Presentación

Esta asignatura tiene un doble objetivo: Sentar las bases de la programación en R y servir como guía de los análisis de datos más comunes encontrados en la investigación.
El manejo del lenguaje R es un pilar transversal del resto de asignaturas de la titulación. Durante la asignatura se contarán con ejemplos de sintaxis en el manual y en los materiales audiovisuales.
Los análisis de la asignatura se enmarcarán en distintas investigaciones reales que se utilizarán como ejemplo práctico para el desarrollo de las habilidades técnicas del contraste de hipótesis en investigación.
Los primeros temas de la asignatura se basan en un acercamiento a la programación en R, seguidos de un repaso teórico sobre el contraste de hipótesis; con las bases asentadas se presentarán los contrastes de medias y relaciones entre variables más comunes en investigación. Se ahondará en el procedimiento de elaboración de los mismo y la interpretación de los resultados de cara a la escritura de un informe científico.

Competencias básicas

• CB6: 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.
• CB7: Que los estudiantes sepan aplicar los conocimientos adquiridos y su capacidad de resolución de problemas en entornos nuevos o poco conocidos dentro de contextos más amplios (o multidisciplinares) relacionados con su área de estudio.
• CB8: Que los estudiantes sean capaces de integrar conocimientos y enfrentarse a la complejidad de formular juicios a partir de una información que, siendo incompleta o limitada, incluya reflexiones sobre las responsabilidades sociales y éticas vinculadas a la aplicación de sus conocimientos y juicios.
• CB9: Que los estudiantes sepan comunicar sus conclusiones y los conocimientos y razones últimas que las sustentan a públicos especializados y no especializados de un modo claro y sin ambigüedades.
• CB10: 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.

Competencias generales

• CG2: Ser capaz de sintetizar y crear hipótesis científicas relevantes en el campo científico relativo a la investigación en Psicología.
• CG4: Ser capaz de conocer, evaluar y desarrollar herramientas aplicables dentro del contexto de la investigación en psicología.
• CG5: Ser capaz de evaluar y analizar correctamente los diferentes elementos asociados y derivados de una investigación en el campo de la psicología.
• CG6: Ser capaz de analizar y comprender la importancia de la diversidad de métodos estadísticos que existen para llevar a cabo un trabajo de investigación en psicología.

Competencias específicas

• CE6: Ser capaz de analizar una base de datos del ámbito de la Psicología a través del programa estadístico adecuado para ello.
• CE13: Ser capaz de conocer y comprender las herramientas que aseguren una formación en nuevos avances estadísticos para poder aplicarlos en la carrera profesional o investigadora en el ámbito de la Psicología.

Competencias transversales

• CT1: Aplicar las nuevas tecnologías como herramientas para el intercambio comunicacional en el desarrollo de procesos de indagación y de aprendizaje.
• CT2: Desarrollar habilidades de comunicación, para redactar informes y documentos, o realizar eficaces presentaciones de los mismos.

Tema 1. Introducción a R.

• Conociendo el entorno de trabajo.
• Vocabulario de trabajo básico.
• R como calculadora.
• R como herramienta de trabajo.

Tema 2. Tratamiento y cuidado de bases de datos.

• Lectura de archivos.
• Tratamiento de bases de datos.

Tema 3. Estadística descriptiva en R

• Tipología de variables.
• Resumen estadístico de variables.
• Tratamiento de valores perdidos.

Tema 4. Contraste de hipótesis. ¿Qué necesitamos?

• Tipos de contrastes.
• Formulación de hipótesis.
• Supuestos de las pruebas.
• Criterios de decisión.

Tema 5. Contraste de hipótesis. Decisión e Interpretación

• Estimaciones puntuales.
• Estimaciones por intervalos.
• Contraste de una media.
• Tamaños de efecto.

Tema 6. Contraste de dos medias independientes y dos medias relacionadas.

• Contraste de dos medias independientes.
• Contraste de dos medias relacionadas.

Tema 7. ANOVA de un factor.

• Introducción al mundo ANOVA.
• ANOVA de un factor.
• ANOVA de un factor robusto.

Tema 8. ANOVA de dos factores.

• Estudio de las covariables
• ANOVA de dos factores

Tema 9. ANOVA de MMRR

• ANOVA de MMRR.
• ANOVA de MMRR con dos factores.

Tema 10. Contraste de una relación

• χ2
• Correlación de Pearson y Spearman.

Tema 11. Pruebas no paramétricas

• Pruebas no paramétricas.
• Wilcoxon para muestras independientes.
• Wilcoxon para muestras relacionadas.
• Kruskal-Wallis.

Las actividades formativas de la asignatura se han elaborado con el objetivo de adaptar el proceso de aprendizaje a las diferentes capacidades, necesidades e intereses de los alumnos.

Las actividades formativas de esta asignatura son las siguientes:

• Trabajos individuales. Se trata de actividades de diferentes tipos: reflexión, análisis de casos, prácticas, análisis de textos, etc.
• Trabajos colaborativos. Son actividades grupales en las que tendrás la oportunidad de trabajar con tus compañeros. Durante el desarrollo de la asignatura tendrás toda la información que necesites sobre cómo organizarte para trabajar en equipo.
• Participación en eventos. Son actividades programadas todas las semanas del cuatrimestre como clases en directo o foros de debate.

Descargar programación

Estas actividades formativas prácticas se completan, por supuesto, con estas otras:

• Estudio personal
• Tutorías. Las tutorías se pueden articular a través de diversas herramientas y medios. Durante el desarrollo de la asignatura, el profesor programa tutorías en días concretos para la resolución de dudas de índole estrictamente académico a través de las denominadas “sesiones de consultas”. Como complemento de estas sesiones se dispone también del foro “Pregúntale al profesor de la asignatura” a través del cual se articulan algunas preguntas de alumnos y las correspondientes respuestas en el que se tratan aspectos generales de la asignatura. Por la propia naturaleza de los medios de comunicación empleados, no existen horarios a los que deba ajustarse el alumno.
• Examen final presencial u online

Las horas de dedicación a cada actividad se detallan en la siguiente tabla:

ACTIVIDADES FORMATIVAS	HORAS POR ASIGNATURA	% PRESENCIAL
Sesiones presenciales virtuales	15 horas	100%
Recursos didácticos audiovisuales	6 horas	0
Estudio del material básico	60 horas	0
Lectura del material complementario	45 horas	0
Trabajos y casos prácticos	20 horas	0
Test de evaluación	4 horas	0
Talleres prácticos virtuales	12 horas	16,7%
Tutorías	16 horas	30%
Examen final	2 horas	100%
Total	180 horas	-

Bibliografía básica

Recuerda que la bibliografía básica es imprescindible para el estudio de la asignatura. Cuando se indica que no está disponible en el aula virtual, tendrás que obtenerla por otros medios: librería UNIR, biblioteca...

Los textos necesarios para el estudio de la asignatura han sido elaborados por UNIR y están disponibles en formato digital para consulta, descarga e impresión en el aula virtual.

Bibliografía complementaria

• Field, A., Miles, J. y Field, Z. (2012). Discovering statistics using R. SAGE Publications.
• Howell, D.C. (2013). Statistical methods for psychology (8ª ed). Belmont, CA: Thomson Wadsworth.
• Jaccard, J. (1998). Interaction effects in factorial analysis of variance. Thousand Oaks, CA: Sage.
• Keppel, G. y Wickens, ThD. (2004). Design and analysis: A researcher’s handbook (4ª ed.). Englewood Cliffs, NJ: Prentice-Hall.
• Kirk, R.E. (2013). Experimental design. Procedures for the behavioral sciences (4ª ed). Belmont, CA: Brooks/Cole.
• Pardo, A., Ruiz, M.A. y San Martín, R. (2015). Análisis de datos en ciencias sociales y de la salud (vol I, 2ª ed.). Madrid: Síntesis.
• Pardo, A. y San Martín, R. (2015). Análisis de datos en ciencias sociales y de la salud (vol II, 2ª ed). Madrid: Síntesis.

El sistema de calificación se basa en la siguiente escala numérica:

0 - 4, 9	Suspenso	(SS)
5,0 - 6,9	Aprobado	(AP)
7,0 - 8,9	Notable	(NT)
9,0 - 10	Sobresaliente	(SB)

La calificación se compone de dos partes principales:

El examen se realiza al final del cuatrimestre y es de carácter PRESENCIAL u ONLINE y OBLIGATORIO. Supone el 60% de la calificación final y para que la nota obtenida en este examen se sume a la nota final, es obligatorio APROBARLO.

La evaluación continua supone el 40% de la calificación final. Este 40% de la nota final se compone de las calificaciones obtenidas en las diferentes actividades formativas llevadas a cabo durante el cuatrimestre.

Ten en cuenta que la suma de las puntuaciones de las actividades de la evaluación continua permite que realices las que prefieras hasta conseguir el máximo puntuable mencionado. En la programación semanal de la asignatura, se detalla la calificación máxima de cada actividad o evento concreto puntuables.

Sistema de evaluación	Ponderación min - max
Participación del estudiante	0% - 20%
Trabajos, talleres y/o casos	20% - 40%
Test de autoevaluación	0% - 20%
Examen final	60% - 60%

David Paniagua

Experiencia: Licenciado en Geografía e Historia, especialidad en Arte e Historia Contemporánea por la Universidad Complutense de Madrid.

Su experiencia profesional comenzó en el Canal Campero como guionista entre 1998-99; Fue documentalista y guionista entre 1991 y 2001 de la serie "Compañeros" (Globomedia); Guionista en 2003 de la serie de TV "Javier ya no vive solo" (Globomedia); "K.O. un elefante sostiene el mundo", de la novela, Ed. Martínez Roca-Planetea, en 2005. Creador y guionista de la serie televisiva de "Herederos"; Guionista cinematográfico de "A different sky", actualmente en preproducción.

Al tratarse de formación on line puedes organizar tu tiempo de estudio como desees, siempre y cuando vayas cumpliendo las fechas de entrega de las actividades y la fecha de exámenes. Nosotros, para ayudarte, te proponemos los siguientes pasos:

1. Desde el campus virtual podrás acceder al aula virtual de cada asignatura en la que estés matriculado y, además, al aula virtual del Curso de introducción al campus virtual. Aquí podrás consultar la documentación disponible sobre cómo se utilizan las herramientas del aula virtual y sobre cómo se organiza una asignatura en UNIR. También podrás organizar tu plan de trabajo con tu tutor personal.
2. Observa la programación semanal. Allí te indicamos qué parte del temario debes trabajar cada semana.
3. Ya sabes qué trabajo tienes que hacer durante la semana. Accede ahora a la sección Temas del aula virtual. Allí encontrarás el material teórico del tema correspondiente a esa semana.
4. Comienza con la lectura del contenido teórico del tema. Este material es el que debes estudiar para superar la asignatura. Consulta, además, las secciones del tema que contienen material complementario: con esto podrás tener una visión más amplia sobre el tema que estás trabajando.
5. Dedica tiempo al trabajo práctico (sección Actividades). En la programación semanal te detallamos cuáles son las actividades correspondientes a cada semana y qué calificación máxima puedes obtener con cada una de ellas.
6. Te recomendamos que participes en los eventos del curso (clases en directo, foros de debate, etc.). Para conocer la fecha concreta de celebración de los eventos debes consultar las herramientas de comunicación del aula vitual. Tu profesor y tu tutor personal te informarán de las novedades de la asignatura.

En el aula virtual del Curso de introducción al campus virtual encontrarás siempre disponible la documentación donde te explicamos cómo se estructuran los temas y qué podrás encontrar en cada una de sus secciones. También puedes consulltar ahí el funcionamiento de las distintas herramientas del aula virtual: correo, foro, clases en directo, envío de actividades, etc.