Director
D. Javier Rodríguez Santero
(Métodos de Investigación y Diagnóstico en Educación)
Unidad Promotora
Departamento de Métodos de Investigación y Diagnóstico en Educación
Impartición
Del 15/10/2018 al 01/02/2019
Modalidad
A distancia
(Plataforma Virtual US)
Idioma de impartición
Español
Preinscripción
Del 01/06/2018 al 20/09/2018
Matrícula
Del 01/09/2018 al 20/09/2018
Objetivos
MÓDULO I: ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA Y CORRELACIONAL.-Construir matrices de datos en SPSS.-Importar matrices de datos no generadas en SPSS.-Aprender a calcular y recodificar variables.-Identificar adecuadamente distintas escalas de medida.-Construir distribuciones de frecuencias y representaciones gráficas a partir de los datos obtenidos sobre las variables objeto de estudio.-Interpretar convenientemente distribuciones de frecuencias y representaciones gráficas de las mismas.-Obtener medidas de tendencia central, posición y dispersión a partir de los datos obtenidos sobre las variables objeto de estudio.-Interpretar convenientemente medidas de tendencia central, posición y dispersión.-Ser capaz de identificar el tipo de coeficiente de correlación que debe emplearse en función de las escalas de medida de las variables objeto de estudio.-Calcular coeficientes de correlación mediante SPSS.-Interpretar convenientemente coeficientes de correlación.-Ser capaz de elaborar pronósticos a partir de la ecuación de la recta de regresión. -Ser capaz de elaborar informes de investigación tomando como referencia la estructura general de este tipo de documentos.MÓDULO II: ESTADÍSTICA INFERENCIAL (Contraste de hipótesis).-Calcular tamaños muestrales estadísticamente representativos.-Conocer las distintas pruebas para el contraste de hipótesis y sus condiciones de aplicación.-Calcular mediante SPSS las distintas pruebas de contraste de hipótesis.-Interpretar convenientemente los datos obtenidos a partir de las distintas pruebas de contraste de hipótesis.-Calcular e interpretar adecuadamente el ¿tamaño del efecto¿.-Ser capaz de elaborar informes de investigación tomando como referencia la estructura general de este tipo de documentos.
Competencias
MÓDULO I: ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA Y CORRELACIONAL.
Tras la realización del módulo, el alumnado será capaz de realizar estudios descriptivos y correlacionales mediante SPSS.
MÓDULO II: ESTADÍSTICA INFERENCIAL (Contraste de hipótesis).
Tras la realización del módulo, el alumnado será capaz de:
-Seleccionar la prueba estadística correcta en función de la hipótesis de investigación.
-Aplicar (mediante SPSS) e interpretar cualquier prueba de contraste, ya sea paramétrica o no paramétrica
Procedimiento de evaluación
Pruebas, Trabajos, Portafolio
Requisitos
Requisitos específicos de admisión a los estudios
- Quienes hayan cursado estudios en la Universidad (grado, diploma o equivalente) o acrediten una alta cualificación profesional en ámbitos relacionados con el análisis estadístico de datos numéricos.
Módulos / Asignaturas
Modalidad de impartición: A distancia
Fechas de inicio-fin: 15/10/2018 - 01/12/2018
Horario: en
Contenido
1.- Análisis estadístico de datos numéricos:
-Funcionamiento básico del programa SPSS: construcción de una matriz de datos, importación y definición de matrices de datos, creación de una variable a partir de otras, recodificación de variables, escalas de medida.
2.- Estadística descriptiva I: Distribuciones de frecuencia y representaciones gráficas:
-Distribución de frecuencias.
-Representaciones gráficas: diagrama de barras, histograma, ciclograma, introducción de tablas y gráficos en informes.
3.- Estadística descriptiva II: Medidas de tendencia central, posición y dispersión.:
-Medidas de tendencia central: media, mediana, moda.
-Medidas de posición: percentiles, deciles, cuartiles
-Medidas de dispersión: Rango, varianza, desviación típica, coeficiente de variación y amplitud semiintercuartílica.
4.- Estadística correlacional:
-Coeficientes de correlación: Pearson, Spearman, Biserial, Contingencia, Phi.
-Ecuación de la recta de regresión
Modalidad de impartición: A distancia
Fechas de inicio-fin: 01/12/2018 - 01/02/2019
Horario: en
Contenido
Calculo tamaños muestrales estadísticamente representativos.
-Los contrastes de hipótesis: tipos de contrastes y condiciones de aplicación.
-Prueba de bondad de ajuste (Kolmogorov-Smirnov).
-Contrastes paramétricos: t de Student y ANOVA.
-Contrastes no paramétricos: U de Mann-Whitney, W de Wilcoxon, Chi-Cuadrado, prueba H de Kruskal-Wallis, Friedman, W de Kendall, Q de Cochran.
-Cálculo y estimación del tamaño del efecto
Profesorado
Personal Académico
- D. Javier Rodríguez Santero . Universidad de Sevilla - Métodos de Investigación y Diagnóstico en Educación
- D. Víctor Hugo Perera Rodríguez . Universidad de Sevilla - Didáctica y Organización Educativa
Profesorado
- D. Javier Rodríguez Santero . Universidad de Sevilla - Métodos de Investigación y Diagnóstico en Educación
- D. Víctor Hugo Perera Rodríguez . Universidad de Sevilla - Didáctica y Organización Educativa