Análisis Exploratorio y Multivariado en Neurociencias

Número de créditos: 4

Datos del Profesorado

Juan A. Hernández Cabrera
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Juan García García
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Moisés Betancort Montesinos
Teléfono: 922317564
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OBJETIVOS:

CONCEPTUALES: EL CONOCER
Objetivo 1. Que el alumno conozca la distribución subyacente a los datos y el concepto del contraste de hipótesis acerca de 2 o más medias.
Objetivo 2. Que el alumno conozca la importancia de la cualificación de la decisión tomada en el contraste de hipótesis utilizando las tres herramientas fundamentales para tal fin como la probabilidad asociada al estadístico, el tamaño del efecto detectado y la potencia observada y esperada.
Objetivo 3. Que el alumno conozca las características del diseño de investigación con la técnica analítica de contraste de medias apropiada. Intra versus Inter y Mixto, Efecto fijo vs aleatorio y ANCOVA.
Objetivo 4. Que el alumno conozca la importancia y complejidad del efecto de la interacción, a través de la estimación de efectos simples.
Objetivo 5. Que el alumno conozca el concepto de contraste ortogonal y no ortogonal y su vínculo con la varianza estimada en el diseño.
Objetivo 6. Que el alumno conozca la importancia de manejar todos y cada una de los resultados obtenidos para los análisis de la varianza a partir del programa estadístico SPSS vinculando el diseño que dio origen al análisis con los resultados y las hipótesis planteadas.
Objetivo 7. Que el alumno comprenda las diferencias fundamentales entre las técnicas a partir de los modelos matemáticos que las sustentan.
Objetivo 8. Que el alumno sepa seleccionar la técnica o técnicas más apropiadas para dar respuesta a una inquietud investigadora.
Objetivo 9. Que el alumno conozca la importancia de explicar, describir, asociar y predecir determinados comportamientos individuales o grupales.

METODOLÓGICOS: EL HACER
Objetivo 10. Que el alumno sea capaz de elaborar y gestionar una base de datos para su análisis estadístico computarizado con SPSS, tanto en el contexto exploratorio como univariado.
Objetivo 11. Que el alumno sea capaz de detectar y corregir valores fuera de rango e incoherencias en una base de datos.
Objetivo 12. Que el alumno sea capaz de identificar y sustituir de manera pertinente datos perdidos o valores ausentes de una base de datos.
Objetivo 13. Que el alumno sea capaz de identificar valores atípicos y extremos de una base de datos.
Objetivo 14. Que el alumno sea capaz de averiguar si un conjunto de variables cumple o no los distintos supuestos paramétricos y de aplicar los procedimientos de transformación de variables disponibles para corregir violaciones de los supuestos.
Objetivo 15. Que el alumno sea capaz de interpretar los resultados del análisis estadístico computarizado y responder a los problemas de investigación formulados.

ACTITUDINALES: EL SER
Objetivo 16. Que el alumno adopte una perspectiva caracterizada por el rigor, la ética, el escepticismo, la precisión y la adecuación en el análisis estadístico de los datos de una investigación. Es decir, aceptar las limitaciones y bondades de la técnica para situar correctamente el alcance de sus resultados en los límites que el instrumento le permite.
Objetivo 17. Que el alumno internalice la importancia de que las decisiones que tome acerca del análisis estadístico y su posterior traducción en conclusiones de la investigación estén suficientemente fundamentadas.
Objetivo 18. Que el alumno sea consciente de que las herramientas de software estadístico no eximen de la necesaria comprensión de los conceptos y procedimientos subyacentes.

COMPETENCIAS:

I. COMPETENCIAS GENERALES
Instrumentales
Conocimientos generales básicos
Que el estudiante demuestre la competencia en el conocimiento de los modelos teóricos que se encuentran a la base de la materia.
Análisis y síntesis
Que el alumno sea capaz de analizar y sistematizar los diversos procedimientos estadísticos disponibles para un determinado objetivo de investigación.
Organización y planificación
Que el alumno sea capaz de organizar y planificar todas las fases necesarias para el análisis computarizado de los datos de una investigación.
Habilidades comunicativas
Que el alumno pueda expresarse adecuadamente en su papel de analista de datos y que escriba correctamente los informes de análisis de resultados.
Resolución de problemas y toma de decisiones
Que el alumno adquiera la competencia de tomar decisiones respecto a la elección del tratamiento estadístico más adecuado para el problema de investigación planteado.
Que el alumno sepa resolver los problemas prácticos de diversa índole que se presentan en el análisis estadístico (casos perdidos, extremos, incoherencias, selección entre procedimientos alternativos, etc.).
Interpersonales
Capacidad crítica y autocrítica
Que el estudiante sea capaz de realizar y recibir críticas profesionales en el ámbito del análisis estadístico de manera argumentada, con respeto y actitud de mejora.
Que sea capaz de discernir la relevancia y adecuación de los datos estadísticos aparecidos en artículos, libros, informaciones de prensa y otros medios de comunicación.
Trabajo en equipo
Que el estudiante sea capaz de organizar las tareas específicas a desarrollar por los miembros de un equipo de investigación de cara a un desarrollo coherente y ágil del proceso de análisis de datos.
Habilidades interpersonales
Que el estudiante desarrolle habilidades de empatía, respeto, colaboración y solidaridad en el seno de los equipos de investigación.
Que el alumno sea capaz de negociar con el resto del equipo de investigación tanto el alcance o proyección de la investigación como las hipótesis de trabajo y los instrumentos que habrán de utilizarse.
Sistémicas
Habilidades de investigación
Que el alumno sea capaz de llevar a cabo pequeños estudios de investigación donde se sigan todos los pasos del análisis de datos (obtención de datos, preparación y definición de bases de datos, estudios exploratorios, revisión de supuestos, análisis pertinentes, interpretación de resultados y elaboración del informe).
Capacidad de trabajo autónomo
Que el alumno sea capaz de llevar a cabo búsquedas bibliográficas, profundización en contenidos y procedimientos de la materia de manera independiente.
Que el alumno sea capaz de llevar a cabo de manera autónoma la integración de contenidos a un triple nivel:
- Integración de los contenidos de la asignatura
- Integración con los contenidos impartidos en otras asignaturas del bloque metodológico.
- Integración con los contenidos impartidos en asignaturas básicas y específicas.
Que el alumno desarrolle la actitud de proseguir en el futuro con su formación personal y reciclaje en el ámbito del análisis de datos vinculado a su ejercicio profesional.
Aplicación de conocimientos
Que el alumno adquiera la competencia de aplicar los conocimientos metodológicos aprendidos para la indagación y análisis de las realidades prácticas que pueda encontrarse en su futuro desarrollo profesional, así como para verificar la eficacia de programas de intervención diseñados para la mejora de dicha realidad.
Diseño y gestión de proyectos de investigación
Que, en estrecha relación con la competencia anterior, el alumno sea capaz de planificar y llevar a la práctica proyectos de investigación/intervención familiar.

II. COMPETENCIAS ESPECÍFICAS
Que el alumno sea capaz de elaborar y gestionar bases de datos de una investigación para su posterior análisis estadístico informatizado.
Que el alumno sea capaz de identificar los errores que pueden cometerse en la elaboración de las bases de datos y de aplicar los procedimientos disponibles para su corrección.
Que el alumno conozca las condiciones apropiadas para la aplicación de los distintos análisis estadísticos y sepa determinar el grado en que los datos las cumplen, así como seleccionar y aplicar los procedimientos existentes para el tratamiento de los datos cuando las condiciones no se cumplen.
Que el alumno sea capaz de interpretar los resultados de un análisis estadístico y formularlos en términos de respuesta a un problema o cuestión de investigación planteada.

Contenidos

BLOQUE 1: ANALISIS EXPLORATORIO
FUNDAMENTOS DEL PROGRAMA SPSS EL ANÁLISIS MULTIVARIADO. Elaboración de bases de datos. Descripción de variables.
Objetivo 4 y 9, Competencias Generales: Instrumentales (1.1, 1.2, 1.3) Sistémicas (3.1, 3.4) Competencias específicas (1).
ESTRUCTURACIÓN Y REPRESENTACIÓN DE LOS DATOS. Representación de los datos. Gráficos de Distribución de los datos. Datos perdidos y/o extremos. Medias Restringidas. Medias Semirestringuidas
Objetivo 1, 2, 10, 15, 16 y 17, Competencias Generales: Instrumentales ( 1.1, 1.2, 1.3, 1.5) Sistémicas (3.1, 3.4), Competencias específicas (2).
LA COMPROBACIÓN DE LOS SUPUESTOS PARAMÉTRICOS. Normalidad. Relación lineal. Homocedasticidad. Multicolinealidad y singularidad.
Objetivo 1, 2, 13, 15, 16 y 17, Competencias Generales: Instrumentales ( 1.1, 1.2, 1.3, 1.5) Sistémicas (3.1, 3.4)
Competencias específicas (3).
TRANSFORMACIONES DE VARIABLES.
Objetivo 2, 13, 15, 16 y 17,Competencias Generales: Instrumentales ( 1.1, 1.2, 1.3, 1.5) Sistémicas (3.1, 3.4)
Competencias específicas (3).

BLOQUE 2: ANALISIS MULTIVARIADO
ANOVA DE MEDIDAS REPETIDAS Y MIXTO Supuestos. Medias de la magnitud del Efecto. Medida de la Potencia del Contraste. Intervalos de Confianza para la media.
Objetivo 4, 14, 5, 6, 7, 8, Competencias Generales: Instrumentales ( 1.1, 1.2, 1.3, 1.4), Sistémicas (3.1, 3.2, 3.3, 3.4) Interpersonales (2.1, 2.2, 2.3), Competencias específicas (4).
LA PRUEBA F DE FISHER-SNEDECOR. La prueba F en modelos fijos vs. Aleatorios. Contrastes basados en el criterio F1/F2. La minF’ y la generalización de los datos.
Objetivo 4, 14, 5, 6, 7, 8, Competencias Generales: Instrumentales ( 1.1, 1.2, 1.3, 1.4), Sistémicas (3.1, 3.2, 3.3, 3.4) Interpersonales (2.1, 2.2, 2.3), Competencias específicas (4).
ANÁLISIS DE DATOS OBTENIDOS EN EEG. Análisis de Componentes Principales. El uso del Anova de Medidas Repetidas. La corrección para la prueba de esfericidad
Objetivo 4, 14, 5, 6, 7, 8, Competencias Generales: Instrumentales ( 1.1, 1.2, 1.3, 1.4), Sistémicas (3.1, 3.2, 3.3, 3.4) Interpersonales (2.1, 2.2, 2.3), Competencias específicas (4).
MODELOS MULTINIVEL Y EL ANÁLISIS DE DATOS EN PSICOLINGUISTICA.
Objetivo 4, 14, 5, 6, 7, 8, Competencias Generales: Instrumentales ( 1.1, 1.2, 1.3, 1.4), Sistémicas (3.1, 3.2, 3.3, 3.4) Interpersonales (2.1, 2.2, 2.3), Competencias específicas (4).

Metodología docente

*Véase en Tabla I la propuesta metodológica didáctica.

Evaluación (criterios y procedimiento)

Presencial: el alumnado dedicará 2 horas a la realización de una prueba escrita con doble modalidad de evaluación (pruebas objetiva y microtema) y 1 hora semanal durante 7 semanas a la preparación de dicha prueba. Se entiende que se ha llevado a cabo procesos de evaluación durante los seminarios y tutorías, y que el alumnado ha ido entregando material al profesorado para su corrección. La totalidad de estas 9 horas de trabajo que el alumnado invierte en la evaluación se convierten en 0,4 créditos ECTS tomando como referencia 25 horas/crédito ECTS.

Semipresencial: Del mismo modo que para el presencial, siendo las pruebas parciales y trabajos presentados en línea y la prueba final de manera presencial.

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