Técnicas de Análisis de Datos en Investigación
Código: 44391 Créditos ECTS: 6| Titulación | Tipo | Curso | Semestre |
|---|---|---|---|
| 4315497 Trastornos de la Comunicación y del Lenguaje | OB | 0 | 2 |
Contacto
- Nombre:
- José María Losilla Vidal
- Correo electrónico:
- JosepMaria.Losilla@uab.cat
Uso de idiomas
- Lengua vehicular mayoritaria:
- catalán (cat)
Otras observaciones sobre los idiomas
Si hay estudiantes no competentes en la lengua catalana, la docencia se realizará en castellano.Equipo docente
- Eduardo Doval Diéguez
- Cristina Mumbardó Adam
Equipo docente externo a la UAB
- Cristina Mumbardó Adam
Prerequisitos
No se han establecido prerequisitos para cursar este módulo.
Objetivos y contextualización
El objetivo de este módulo es que el alumnado adquiera los conocimientos necesarios para analizar los datos recogidos en una investigación empírica en el ámbito de los trastornos de la comunicación, así como para diseñar o adaptar instrumentos de medida en este ámbito.
Se aprende a formular correctamente las hipótesis de investigación y se desarrollan las habilidades relativas a la gestión, análisis e interpretación de los datos, así como las relacionadas con el diseño y adaptación de instrumentos de medida.
Por último, el alumnado aprende a identificar y discutir las implicaciones sanitarias, metodológicas y técnicas de la investigación, así como sus repercusiones sobre la actuación asistencial y sobre el progreso del conocimiento científico.
Competencias
- Aplicar el método científico en la práctica profesional.
- Poseer y comprender conocimientos que aporten una base u oportunidad de ser originales en el desarrollo y/o aplicación de ideas, a menudo en un contexto de investigación.
- Que los estudiantes posean las habilidades de aprendizaje que les permitan continuar estudiando de un modo que habrá de ser en gran medida autodirigido o autónomo.
Resultados de aprendizaje
- Diseñar o adecuar técnicas e instrumentos de recogida de información de acuerdo a los estándares de desarrollo de instrumentos de medida.
- Gestionar, analizar e interpretar de forma óptima los datos de una investigación.
- Poseer y comprender conocimientos que aporten una base u oportunidad de ser originales en el desarrollo y/o aplicación de ideas, a menudo en un contexto de investigación.
- Que los estudiantes posean las habilidades de aprendizaje que les permitan continuar estudiando de un modo que habrá de ser en gran medida autodirigido o autónomo.
- Seleccionar, valorando su calidad, los procedimientos, técnicas e instrumentos de medida más adecuados en función de los objetivos o hipótesis.
Contenido
- Habilidades de evaluación de lectura crítica de publicaciones científicas.
- Gestión y análisis informatizado de datos (estadística descriptiva e introducción a la inferencia).
- Síntesis de evidencias científicas.
- Fundamentos de diseño y adaptación de instrumentos de medida.
Metodología
En este módulo se combinan diferentes técnicas didácticas tradicionales con otros recursos orientados a fomentar el aprendizaje significativo y cooperativo.
Nota: La metodología docente y la evaluación propuestas pueden experimentar alguna modificación en función de las restricciones a la presencialidad que impongan las autoridades sanitarias. El equipo docente detallará a través del aula moodle o el medio de comunicación habitual el formato presencial o virtual/on-line de las diferentes activdtdes dirigidas y de evaluación, teniendo en cuenta las indicaciones de la facultad en función de lo que permita la situación sanitaria.
Actividades
| Título | Horas | ECTS | Resultados de aprendizaje |
|---|---|---|---|
| Tipo: Dirigidas | |||
| Exposición teórica | 17,5 | 0,7 | 1, 2, 4, 5, 3 |
| Prácticas informatizadas | 14 | 0,56 | 1, 2, 5 |
| Tipo: Supervisadas | |||
| Revisión de problemas integrados | 15,5 | 0,62 | 1, 2, 5 |
| Tutorías | 6 | 0,24 | 1, 2, 5 |
| Tipo: Autónomas | |||
| Entrenamiento en programas informáticos basado en guías y tutoriales | 45 | 1,8 | 1, 2, 4, 5, 3 |
| Lectura comprensiva de los materiales indicados por los docentes | 40 | 1,6 | 1, 2, 4, 5, 3 |
| Realización de esquemas, mapas conceptuales y resúmenes | 5 | 0,2 | 4, 5, 3 |
Evaluación
En este módulo pretendemos que la evaluación cumpla una función pedagógica y no únicamente acreditativa.
A continuación, indicamos el tipo de evidencias que el alumnado deberá aportar y su peso en la calificación final:
- Evidencia 1 (semana 5). Prueba escrita teórica y práctica individual que se realiza de forma virtual. Permite obtener hasta 4 puntos. Contenidos: instrumentos de mesura.
- Evidencia 2 (semana 11). Prueba práctica individual que se realiza en el aula de informática. Permite obtener hasta 5 puntos. Contenidos: análisis de datos.
- Evidencia 3 (semana 12). Prueba práctica individual que se realiza de forma virtual. Permite obtener hasta 1 punto. Contenidos: análisis de datos textuales.
Estudiante "evaluable": el alumnado se considera evaluable cuando haya presentado evidencias de aprendizaje con un peso mayor o igual a 4 puntos; en caso contrario constará en actas como "no evaluable".
Módulo superado: el alumnado ha superado el módulo cuando haya obtenido una calificación mínima de 5 puntos y al menos 2 puntos provienen de la EV1 y 2 puntos de la EV2.
Recuperación: Podran optar a realizar alguna de les pruebas de recuperación aquel alumnado que haya obtenido una calificación final igual o superior a 3,5 puntos e inferior a 5 puntos, y que además hayan sido previamente evaluados en un conjunto de actividades con un peso de al menos dos terceras partes de la calificación total del módulo.
Estudiantes de 2a matrícula o posterior: No se prevé que el alumnado de 2ª matrícula o posterior se evalúe mediante una única prueba de síntesis no recuperable.
En el siguiente enllace se pueden consultar las pautas de evaluación de la Facultad:
https://www.uab.cat/web/estudiar/graus/graus/avaluacions-1345722525858.html
Actividades de evaluación
| Título | Peso | Horas | ECTS | Resultados de aprendizaje |
|---|---|---|---|---|
| EV1 - Instrumentos de medida (week 5) | 4 puntos | 2 | 0,08 | 1, 5 |
| EV2 - Análisis de datos (week 11) | 5 puntos | 3 | 0,12 | 2, 3 |
| EV3 - Análisis de datos textuales (week 12) | 1 punto | 2 | 0,08 | 2, 4, 3 |
Bibliografía
Bibliografia básica
Los estudiantes tendrán acceso a través de moodle a los documentos en formato pdf que constituyen la bibliografía básica de la asignatura.
Bibliografía complementaria
Abad, F.J., Olea, J., Ponsoda, V. y García, C. (2011). Medición en ciencias sociales y de la salud. Madrid: Síntesis.
Ato, M., Losilla, J.M., Navarro, B., Palmer, A., y Rodrigo, M.F. (2005). Modelo Lineal Generalizado. Girona: Documenta Universitaria - EAP.
Botella, J. y Sánchez Meca, J. (2015). Meta-análisis en ciencias sociales y de la salud. Madrid: Síntesis.
Losilla, J.M., Navarro, B., Palmer, A., Rodrigo, M.F. y Ato, M. (2005). Del Contraste de Hipótesis al Modelado Estadístico. Girona: Documenta Universitaria - EAP.
Losilla, J.M. y Vives, J. (2007). L’Ordinador en Psicologia. Barcelona: Universitat Autònoma de Barcelona. Servei de Publicacions.
Martínez Arias, M.R., Hernández, M.J. y Hernández, M.V. (2006). Psicometría. Madrid: Alianza Editorial, S.A.
Pardo, A., Ruiz, M.A.. y San Martín, R. (2009). Análisis de datos en ciencias sociales y de la salud I. Madrid: Síntesis.
Pardo, A.,y Ruiz, M.A.. (2012). Análisis de datos en ciencias sociales y de la salud III. Madrid: Síntesis.
Pardo, A. y San Martín, R. (2010). Análisis de datos en ciencias sociales y de la salud II. Madrid: Síntesis.
Solanas, A., Salafranca, L., Fauquet,J. i Núñez, M.I. (2005). Estadística descriptiva en Ciencias del Comportamiento. Madrid: Thomson.