Objetivo general: Introducir al estudiante a los conceptos fundamentales de los métodos cuantitativos.
Objetivos formativos:
* Incorporar los conceptos básicos de variable, instrumento y escala de medida, etc.
* Incorporar nociones fundamentales de probabilidad.
* Manejar e interpretar los indicadores estadísticos descriptivos más comunes.
* Comprender las técnicas adecuadas para organizar y gráficar los datos, dependiendo del tipo de variable y nivel de medida.
* Comprender la lógica de los tests de hipótesis y conocer algunas pruebas elementales.
1- Introducción. Escalas de medida. Niveles de medición. Tipos de variables Población y muestra.
2- Análisis descriptivo de variables categóricas. Frecuencias. Gráficas. Distribución binomial y multinomial.
3- Análisis descriptivo de variables cuantitativas. Cuantiles. Tendencia central y dispersión. Coeficientes de variación. Frecuencias, gráficos y diagramas. (2 clases)
4- Probabilidad. Multiplicación y suma. Independencia. Distribuciones de probabilidad.
5- Puntuaciones típicas y distribución normal.
6- Distribución muestral.
7- Estimación de parámetros. Intervalo de confianza.
8- Contraste de hipótesis. Estadístico y distribución muestral. Decisión y zona crítica. Estimación por intervalos y contraste de hipótesis.
9- Inferencia con variables categóricas. Prueba de Chi cuadrado de bondad de ajuste y de independencia. Riesgo relativo y odds ratio.
10- Inferencia con variables numéricas. Prueba t de Student para una y dos muestras independientes. Prueba t de Student para dos muestras relacionadas.
11- Gráficos de dispersión. Covarianza y correlación. Coeficiente correlación de Pearson. Correlación y causalidad.
12- Modelo lineal. ANOVA de una vía y regresión. ANOVA de dos vías.
13- Introducción a la Psicometría
Bibliografía
Pardo, A., Ruiz, M.A., San Martín, R. (2010) Análisis de datos en ciencias sociales y de la salud. Volumen I. Madrid: Síntesis.
Pardo, A., Ruiz, M.A., San Martín, R. (2010) Análisis de datos en ciencias sociales y de la salud. Volumen II. Madrid: Síntesis. Capítulo 3.
Barbero, M. I., Vila, E., & Holgado, F. P. (2010). Psicometría. Madrid: Sanz y Torres.
Existen dos modalidades presenciales de cursada:
Modadlidad a:
Clases teóricas – 2.15 hs semanales.
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Modalidad b (cupo: 40 estudiantes):
Clases prácticas – 2.15 hs semanales.
Este espacio está pensado para estudiantes que quieran profundizar en los aspectos prácticos de los métodos cuantitativos en Psicología, complementando teoría con ejercicios prácticos.
Plataforma EVA. Video tutoriales, materiales, ejercicios y autoevaluaciones.
Para la evaluación serán tenidos en cuenta los siguientes criterios:
- la incorporación de los conceptos básicos de variable, instrumento y escala de medida, etc.
- el manejo de las nociones fundamentales de probabilidad.
- la capacidad de manejar e interpretar los indicadores estadísticos descriptivos más comunes.
- la comprensión de las técnicas para organizar y gráficar los datos, dependiendo del tipo de variable y nivel de medida.
- la comprensión de la lógica de los tests de hipótesis y conocer algunas pruebas elementales.
Modalidad a:
Parcial único, 60% para aprobación del curso y 80% para exoneración de examen. Modalidad múltiple opción, 20 preguntas 4 opciones, 1 correcta (1 punto por correcta, -0,25 por incorrecta).
Modadlidad b:
Los estudiantes deberán asistir a un 80% de las clases prácticas. La nota del curso se compondrá de un 60% la nota del parcial, y un 40% de la evaluación de la entrega de dos trabajos prácticos obligatorios. Aprobación del curso: 60%. Exoneración de examen: 80%.
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Examen Reglamentado: para aquellos estudiantes que obtengan entre el 60% y 80% para aprobación.
El parcial tendrá el mismo formato tanto para la modalidad a o b.
El estudiante que obtenga el 80% o más de calificación exonera el examen.
El estudiante que obtenga menos del 60 % rinde examen libre.
* Poder analizar un informe o reporte cuantitativo, entendiendo los tipos de variables intervinientes, sus representaciones en tablas o gráficos, etc.
* Tener nociones básicas de probabilidad, y distribuciones de probabilidad.
* Manejar conceptos como puntuaciones Z, y entender su construcción y utilidad.
* Comprender las bases de la inferencia estadística, manejar intervalos de confianza y su significado.
*Poder interpretar los resultados de contrastes de hipótesis, y tener conocimiento de los tests más sencillos utilizados para testear asociación entre variables categóricas y / o numéricas.
| Día | Horario | Salón | Código de horario |
|---|---|---|---|
| martes | 17:40 a 19:55 | Salón 1 | |
| martes | 20:05 a 22:20 | Salón 1 | |
| jueves | 12:50 a 15:05 | Salon A | |
| viernes | 8:00 a 10:15 | Salón 1 |