081511 - Modelos Multivariantes en Psicología (5º CURSO) - Curso 2012/2013

Información

Otros Datos

• Tipo: Materia Ordinaria RD 1497/1987
• Departamentos: Psicología Social, Básica y Metodología
• Áreas: Metodología de las Ciencias del Comportamiento
• Centro: Facultad de Psicología
• Convocatoria: Primer Cuatrimestre
• Docencia y Matrícula: null

Profesores

Nombre	Coordinador
Braña Tobío, M Teresa.	NO
RIAL BOUBETA, ANTONIO.	SI
VARELA MALLOU, JESUS.	NO

Horarios

Nombre	Tipo Grupo	Tipo Docencia	Horario Clase	Horario exámenes
Grupo A (A-L) Clínica-Educativa	Ordinario	Teóricos	SI	SI
Grupo B (M-Z) Clínica-Social	Ordinario	Teóricos	SI	SI
Grupos A-B	Ordinario	Laboratorio	SI	NO
Grupos C(1)-I-J	Ordinario	Laboratorio	SI	NO
Grupos C(2)-H(1)-N	Ordinario	Laboratorio	SI	NO
Grupos D-F-H(2)	Ordinario	Laboratorio	SI	NO
Grupos G-E	Ordinario	Laboratorio	SI	NO
Grupos K-L-M	Ordinario	Laboratorio	SI	NO

Programa

Existen programas da materia para los siguientes idiomas:

Castellano

Gallego

Inglés

Objetivos de la asignatura
Gracias al avance informático de las últimas décadas, los investigadores hemos podido sobrepasar el tradicional planteamiento univariante en el análisis de datos, e ir incorporando progresivamente las técnicas multivariantes a nuestro quehacer diario. Junto con el resto de las asignaturas del área de Metodología, esta asignatura pretende contribuir a la formación del alumno, permitiéndole optimizar el análisis e interpretación de grandes conjuntos de datos. Es manifiesto además que hoy en día las técnicas de Análisis Multivariante configuran un cuerpo de conocimiento básico para cualquier profesional que analiza información cuantitativa. Por ello, partiendo de una breve revisión de los fundamentos del análisis de datos, trataremos de describir el abanico de técnicas multivariantes que tienes a tu disposición, sus condiciones de utilización y aplicaciones, haciendo hincapié en aquellas que pueden resultar menos conocidas (o que no se han visto a lo largo de la licenciatura), tales como el Análisis Discriminante, el Análisis Conjunto o el Análisis de Conglomerados. Otorgaremos también un papel importante a los procedimientos que permiten al investigador hacer un adecuado examen o análisis exploratorio de los datos, previo a la aplicación de las distintas técnicas estadísticas.

OBJETIVOS

Por lo que se refiere a los objetivos específicos de la asignatura Modelos Multivariantes en Psicología, cabría señalar fundamentalmente ocho:

1.Revisar los conceptos de Estadística y Análisis de Datos y su aportación a la Psicología.

2.Definir el Proceso de Datos y contextualizarlo dentro del proceso general de investigación y del método científico.

3.Enfatizar la idea de que existen diferentes niveles de análisis o maneras de aproximarnos a la realidad empírica, situando el análisis multivariante y la modelización estadística en el lugar oportuno.

4.Definir ambos conceptos (análisis multivariante y modelización estadística) como dos acepciones de una misma herramienta y justificar la relevancia que actualmente posee en la investigación social.

5.Hacer una resumen integrador del abanico de técnicas existentes (desde las consideradas clásicas a las más novedosas), al mismo tiempo que un intento de clasificación de éstas, para que el alumno pueda disponer de una visión de conjunto y entender sus principales semejanzas y diferencias.

6.Caracterizar de forma clara y concreta cada una de las técnicas abordadas, haciendo especial hincapié en su utilidad, condiciones de aplicación y fundamentos matemáticos.

7.Familiarizar al alumno con el manejo de herramientas informáticas que le permitan aplicar dichas técnicas en la resolución de problemas concretos del ámbito de la Psicología o, más ampliamente, de las ciencias sociales o de la salud.

8.Un último objetivo, íntimamente relacionado con el enfoque del análisis exploratorio de datos que afortunadamente se ha puesto de moda en los últimos años, es transmitir al alumno la importancia que la propia calidad de los datos posee, así como la necesidad de su estudio previo y la posibilidad de transformarlos para adaptar sus propiedades matemáticas a las exigencias de las técnicas multivariantes a emplear. Todo ello con las implicaciones que tiene en la correcta aplicación de las técnicas de análisis y, consecuentemente, en los resultados de la investigación. En definitiva, bajo este enfoque se pretende integrar decididamente la materia que nos ocupa, dentro de los diferentes contenidos metodológicos que han sido presentados a lo largo de la carrera, recalcando la importancia de la metodología en sí misma, como un todo inseparable.

Contenidos
De acuerdo con el enfoque que se pretende dar a la asignatura, los temas seleccionados se organizan en tres grandes boques.El primero de ellos es un bloque introductorio de tres temas, en el que se pretende: (1) contextualizar la asignatura dentro del plan de estudios y, más concretamente, dentro de los contenidos del área de Metodología de las Ciencias del Comportamiento; (2) justificar su pertinencia dentro de la investigación social; (3) revisar y/o actualizar algunos fundamentos conceptuales para que el alumno puede asimilar los contenidos de la asignatura; (4) proponer una definición, clasificación y caracterización de las técnicas multivariantes, que le permita al alumno disponer de una idea de conjunto y, al mismo tiempo, sea capaz de diferenciar con claridad entre las técnicas principales; (5) sensibilizar al alumno de la importancia de llevar a cabo en cualquier investigación (y especialmente cundo se trabajo con grandes cantidades de datos, muchos sujetos y muchas variable) un análisis previo de los mismos, concretando cuáles deben ser los pasos o tareas que debe abordar este análisis preliminar y cómo se pueden ejecutar en la práctica utilizando un paquete estadístico como el SPSS.En el segundo bloque se expondrán ya con cierto nivel de profundidad algunas de las técnicas que clásicamente suelen encuadrarse dentro de las denominadas técnicas de dependencia, como pueden ser: el análisis de regresión lineal múltiple, el análisis discriminante, la regresión logística y el análisis conjunto. La razón fundamental por la que se han incluido las dos primeras es por su gran difusión y tradición en la investigación social. En cuanto a la regresión logística y el análisis conjunto, a pesar de que son menos conocidas o de que históricamente hayan tenido menor protagonismo, es indudable la gran proliferación de trabajos en los que están siendo aplicadas en los últimos años, así como su gran potencial en el ámbito de la investigación social y comercial.Por lo que se refiere al tercer bloque temático, en el se incluyen dos de las técnicas de interdependencia más difundidas: el análisis factorial de correspondencias y el análisis de conglomerados. La docencia de Modelos Multivariantes en Psicología tiene lugar en el primer cuatrimestre del 5º curso de la licenciatura. Su carga horaria total es de 4.5 créditos (2.5 de teoría y 2 de práctica). Así pues, se dispone de 45 horas para impartir los contenidos seleccionados. Es importante señalar que la docencia de la asignatura se ve condicionada por la existencia del Practicum, que se organiza en dos períodos (Diciembre/Enero y Mayo/Junio). A consecuencia de ello, la asignatura debe ser impartida en tan sólo dos meses y medio (Octubre, Noviembre y primera quincena de Diciembre), a razón de 3 clases de una hora por semana.

BLOQUE TEMA TÍTULO
I 1 El análisis multivariante en Psicología
I 2 Revisión general de las técnicas multivariantes
I 3 El análisis preliminar de los datos
II 4 Análisis de Regresión Lineal Múltiple
II 5 Análisis Discriminante
II 6 Análisis de Regresión Logística
II 7 Análisis Conjunto
III 8 Análisis de Correspondencias
III 9 Análisis de Conglomerados

BLOQUE TEMA TEORÍA PRÁCTICA TOTAL
I 1 2 - 2
I 2 2 2 4
I 3 3 4 7
Subtotal Bloque I 7 6 13
II 4 3 2 5
II 5 3 2 5
II 6 3 2 5
II 7 3 2 5
Subtotal Bloque II 12 8 20
III 8 3 3 5
III 9 3 3 5
Subtotal Bloque III 6 6 12
TOTAL 25 20 45


Bibliografía básica y complementaria
BÁSICA

Hair, J.F., Anderson, R.E., Tatham, R.L. y Black, W.C. (2000). Análisis Multivariante. Madrid: Prentice Hall.

Lévy, J.P. y Varela, J. (2003). Análisis Multivariable para las Ciencias Sociales. Madrid: Prentice Hall.

COMPLEMENTARIA

Bisquerra, A.R. (1989). Introducción conceptual al análisis multivariable (vol. I y II). Barcelona: PPU.

Catena, A., Ramos, M. y Trujillo, H. (2003). Análisis multivariado. Un manual para investigadores. Madrid: Biblioteca Nueva.

Cea, M.A. (2002). Análisis multivariable. Teoría y práctica en la investigación social. Madrid: Editorial Síntesis.

Díaz de Rada, V. (2002). Técnicas de Análisis Multivariante para Investigación Social y Comercial. Madrid: Ra-Ma.

Martínez Árias, R. (1999). El análisis multivariable en la investigación científica. Madrid: La Muralla.

Pardo, A. y Ruíz, M.A. (2002). SPSS11. Guía rápida para el análisis de datos. Madrid: McGraw-Hill.

Peña, D. (2002). Análisis de datos multivariantes. Madrid. McGraw-Hill.

Sánchez Carrión, J. J. (Ed.) (1984). Introducción a las Técnicas de Análisis Multivariable Aplicadas a las Ciencias Sociales. Madrid: Centro de Investigaciones Sociológicas.

Visauta, B. y Martori, J.C. (2003). Análisis estadístico con SPSS para Windows (vol. II).Estadística Multivariante. Madrid: McGraw-Hill.

Competencias
Disponer de una visión integral y práctica del análisis multivariante y las principales técnicas que engloba

Disponer de una idea apróximada de cada una de las técnicas que tiene a su disposición, teniendo claro su finalidad y condiciones de aplicación

Habituarse a realizar un análisis previo de los datos, antes de aplicar cualquier modelo estadístico

Familiarizarse con el manejo de paquetes informáticos (como es el caso de SPSS) que le permitirán al alumno resolver casos prácticos de análisis multivariante de datos





Metodología de la enseñanza
El esquema general a seguir en las sesiones teóricas, donde se abordan de manera individual cada una de las técnicas multivariantes seleccionadas, es el siguiente:

En primera instancia se presenta al alumno un problema de investigación real para el cual deberá sugerir qué técnica o técnicas pueden ser aplicadas, teniendo en cuenta siempre el esquema presentado en el bloque introductorio que atiende tanto a los objetivos de la investigación, como al número y nivel de medida de las variables intervinientes. A continuación se proporcionan más detalles de la investigación o problema concreto, así como del procedimiento seguido para su resolución. Lo ideal es recurrir a investigaciones llevadas a cabo desde el propio área de conocimiento. De ese modo al docente le resulta más sencillo ilustrar cada técnica y resolver dudas particulares acerca de la investigación en la que fue aplicada. Este último aspecto resulta de gran importancia si queremos destacar la idea de proceso de datos como un continuum dentro de toda investigación. Una de nuestras preocupaciones es hacer énfasis en lo metodológico más que en lo puramente estadístico, para que el alumno comprenda la importancia que posee cada una de las distintas fases de la investigación, más allá del análisis estadístico-informático de un conjunto de datos concretos.

En segundo lugar y, siempre aludiendo al ejemplo presentado, se revisará la definición de la técnica, su objetivo general y usos particulares, así como sus condiciones de aplicación. Este apartado se cerrará instando a los alumno a que pongan nuevos ejemplos donde consideren pertinente el uso de la técnica en cuestión.

A continuación, se abordan los fundamentos matemáticos de la técnica y las fases que se establecen en su aplicación.

En cuarto lugar, se muestra de manera muy general cómo ésta es implementada en SPSS (cómo hacerlo en SPSS), los principales menús, cuadros de diálogo y opciones, así como los aspectos más relevantes de las tablas de resultados. Es preciso señalar que esta parte se integra todavía dentro los que serían las clases teóricas, pero que se puede llevar a cabo porque las aulas cuentan con un PC y un cañón de video.

En última instancia, se propone a los alumnos la resolución de un caso práctico en el laboratorio de proceso de datos. Este último apartado configuraría ya lo que son las clases prácticas. Es preciso indicar también que en la finalización de cada tema se suele proponer al alumno la lectura (con carácter voluntario) de un artículo de investigación en el cual la técnica en cuestión haya sido la principal herramienta de análisis de datos. En este sentido, si bien en la bibliografía del tema se recurre exclusivamente a manuales y monografías, en el caso de las lecturas recomendadas la intención es establecer un puente con las clases prácticas, proporcionando lecturas en las que quede perfectamente ilustrado el uso de la técnica en investigaciones concretas. Un beneficio adicional que se espera que se derive de esta estrategia es que el alumno tome definitivamente contacto con otras fuentes documentales, como pueden ser las revistas especializadas.

Mientras que la duración de las clases teóricas es de una hora, la de las prácticas es de dos horas. Como su propio nombre indica, permiten a los alumnos asentar a través de la práctica los conocimientos adquiridos en las clases teóricas. El objetivo, en el contexto de la asignatura de Modelos Multivariantes en Psicología, no es otro que el aprender las claves para llevar a cabo una aplicación correcta de las distintas técnicas multivariantes incluidas en el programa. Para ello se recurre a problemas de investigación y archivos de datos (en la medida de lo posible), reales. Las cuestiones que los alumnos deben ir respondiendo, en el transcurso de cada práctica, son las cuestiones habituales que el investigador debe ir resolviendo cuando hace uso de una técnica multivariante, desde la preparación y análisis previo de los datos, la comprobación de determinados supuestos, la elección razonada de determinadas opciones de análisis, a la correcta interpretación de los resultados y la elaboración del informe.

Antes de cada sesión el alumno deberá recoger en la fotocopiadora el material impreso correspondiente, en el que se realiza una breve descripción de la práctica, los objetivos, el archivo de datos a utilizar y las variables de que consta, así como las distintas cuestiones que debe resolver, cubriendo los apartados, cuadros o tablas indicadas para ello.

Aunque en las clases prácticas el énfasis se pone en la vertiente aplicada de cada técnica y, por tanto, es el alumno el que debe trabajar con el programa durante las dos horas, resulta oportuno comenzar cada sesión con una breve contextualización de la técnica, refrescando conceptos importantes e insistiendo en los aspectos de interpretación más relevantes. Si bien ha de ser el alumno quien, individualmente, debe tomar conciencia de la importancia de adquirir las destrezas suficientes para resolver por sí solo los análisis que se le plantean, se le anima a que comente con sus compañeros los resultados y que planteen al profesor cualquier tipo de duda. Al finalizar cada sesión, cada uno debe entregar un informe individual debidamente cumplimentado, informándole de la posibilidad de recuperarlo corregido antes de la evaluación. De este modo, podrán hacer uso de los informes de prácticas para repasar la materia con vistas al examen.

Se advierte también que, si bien la finalidad de los informes de prácticas no es la evaluación en sí misma, la asistencia a éstas y la entrega del informe sí es tenida en cuenta también a este nivel. Desde el punto de vista del profesor, el objetivo no es otro que provocar en el alumno una actitud activa ante las prácticas, incentivando la participación en la misma para favorecer la asimilación de sus contenidos.


El material de apoyo

Poder disponer de materiales de apoyo adecuados es imprescindible para que tanto el profesor como el alumno alcancen sus objetivos. Dentro de lo que se entiende como “material de apoyo” cabría distinguir varios tipos. El primero de ellos es el material bibliográfico. En los últimos años han ido apareciendo en nuestro país buenos manuales de análisis multivariante (Martinez Arias, 1999; Hair y cols. 2000; Diaz de Rada, 2002; Peña, 2002; Catena, 2003; Lévy y Varela, 2003). Aunque su existencia ha facilitado mucho la labor de los docentes (ya que en general parten de un enfoque aplicado del análisis multivariante), también hemos de decir que, en ocasiones y cuando se trata de abordar determinados temas, el alumno no cuenta todavía con la suficiente preparación para asimilar los contenidos con facilidad o, simplemente, la complejidad matemática que entrañan resulta excesivamente elevada. En ese sentido, es responsabilidad del profesor ser sensible a las novedades bibliográficas que van apareciendo respecto a la materia que imparte, para seleccionar y recomendar las referencias o capítulos concretos, que mejor se adapten a las necesidades docentes. Dentro del material bibliográfico, es conveniente también que se incorpore al quehacer diario del alumno la consulta y lectura de revistas especializadas, facilitándole el acceso a artículos de carácter aplicado, que sirvan para ilustrar la utilización de las técnicas multivariantes en la resolución de problemas concretos de investigación. Las distintas lecturas recomendadas son objeto de comentario en clase, animando a los alumnos a señalar aquellos aspectos que más le han llamado la atención, así como a plantear dudas y sugerencias.

El segundo de los materiales de apoyo lo conforman los medios audiovisuales que el propio profesor utiliza en clase. En este sentido, se ha generalizado en los últimos años el uso del Powerpoint. El hecho de que en todas las aulas de nuest
Metodología de la enseñanza
ra facultad se disponga de PC y cañón de video, hace sumamente cómodo que los docentes hagamos uso de esta estrategia. Aunque resulta tremendamente útil, el apoyo audiovisual no debe convertirse en un fin en sí mismo, centrando la atención del alumno y distrayéndole de los verdaderos contenidos de la asignatura. Para ello las diapositivas deben ser sencillas, con contenidos claros, sintéticos y lo más gráficas posible. En ningún momento deben sustituir las explicaciones y reflexiones del profesor. Deben ser simplemente un guión de referencia, que sirva para marcar los mojones o elementos clave en los que debe basarse la argumentación teórica. Al mismo tiempo, resultan de gran utilidad para enganchar o centrar la atención del alumno sobre contenidos relevantes qué es preciso marcar, en el sentido literal de la palabra.

El tercero de los materiales de apoyo al que queremos hacer referencia lo conforman los clásicos apuntes de la asignatura. Desde nuestra experiencia consideramos importante la elaboración de un material didáctico de base, disponible para el alumno antes incluso de recibir las clases teóricas y sobre el que pueda (en el transcurso de éstas) ir incorporando sus anotaciones, aclaraciones o comentarios, sin duda interesantes para preparar la evaluación de la asignatura. Nuestra experiencia particular es la de utilizar las propias diapositivas de Powerpoint (impresas como páginas de notas), para que el alumno pueda disponer de ellas en la fotocopiadora de la facultad y tome sobre éstas sus notas a lo largo de la clase, sin preocuparse por copiar todo lo que figura en la diapositiva, ni todo lo que dice el profesor. Desde el primer día de clase se insiste al alumno en que tema a tema, semana a semana, irá disponiendo por adelantado del material que se va a utilizar en clase, por lo que en el transcurso de ésta debe centrar su atención en intentar comprender los contenidos que se intentan transmitir, planteando las dudas e inquietudes que considere oportunas e incorporando sus propios comentarios y aclaraciones a las páginas de notas.

Como cuarto elemento de apoyo cabe hacer referencia a la posibilidad de ejecutar con SPSS determinados análisis, con el fin de ilustrar mejor algunos contenidos. En determinados momentos (y sin que necesariamente esté previsto en el guión) puede resultar interesante abrir un archivo de datos de ejemplo, para enseñar el aspecto concreto que tienen los datos de entrada (de cara a la aplicación de una técnica determinada), o para comentar con un caso real los principales resultados que ésta proporciona. Evidentemente, aunque las clases prácticas se centran básicamente en la ejecución mediante SPSS de distintas técnicas, en las sesiones teóricas puede ser oportuno también hacer uso del programa.

Por último, no debemos olvidar que las estrategias más tradicionales como el propio uso de la pizarra, de rotuladores, transparencias, así como el trabajo en grupo, siguen siendo de gran ayuda para dinamizar la docencia y asentar los conocimientos. Nuestra experiencia nos ha dado evidencias de lo productivo (e incluso divertido) que resulta invertir una clase a final de curso, pidiendo a los alumnos que dibujen en una transparencia un boxplot, un dendograma, un gráfico de dispersión o un mapa de posicionamiento, e ilustren con ejemplos de su propia cosecha y haciendo uso del retroproyector, para qué sirve cada uno de ellos.

Sistema de evaluación
Dado que la asignatura de Modelos Multivariantes en Psicología se imparte en el primer cuatrimestre, su evaluación tiene lugar en la convocatoria de Febrero. La evaluación se centra fundamentalmente en los contenidos teóricos de la materia. No obstante, el hecho de que el alumno haya asistido regularmente a las prácticas (entregando los correspondientes informes debidamente cumplimentados) y realizado las lecturas complementarias recomendadas (entregando el correspondiente comentario), es tenido en cuenta en la calificación final.

Por lo que se refiere al examen, éste consta de tres partes, entre las cuáles se pretende dar cuenta de los conocimientos que el alumno posee acerca de los distintos contenidos del temario. La primera parte es una prueba objetiva (o examen test) que consta de 40 ítems del tipo verdadero o falso. La segunda parte consta de 16 preguntas cortas, de carácter muy concreto. Pueden incluir definiciones, enumeración de fases o características de una técnica, fórmulas o, incluso, dibujos. Ejemplos habituales de preguntas cortas podrían ser: “En el análisis de regresión ¿qué diferencia hay entre el R2 y el R2 ajustado?”, “¿qué es un M-estimador”, “¿qué es el procedimiento K-medias?” , “¿qué pasos deben seguirse en la aplicación del análisis discriminante?”, ¿qué es un centroide?, “¿qué información proporciona un Boxplot?. Dibújalo”, “¿qué información proporciona un dendograma?. Dibújalo”, etc.

La tercera y última parte consiste en una pregunta-tema de longitud media, que el alumno debe responder únicamente en una hoja (una página y su reverso). Para ello se recomienda establecer un esquema previo, asegurándose de que el enfoque es el adecuado, se recogen los elementos relevantes del tema, así como aquellos detalles que pudieran ser más importantes. Algunos ejemplos serían: “Razones por las que resulta aconsejable realizar un análisis preliminar de los datos”, o “El análisis multivariante: definición y clasificación de las principales técnicas”. Dado que al alumno se le limita el espacio para responder, ha de ser capaz de sintetizar sus ideas y estárter únicamente los elementos relevantes. En cada uno de las tres parte de que consta el examen se informa de la manera en la que éstos son puntuados y del tiempo del que disponen.

Tiempo de estudio y trabajo personal
A continuación se recogen las horas dedicadas al estudio que el alumno debe dedicar como mínimo a nivel personal, independientemente de las clases teóricas y prácticas.

BLOQUE TEMA TÍTULO
I 1 El análisis multivariante en Psicología: 5 horas
I 2 Revisión general de las técnicas multivariantes: 5 horas
I 3 El análisis preliminar de los datos:10 horas
II 4 Análisis de Regresión Lineal Múltiple:10 horas
II 5 Análisis Discriminante:10 horas
II 6 Análisis de Regresión Logística:10 horas
II 7 Análisis Conjunto:10 horas
III 8 Análisis de Correspondencias:10 horas
III 9 Análisis de Conglomerados:10 horas

LECTURAS COMEPLEMENTARIAS: 10 horas

TOTAL: 90 HORAS



Recomendaciones para el estudio de la asignatura
Asistencia regular a las sesiones teóricas y prácticas, realización de las lecturas complementarias recomendadas y participación en la dinámica de las clases.