
Modelos Estadísticos y Psicométricos
Código: 104881Créditos: 6
| Titulación | Tipo | Curso |
|---|---|---|
| Estadística Aplicada | OP | 4 |
Profesor/a de contacto
- Nombre :
- José Blas Navarro Pastor
- Correo electrónico :
- joseblas.navarro@uab.cat
Equipo docente
- Joan Llosada Gistau
- José Blas Navarro Pastor
- Eduardo Doval Diéguez
- Clara Pretus Gomez
- Marina Bosque Prous
- Eva Penelo Werner
- Alfred Pardo Garrido
- Carme Viladrich Segués
- Saiko Allende Leal
Idiomas de los grupos
Puede consultar esta información al final del documento.
Prerrequisitos
En esta asignatura se utiliza el software estadístico JAMOVI, y para asistir a las clases es necesario disponer de un ordenador portátil.
Objetivos
"Modelos estadísticos y psicométricos" pertenece a la materia "Métodos de investigación y psicometría". Se imparte en el segundo semestre de segundo curso, una vez realizadas las dos asignaturas previas del área de metodología, con las que se han adquirido los fundamentos de la metodología de investigación y del análisis de datos. Es el momento de dar el salto a modelos estadísticos más complejos, de naturaleza multivariable, y de introducir la solución analítica a tres fenómenos muy habituales en la investigación psicológica, la interacción entre variables, el control estadístico de variables confusoras y la reducción de la dimensionalidad de los datos.
Los objetivos formativos de la asignatura son:
1. Aprender el concepto de modelo estadístico como una aproximación a la multidimensionalidad de la investigación en psicología.
2. Comprender la relación existente entre el diseño de investigación empleado y el análisis de datos correspondiente.
3. Saber cuándo y cómo se deben aplicar técnicas de reducción de datos.
Al finalizar la asignatura el estudiantado debe ser capaz de:
1. Cuando el diseño de investigación lo permita, especificar el modelo estadístico adecuado a los objetivos e hipótesis de una investigación psicológica.
2. Distinguir entre modelos que responden a una hipótesis predictiva y los que responden a una hipótesis explicativa.
3. Incluir en el modelo, si es necesario, variables de interacción y / o variables de ajuste.
4. Decidir sobre la necesidad de mantener en el modelo términos de interacción y / o variables de ajuste.
5. Estimar e interpretar correctamente los coeficientes de un modelo de regresión.
6. Delimitar los principales aspectos a diagnosticar en la etapa de validación del modelo.
7. Saber aplicar un análisis de componentes principales para reducir la dimensionalidad de los datos, determinando correctamente el número de componentes retenidos, la rotación óptima de dichos componentes y realizando una interpretación adecuada de su significado.
8. Ser capaz de comprender el análisis estadístico realizado en artículos de investigación que empleen modelos estadísticos de carácter predictivo o explicativo, o modelos de reducción de datos.
9. Conocer el vocabulario estadístico básico en catalán, español e inglés.
10. Conocer los elementos básicos de manejo del programa estadístico.
Resultados de aprendizaje
- CM14 (Proponer el modelo estadístico necesario para analizar conjuntos de datos pertenecientes a estudios reales.) Proponer el modelo estadístico necesario para analizar conjuntos de datos pertenecientes a estudios reales.
- KM17 (Reconocer los modelos estadísticos para el análisis de datos con distintas estructuras y complejidad que aparecen frecuentemente en distintos ámbitos de aplicación.) Reconocer los modelos estadísticos para el análisis de datos con distintas estructuras y complejidad que aparecen frecuentemente en distintos ámbitos de aplicación.
- SM16 (Seleccionar las fuentes de información adecuadas para el trabajo estadístico) Seleccionar las fuentes de información adecuadas para el trabajo estadístico
- SM18 (Depurar la información disponible para su posterior tratamiento estadístico.) Depurar la información disponible para su posterior tratamiento estadístico.
Contenidos
U1. Análisis Factorial Confirmatorio (AFC) unifactorial
U2. Análisis Factorial Confirmatorio (AFC) multifactorial
U3. Análisis Factorial Exploratorio (AFE) unidimensional
U4. Análisis Factorial Exploratorio (AFE) multidimensional
U5. Consistencia interna
U6. Consistencia o acuerdo
U7. Modelos de regresión para variables respuesta continuas
U8. Predictores categóricos
U9. Modelos predictivos
U10. Modelos explicativos
U11. Diagnóstico del modelo y comunicación de resultados
U12. Modelos de regresión para respuestas binarias
Actividades formativas y Metodología
| Título | Horas | ECTS | Resultados de aprendizaje |
|---|---|---|---|
| Lectura de los "Esquemas de teoría" para la preparación de las clases teóricas | 30 | 1,2 | |
| Estudio por cuenta propia: Realización de resúmenes, esquemas y mapas conceptuales | 37,5 | 1,5 | |
| Clases prácticas en grupos pequeños: planteamiento y resolución de diferentes problemas prácticos de análisis de investigaciones | 26 | 1,04 | |
| Revisión práctica de los principales procedimientos analíticos del curso mediante la resolución de las prácticas | 10 | 0,4 | |
| Consultas bibliográficas y documentales | 7 | 0,28 | |
| Clases teóricas: clase magistral con soporte multimedia | 19,5 | 0,78 | |
| Seguimiento y participación en los foros de debate a través del campus virtual | 7,5 | 0,3 | |
| Supervisión de la resolución de las prácticas realizadas de forma autónoma | 7,5 | 0,3 |
En esta asignatura proponemos diferentes actividades basadas en metodologías de aprendizaje activo centradas en el estudiante (MAA). De esta forma se perfila un planteamiento \"híbrido\" en el que combinamos técnicas didácticas tradicionales con otros recursos encaminados a fomentar el aprendizaje significativo y cooperativo.
Evaluación
Actividades de evaluación continuada
| Título | Peso | Horas | ECTS | Resultados de aprendizaje |
|---|---|---|---|---|
| Evidencia 4: Prueba escrita formada por un conjunto de preguntas de opción múltiple relacionadas con los temas 7-12, así como tablas de resultados de Jamovi (2º período evaluativo): retorno escrito en 2 set. | 40 | 2,5 | 0,1 | CM14, KM17, SM16, SM18 |
| Evidencia 1. Entrega individual durante la sesión de prácticas de los resultados de los análisis de un problema práctico relativo a los temas 1-6 (aprox. semanas 4-7); retorno grupal la primera práctica post-evidencia. | 15 | 0 | 0 | CM14, KM17, SM18 |
| Evidencia 3. Entrega individual durante la sesión de prácticas de los resultados de los análisis de un problema práctico relativo a los temas 7-12 (aprox. semanas 13-17); retorno grupal la primera práctica post-evidencia. | 15 | 0 | 0 | CM14, KM17, SM18 |
| Evidencia 2: Prueba escrita formada por un conjunto de preguntas de opción múltiple relacionadas con los temas 1-6, así como tablas de resultados producidas con Jamovi que permiten realizar los análisis previos (1er período ev.);retorno escrito en 2 set. | 40 | 2,5 | 0,1 | CM14, KM17, SM16, SM18 |
Las EV1 y EV3 consisten en la realización de análisis con Jamovi a partir de una matriz de datos proporcionada por el equipo docente. Se realiza de forma individual en el aula de prácticas. Para que una evidencia sea evaluada, será necesario haber asistido presencialmente a 2/3 de sus prácticas. El peso de cada una de estas evidencias es del 15%. El retorno de los resultados de estas evidencias se realizará grupalmente el primer día de prácticas después de la fecha de realización, y consistirá en la revisión de la solución y de los errores más cometidos.
Las EV2 y EV4 (exámenes individuales) consisten en una prueba tipo test de aproximadamente 25 preguntas (tres opciones de respuesta, penalización por errores; dos errores descuentan una correcta, de acuerdo al criterio habitual k-1): se podrá llevar impreso el material elaborado por el equipo docente así como apuntes de elaboración propia del estudiante. No se podrá disponer de dispositivos electrónicos a excepción de una calculadora (no la del teléfono móvil). A criterio del profesorado, el estudiantado podrá disponer del enunciado y de algunas tablas de resultados de Jamovi unas horas antes. El retorno de los resultados de estas evidencias se realizará grupalmente y consistirá en la resolución de cada una de las preguntas de la evaluación haciendo referencia a las tablas de resultados obtenidas con Jamovi.
Aunque todas las actividades de evaluación de esta asignatura se realizan de forma presencial, el profesorado se reserva la posibilidad de requerir una defensa oral individual de cualquiera de las evidencias presentadas. Esta medida podrá aplicarse cuando se detecten indicios que generen dudas razonables sobre la autenticidad, la autoría o la integridad de la evidencia. Esto incluye, entre otros casos, posibles incoherencias en el contenido o en el estilo de expresión, resultados incoherentes respecto a otras producciones del estudiantado, sospecha de contenido no original, o indicios de copia o colaboración no autorizada durante la realización de las pruebas. Esta defensa podrá ser requerida incluso cuando la evidencia constituya el único instrumento de evaluación del estudiantado, como mecanismo para garantizar la validez, la fiabilidad y la equidad del proceso evaluativo. En caso de que la defensa oral no se supere de forma satisfactoria, el profesorado podrá revisar la calificación inicial y, si lo considera oportuno, anular la evidencia correspondiente.
Las respuestas a todas las evidencias de evaluación tienen que ser originales (no se admitirán redactados detectados procedentes de otras fuentes o respuestas copiadas o plagiadas). Un incumplimiento de esta condición implica la anulación de la evidencia. Más de un incumplimiento supondrá una cualificación final de 0 en la asignatura (en aplicación a la normativa sobre evaluación de la UAB y de la titulación de Psicología. Estas medidas se aplicarán a todas las personas implicadas en la irregularidad evaluativa.
Para superar la asignatura por evaluación continuada es necesario que se cumplan los siguientes criterios: 1) La suma ponderada de todas las evidencias ha de ser igual osuperior a 5 puntos. 2) El promedio de las EV2 y EV4 deberá ser 4.5 o superior (en una escala de 0 a 10); en caso contrario la nota máxima en la asignatura será 4.5.
De acuerdo con la normativa de la UAB, podrá optar a recuperación el estudiantado que no haya superado la asignatura y que cumpla: 1) haber realizado evidencias con un peso de al menos 2/3 del total y 2) tener una nota de evaluación continuada de 3.5 o superior. Se podrá recuperar las EV2 y/o EV4. La nota de la/s evidencia/s recuperada/s sustituirá la nota obtenida previamente y la nota total se recalculará con los criterios descritos.
El estudiantado que haya entregado evidencias de aprendizaje con un peso igual o superior a 4 puntos (40%) constará como 'evaluable'.
No se prevé que el estudiantado de segunda matrícula o posterior se evalúe mediante una única prueba de síntesisno recuperable.
La presentación de la traducción de los enunciados de las pruebas de evaluación presenciales se realizará si se cumplen los requisitos establecidos en el artículo 263 de la normativa académica y se realiza su solicitud en la semana 4 telemáticamente (e-formulario) (más información en la web de la facultad).
La evaluación única (EU) se realizará el mismo día y en el mismo lugar que la prueba del segundo período evaluativo de la asignatura. Se evaluarán todos los contenidos de la asignatura. Se llevarán a cabo las mismas evidencias y la nota finalde la asignatura se obtendrá tal como se ha descrito para la evaluación continua, con el mismo peso que consta en la EC. La duración total será de 3 a 4 horas. La evaluación única se solicita telemáticamente (e-formulario) en el período específico (más información en la web de la facultad).
Uso de la Inteligencia Artificial: De acuerdo con el modelo establecido por la facultad en relación con el uso de la inteligencia artificial, esta se considera de uso permitido exclusivamente como herramienta de apoyo al estudio y al autoaprendizaje, pero de uso no permitido durante la realización de cualquiera de las evidencias de evaluación. Todas las pruebas se realizan de forma presencial, y en ninguna de ellas se autoriza el uso de programas informáticos distintos a JAMOVI. Por tanto, el uso de tecnologías basadas en inteligencia artificial queda restringido al ámbito del estudio personal, bajo la responsabilidad del estudiantado, y debe tenerse en cuenta que en ningún caso puede considerarse una fuente cuyo contenido haya sido validado por el profesorado. La realización de cualquier irregularidad en una actividad de evaluación (fraude académico, plagio o uso indebido de la inteligencia artificial, salvo que dicho uso esté expresamente autorizado en la guía docente) que pueda dar lugar a una alteración significativa de la calificación supondrá que dicha actividad sea calificada con un 0.En caso de que la guía docente establezca que para superar la asignatura sea requisito imprescindible haber obtenido una nota mínima en dicha actividad de evaluación, o de que se produzcan varias irregularidades en las actividades de evaluación de una misma asignatura, la calificación final de la asignatura será de 0. Asimismo, el estudiante que incurra en cualquiera de estas irregularidades podrá ser objeto de un procedimiento disciplinario, de acuerdo con la normativa vigente de la Universidad.
Enlace a las pautas de evaluación de la Facultad de Psicología y Logopedia: https://www.uab.cat/doc/DOC_PautesAvaluacio_2026
Bibliografía
Manuales de referencia:
Abad, F.J., Olea, J., Ponsoda, V. y García, C. (2011). Medición en ciencias sociales y de la salud. Madrid: Síntesis.
Kleinbaum, D.G., Kupper, L.L., Nizam, A., Muller, K., Rosenberg, E.S. (2012). Applied Regression Analysis and other Multivariable Methods. (5ª ed.). Boston (MA): Cengage Learning, Inc.
Kleinbaum, D, G., Klein, M. (2010). Logistic Regression : A Self-Learning Text (3rd Edition). New York: Springer.
Ajenjo, C., Miguel, F.J., Griera, O. (2021). Manual d'ús de Jamovi per anàlisi de dades en estudis socials. Bellaterra: Universitat Autònoma de Barcelona.
Losilla, J.M., Vives, J. (2023). Análisis de Datos con jamovi. Bellaterra: Universitat Autònoma de Barcelona.
Otras referencias:
Domènech, J.M. y Granero, R. (2004). Anàlisi de dades en Psicologia (Vols. 1 i 2) (2ª Ed.). Barcelona: Signo.
Martínez Arias, R. (1995). Psicometría: Teoría de los tests psicológicos y educativos. Madrid: Síntesis.
Meltzoff, J. (2000). Crítica a la investigación. Psicología y campos afines. Madrid: Alianza Editorial. (Traducción del original de 1998).
Viladrich, M.C. y Doval, E. (Eds.) (2008). Psicometria. Barcelona: Edicions UOC.
Software
Jamovi
Grupos e idiomas de la asignatura
La información proporcionada es provisional hasta el 30 de noviembre. A partir de esta fecha, podrá consultar el idioma de cada grupo a través de este enlace. Para acceder a la información, será necesario introducir el CÓDIGO de la asignatura