisis de datos.
En la última década el incremento en la flexibilidad, potencia y accesibilidad de los métodos ha
sido notable, producto, entre otras cosas, del desarrollo de la tecnología. La aparición de softwares
especializados, disponibles en múltiples versiones, ha permitido automatizar y agilizar el proceso
de análisis y ha simplificado la tarea de los usuarios no expertos en estadística. Por ello, un cierto
grado de conocimiento sobre los fundamentos de las técnicas es imprescindible.
Por otro lado, debe tenerse en cuenta que al investigador en Psicología le interesan los métodos de
análisis estadístico sólo en la medida en que estos contribuyen a resolver problemas sustantivos
de investigación. Por ello, el presente curso trata de lograr un equilibrio entre ambos aspectos, los
fundamentos de las técnicas estadísticas y sus aplicaciones prácticas, capacitando a los
investigadores para una adecuada selección, aplicación e interpretación de métodos. Se intenta
enfatizar el aspecto metodológico e informático del análisis por sobre las cuestiones propiamente
estadísticas, subrayando la relación entre los métodos de análisis y los diseños, problemas y datos
de investigación. Se intenta promover, de este modo, el uso idóneo e informado de las técnicas de
análisis en el contexto de las aplicaciones al trabajo de investigación.
Objetivos del curso
Este curso provee recursos instrumentales que, en términos generales habilitan no sólo para el
consumo de conocimientos, sino también especialmente para su producción. Los objetivos
generales del curso son:

Introducir al participante en los distintos enfoques para el análisis de datos de
acuerdo al problema, tipo de datos, objetivos y diseños de investigación.

Promover una actitud crítica hacia la utilización de métodos de análisis de datos en la
investigación, evaluando las ventajas y limitaciones de las distintas técnicas.

Promocionar la incorporación de prácticas de tratamiento y análisis de datos,
contribuyendo a una mayor integración entre métodos y problemas sustantivos de
investigación.
PROGRAMA ANALÍTICO
Contenidos del Curso
1. Introducción al análisis de datos
Introducción. Presentación y objetivos del curso. Relaciones entre estadística, análisis de
datos y procesamiento de datos. Enfoques de análisis exploratorio y confirmatorio. El análisis
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de datos en la investigación psicológica. Objetivos de investigación y análisis de datos.
Diseños de investigación, muestreo y análisis de datos.
El proceso de análisis de datos. Imagen global de proceso de gestión y análisis de datos.
Recolección, gestión y tratamiento de datos. Actividades previas al análisis. Identificación de
problemas en la calidad de los datos: sesgos, outliers, valores faltantes, etc. Gestión de datos.
Conceptos básicos. Definición de Estadística. Población, muestra e individuo. Estadísticos y
parámetros. Variables, valores y unidades de análisis. Tipos de variables: variables
cuantitativas y cualitativas, variables continuas y discretas. Escalas de medida. Disposición
de los datos: Matrices de datos, tablas de frecuencia, tablas de contingencia. Construcción de
archivos de datos. Operaciones básicas con archivos de datos.
2. Análisis estadístico descriptivo univariante
Descripción de datos. Descripciones básicas: mínimos y máximos, rangos, suma, razones y
tasas. Medidas de tendencia central: media, mediana y modo. Medidas de posición no central
(Deciles, percentiles, etc.). Medidas de variabilidad: rango, varianza y desviación típica.
Evaluación de distribuciones. Curtosis y asimetría. Análisis visual de datos en función del
tipo de variables: diagrama de barras, histogramas, diagramas de caja, cuantiles.
3. Asociación bivariante en tablas de contingencia
Conceptos básicos. Relación entre variables. Tipos de relaciones. Correlación y causalidad.
Limitaciones en la indagación bivariada de relaciones.
Asociación. Construcción de tablas de contingencia. Comparación de perfiles en fila y
columna. Análisis de residuales. Métodos gráficos. El concepto de asociación. Medidas de
asociación. Chi-cuadrado de Pearson. Coeficientes para tablas de 2 x 2, para Tablas
cuadradas, etc. Pruebas para datos nominales.
Correlación lineal. El concepto de correlación. Correlación lineal. Exploración gráfica de
relaciones: diagramas de dispersión. El coeficiente r de Pearson: concepto e interpretación. El
concepto de significación estadística. Matrices de correlación. Matrices de diagramas de
dispersión. El concepto de correlación parcial.
Correlación por Rangos. El concepto de la correlación por rangos. Medidas de correlación
por rangos. rho de Spearman. Significación del coeficiente rho.
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4. Análisis bivariante de variables cuantitativas: índices de asociación y modelos de
regresión. Enfoques básicos del análisis multivariante.
Modelo de regresión lineal. Poder predictivo. Coeficiente de determinación.
Asociación de una variable cuantitativa y una cualitativa. Comparación de medias
para muestras independientes. Comparación de medias para muestras relacionadas.
Determinación de la intensidad de asociación. Pruebas no-paramétricas equivalentes. Análisis
de Varianza y Covarianza (ANOVA y ANCOVA).
5. Análisis estadístico descriptivo multivariante
Reducción de datos: Análisis Factorial, Análisis de Componentes principales y Análisis de
Correspondencias.
Predicción: Análisis de Regresión y Análisis Discriminante.
Clasificación: Análisis de Clusters o Conglomerados.
Minería de datos: Inducción de reglas y Árboles de decisión. Reglas de asociación.
Bibliografía
Aron, A., y Aron, E. (2001). Estadística para Psicología. 2ª ED. Buenos Aires: Prentice Hall
Cortada de Kohan, N. (1994). Diseño estadístico. Buenos Aires: Eudeba.
Gardner, R. C. (2003). Estadística para Psicología Usando SPSS para Windows. México: Pearson
Educación.
Morales Vallejo, P. (2009). Página web del Profesor Pedro Morales Vallejo, Universidad Pontificia
Comillas de Madrid. Tutorial on line. En http://www.upcomillas.es/personal/peter/
Palmer, A., Rubí, A., y Jiménez, R. (1999-2000). Libros electrónicos de estadística.
http://www.intersalud.net/estadistica/libros.html
Pérez, C. (2001). Técnicas estadísticas con SPSS. Madrid: Pearson Educación.
Salafranca, Ll., Sierra, V., Núñez, M.I., Solanas, A., y Leiva, D. (2005). Análisis Estadístico
mediante aplicaciones informáticas. SPSS, Statgraphics, Minitab y Excel. Barcelona:
Publicacions i Edicions Universitat de Barcelona.
Solanas, A., Salafranca, Ll., Fauquet, J., y Núñez, M.I. (2005). Estadística Descriptiva en Ciencias
del Comportamiento. Madrid: Thomson Editores. Caps. 1, 6 y 7.
SPSS Inc. (1989-2011). Manual del usuario del sistema básico de IBM SPSS Statistics 20.
Disponible
online
en:
ftp://public.dhe.ibm.com/software/analytics/spss/documentation/statistics/20.0/es/client/Manual
s/IBM_SPSS_Statistics_Core_System_Users_Guide.pdf
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Propuesta pedagógica
La modalidad de la actividad será presencial. Se fomentará la adquisición y actualización de
conocimientos a través de tareas de lectura y discusión. Para el desarrollo de los contenidos
teóricos y la presentación del programa en sus fundamentos y aspectos técnicos se implementarán
las siguientes modalidades de trabajo:

Exposiciones teóricas: dedicadas al desarrollo de los aspectos teóricos del programa
analítico del curso.

Tutorías grupales: orientación y supervisión del trabajo grupal.

Demostraciones informáticas: orientadas a la presentación y descripción del
funcionamiento de programas estadísticos.

Análisis de salidas/resultados del programa: destinados a la lectura e interpretación
del resultado de las aplicaciones.

Utilización de PC: en caso de disponer de un laboratorio de informática, se prevé la
realización de trabajos guiados para el aprendizaje del software.
Criterios y formas de evaluación
Los participantes del curso deberán cumplir con un mínimo de 80% de asistencia a las clases
teórico-prácticas y aprobación de un trabajo final. El trabajo final podrá ser individual o grupal y
consistirá en el desarrollo de una aplicación la cual incluirá recolección y codificación de datos,
análisis e interpretación de resultados y elaboración de informe. Se aprobará con una calificación
de seis (6), en una escala numérica del 0 al 10.
Carga horaria
Este curso está diseñado en función de clases teórico prácticas, en las que se imparten contenidos
y se coordinan actividades conjuntas. El curso implica 18 hs. de clase presencial, que se dividen
en 6 encuentros semanales de 3 horas cada uno, además de 18 hs. de actividades
complementarias que se realizan fuera del horario de clase e incluyen lectura crítica de textos y
generación de informes.
Duración total de curso: un mes y medio, a desarrollarse durante el segundo cuatrimestre del año
2014 en la Facultad de Psicología de la UNMdP.
Arancel:
Graduados Universitarios: $430
Docentes de la UNMDP y otros organismos oficiales (CONICET, otras Universidades, etc.): $344
Cupo máximo: 25 participantes. Cupo mínimo: 15 participantes.
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Costo Docente:
El docente percibirá el 70% de lo recaudado, una vez deducido el 10% en concepto de costos
indirectos.
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