Universidad de Jaén

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Guía docente 2018-19 - 75912007 - Métodos avanzados de análisis de datos en investigación cuantitativa

TITULACIÓN: Máster Univ. en Investigación en ciencias de la salud
CENTRO: Centro de Estudios de Postgrado de UJA

CURSO ACADÉMICO: 2018-19
GUÍA DOCENTE
1. DATOS BÁSICOS DE LA ASIGNATURA
NOMBRE: Métodos avanzados de análisis de datos en investigación cuantitativa
CÓDIGO: 75912007 CURSO ACADÉMICO: 2018-19
TIPO: Obligatoria
Créditos ECTS: 4.0 CURSO: 1 CUATRIMESTRE: SC
WEB: http://dv.ujaen.es/docencia/goto_docencia_crs_615650.html
 
2. DATOS BÁSICOS DEL PROFESORADO
NOMBRE: RAMOS ÁLVAREZ, MANUEL MIGUEL
IMPARTE: Teoría [Profesor responsable]
DEPARTAMENTO: U126 - PSICOLOGÍA
ÁREA: 620 - METODOLOGÍA DE LAS CIENCIAS DEL COMPORTAMIENTO
N. DESPACHO: C5 - 159 E-MAIL: mramos@ujaen.es TLF: 953212587
TUTORÍAS: https://uvirtual.ujaen.es/pub/es/informacionacademica/tutorias/p/10045
URL WEB: mramos@ujaen.es
 
NOMBRE: LOMAS VEGA, RAFAEL
IMPARTE: Teoría
DEPARTAMENTO: U130 - CIENCIAS DE LA SALUD
ÁREA: 413 - FISIOTERAPIA
N. DESPACHO: - E-MAIL: - TLF: -
TUTORÍAS: https://uvirtual.ujaen.es/pub/es/informacionacademica/tutorias/p/40356
URL WEB: -
 
3. PRERREQUISITOS, CONTEXTO Y RECOMENDACIONES
PRERREQUISITOS:

Al tratarse de un módulo avanzado, se da por supuesto que el estudiante posee las competencias propias de un nivel básico de análisis estadístico. Más en concreto, sería recomendable conocer los estadísticos descriptivos más usuales (media y varianza) y su uso, así como la lógica del contraste de Hipótesis estadísticas implicado en pruebas como la "t de student". Un resumen comprehensivo de los mismos figura en la dirección:

http://www4.ujaen.es/~mramos/Cursos/CADIPI/CADIPI0_Prerreq.pdf.

En especial, sería aconsejable haber cursado las materias: Análisis de Datos en Investigación Cuantitativa y Bases de la Investigación en Ciencias de la Salud.

Además, dado que las prácticas se desarrollarán mediante herramientas informáticas, es deseable que el alumno tenga unos conocimientos mínimos de informática básica. Igualmente es necesario un conocimiento básico del idioma inglés que permita la lectura de los artículos científicos.

CONTEXTO DENTRO DE LA TITULACIÓN:

Los contenidos propios de esta materia serán los que tienen que ver con el desarrollo óptimo de análisis de datos procedentes de investigaciones de corte cuantitativo propias del ámbito de Ciencias de la Salud. Métodos avanzados de análisis de datos en investigación cuantitativa define, pues, una materia dirigida a las etapas finales del esquema metodológico de investigación científica. Una vez que definidos unos objetivos y las Hipótesis que poner a prueba, se diseña una investigación acorde a dicha Hipótesis, para obtener entonces unos resultados relevantes a dicho diseño. A partir de los datos así obtenidos se despliega entonces el análisis estadístico de los mismos con objeto de extraer unas conclusiones en torno a las Hipótesis de partida.

En esta asignatura se presentan, pues, una serie de técnicas estadísticas, implementadas a su vez mediante herramientas informáticas para el análisis cuantitativo, a través de la identificación de las situaciones en las que se pueden aplicar.

Permite, en última instancia, adquirir competencias (conocimientos y habilidades) que van a ser es especial interés en el desarrollo del trabajo científico y que pueden ser aplicadas en diferentes asignaturas del Máster, como las de Investigación e Innovación y, sobre todo, en el proyecto de investigación final.

RECOMENDACIONES Y ADAPTACIONES CURRICULARES:

Recomendaciones:

Las necesidades educativas especiales se cubren con la oferta docente general proporcionada por la Universidad de Jaén.

Las materias de carácter metodológico conllevan un gran esfuerzo de comprensión por parte del alumno, lo que hace muy importante la asistencia a clase para las exposiciones teóricas, la lectura de los materiales proporcionados, así como la máxima implicación en las prácticas, donde el alumno adoptará un papel activo. Dicha dinámica participativa estará guiada a través de los supuestos de prácticas propuestos.

Adaptaciones curriculares:

Las adaptaciones para los alumnos con necesidades especiales se ajustarán en la medida de lo posible y atendiendo a los recursos disponibles procedentes de la universidad o de cualquier sistema de apoyo disponible para el alumno (ej. sistema de traducción) a las sugerencias ofrecidas desde la Unidad de Atención al Estudiante con Discapacidad de la Universidad de Jaén.

El alumnado que presente necesidades específicas de apoyo educativo, lo ha de notificar personalmente al Servicio de Atención y Ayudas al Estudiante para proceder a realizar, en su caso, la adaptación curricular correspondiente.
4. COMPETENCIAS Y RESULTADOS DE APRENDIZAJE
código Denominación de la competencia
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.
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
CE14 Capacidad para presentar proyectos y participar en convocatorias competitivas de proyectos de investigación en el campo de la salud.
CE4 Capacidad para el diseño y realización de proyectos de investigación cuantitativa en el ámbito de las ciencias de la salud.
CE5 Capacidad de utilizar métodos estadísticos para representar y analizar los datos.
CE9 Capacidad para analizar y evaluar críticamente la calidad metodológica de investigaciones en el ámbito de la salud
CG2 Capacidad de análisis crítico de la investigación y de la documentación científica
CG3 Capacidad para planificar y desarrollar proyectos de investigación adecuados al problema, al contexto de la investigación y con rigor metodológico, en el campo de las ciencias de la salud
CT2 Capacidad de generación de nuevas ideas (creatividad).
CT3 Capacidad para utilizar herramientas de información y comunicación que permitan plantear y resolver problemas nuevos dentro de contextos relacionados con estas áreas de estudio.
CT5 Capacidad de trabajo y aprendizaje autónomo.
CT6 Capacidad para aplicar los conocimientos adquiridos en la resolución de problemas en entornos nuevos o poco conocidos dentro de contextos más amplios.
CT7 Capacidad de compromiso ético con personas, organismos públicos y/o privados y con el entorno interno y externo de las organizaciones.
Resultados de aprendizaje
Resultado R15 Aplica métodos de investigación cuantitativa a la resolución de problemas de salud.
Resultado R23 Analiza y evalúa críticamente la calidad metodológica de investigaciones cuantitativas en el ámbito de las ciencias de la salud
Resultado R33 Utiliza métodos estadísticos avanzados para analizar datos cuantitativos
Resultado R34 Utiliza a nivel de experto programas informáticos para el análisis de datos cuantitativos
Resultado R36 Planifica diseños de investigación cuantitativa incluyendo métodos avanzados de análisis de datos
Resultado R38 Interpreta análisis estadísticos complejos en informes de investigación
5. CONTENIDOS

  1. Regresión lineal múltiple.
  2. Regresión logística.
  3. Análisis multivariado de la varianza.
  4. Análisis factorial.
  5. Otras técnicas de análisis: análisis de clúster, análisis discriminante, regresión canónica, análisis de supervivencia, ecuaciones estructurales.
  6. Programas informáticos para análisis estadísticos avanzados

  1. Regresión Lineal Múltiple. Modelo general de análisis basado en los principios de Modelización Lineal con enfoque aplicado.. Extensión Mutivariante del Modelo Lineal general. Regresión Lineal múltiple. Regresión por pasos para modelos complejos. Aplicaciones en el ámbito de Ciencias de la Salud.
  2. Regresión Logística. Acercamiento multivariado para la explicación de variables categóricas. Bases del Análisis categórico. Análisis de Regresión Logística a partir de la Modelización Lineal. Análisis de datos categóricos en Ciencias de la Salud: Riesgo Relativo y la Ventaja Relativa (Odds Ratio).
  3. Análisis Multivariado de la Varianza. Acercamiento multivariado para la explicación de diferencias. MANOVA. MANCOVA. Enfoque multivariado de los diseños de medidas repetidas o anidados. Aplicaciones en el ámbito de Ciencias de la Salud.
  4. Análisis Factorial. Acercamientos estadísticos a la reducción de datos. Bases Conceptuales del análisis factorial y de componentes principales. Planteamiento computacional del análisis factorial y de componentes principales. El Análisis Factorial y de Componentes Principales y las variantes Confirmatoria y Exploratoria. Aplicaciones en el ámbito de Ciencias de la Salud.
  5. Otras técnicas de análisis. Comparación entre las diferentes técnicas multivariadas. Clasificación en función de diferentes parámetros. La utilidad de otras técnicas destacadas: análisis de clúster, análisis discriminante, regresión canónica, análisis de supervivencia, ecuaciones estructurales. La problemática de los supuestos del análisis estadístico.
  6. Programas informáticos para análisis estadísticos avanzados. Aproximación aplicada y autodidacta a las técnicas de análisis estadístico: desarrollos mediante el programa R. Bases computacionales del análisis mediante R/Rcmdr. Ejemplificación del análisis en algunos casos representativos. Análisis Multivariante y modelización en Ciencias de la Salud.

6. METODOLOGÍA Y ACTIVIDADES
ACTIVIDADES HORAS PRESEN­CIALES HORAS TRABAJO AUTÓ­NOMO TOTAL HORAS CRÉDITOS ECTS COMPETENCIAS (códigos)
A1 - Clases expositivas en gran grupo
  • M2 - Exposición de teoría y ejemplos generales
  • M3 - Actividades introductorias
15.0 22.5 37.5 1.5
  • CE4
  • CE5
  • CG2
  • CG3
  • CT5
  • CT6
  • CT7
A11 - Actividades académicamente dirigidas (trabajos)
  • M42 - Actividades a través de plataforma virtual
0.0 13.0 13.0 0.52
  • CB10
  • CB6
  • CB7
  • CB8
  • CE4
  • CE5
  • CG2
  • CG3
A2 - Clases en grupos de prácticas
  • M10 - Herramientas TIC
  • M11 - Resolución de ejercicios
  • M12 - Presentaciones / Exposiciones de estudiantes / Sesiones de pósters
  • M6 - Actividades prácticas
  • M8 - Debates
15.0 22.5 37.5 1.5
  • CB6
  • CB9
  • CE14
  • CE4
  • CE5
  • CE9
  • CG2
  • CG3
  • CT2
  • CT3
  • CT7
A22 - Actividades virtuales 0.0 10.0 10.0 0.4
  • CT2
  • CT3
A3 - Tutorías colectivas
  • M14 - Foros
  • M17 - Asesoramiento y resolución de dudas
2.0 0.0 2.0 0.08
  • CB10
  • CE14
  • CE4
  • CE5
  • CE9
  • CG2
  • CG3
  • CT7
TOTALES: 32.0 68.0 100.0 4.0  
 
INFORMACIÓN DETALLADA:

La materia exige el dominio de herramientas y técnicas, la mayoría de carácter informático, y por este motivo un elevado porcentaje del desarrollo de las clases prácticas tendrá lugar en las aulas de informática del campus universitario.

7. SISTEMA DE EVALUACIÓN
 
ASPECTO CRITERIOS INSTRUMENTO PESO
Asistencia y/o participación en actividades presenciales y/o virtuales Asistencia y participación Observación, toma de notas, entrevistas y/o fichas de seguimiento por parte del profesor 10.0%
Conceptos teóricos de la materia Examen: Conceptos teóricos de la materia Exámenes teóricos: Pruebas objetivas de elección y/o elaboración 30.0%
Realización de trabajos, casos o ejercicios Realización de trabajos, casos o ejercicos Revisión y evaluación, según criterios objetivos, de los trabajos y/o actividades presentadas (orales y/o escritas) 60.0%
El sistema de calificación se regirá por lo establecido en el RD 1125/2003 de 5 de septiembre por el que se establece el sistema europeo de créditos y el sistema de calificaciones en la titulaciones universitarias de carácter oficial
INFORMACIÓN DETALLADA:

La calificación final en la asignatura será la media ponderada de los tres apartados expuestos en el apartado anterior.

Evaluación de los Resultados del aprendizaje:

  • Los contenidos teóricos, y así el examen de prueba objetiva en el sistema de evaluación, más centrado en los Resultados R23 y R36.
  • Los contenidos prácticos, y así la realización de supuestos en el sistema de evaluación, en los Resultados: R15, R33, R34 y R38.
  • La participación en cambio está más relacionada con R23 dado que implican competencias relacionadas con la capacidad de comunicación
8. DOCUMENTACIÓN / BIBLIOGRAFÍA
ESPECÍFICA O BÁSICA:
  • Análisis multivariado: un manual para investigadores . Edición: -. Autor: Catena Martínez, Andrés. Editorial: Barcelona : Biblioteca Nueva, D.L. 2003  (C. Biblioteca)
  • A handbook of statistical analyses using R. Edición: -. Autor: Everitt, Brian S.. Editorial: Boca Raton [etc.] : Chapman and Hall, 2006  (C. Biblioteca)
  • Statistical methods for health care research . Edición: -. Autor: Munro, Barbara Hazard.. Editorial: Philadelphia : Lippincott Williams & Wilkins, c2005.  (C. Biblioteca)
  • Análisis de datos multivariantes. Edición: -. Autor: Peña Sánchez de Rivera, Daniel. Editorial: Madrid [etc.] : McGraw-Hill, D.L. 2002  (C. Biblioteca)
  • Análisis de datos multivariantes. Edición: -. Autor: Peña Sánchez de Rivera, Daniel. Editorial: Madrid [etc.] : McGraw-Hill, D.L. 2010  (C. Biblioteca)
  • Regresión y diseño de experimentos. Edición: -. Autor: Peña Sánchez de Rivera, Daniel.. Editorial: Madrid : Alianza Editorial, 2010.  (C. Biblioteca)
  • Regression methods in biostatistics : linear, logistic, survival, and repeated measures models. Edición: 2nd. ed. Autor: -. Editorial: New York : Springer, c2011  (C. Biblioteca)
  • Regression Methods in Biostatistics [Recurso electrónico] : Linear, Logistic, Survival, and Repeated. Edición: -. Autor: Vittinghoff, Eric. Editorial: New York, NY : Springer Science+Business Media, Inc., 2005.  (C. Biblioteca)
GENERAL Y COMPLEMENTARIA:
  • Introducción al análisis multivariante ( cálculo matricial). Edición: [1ª ed.]. Autor: Amón, Jesús. Editorial: Barcelona: PPU, 1991  (C. Biblioteca)
  • Design and analysis of experiments for statistical selection, screening, and multiple comparisions. Edición: -. Autor: Bechhofer, Robert E.. Editorial: New York [etc.]: John Wiley & Sons, cop. 1995  (C. Biblioteca)
  • Estadística para investigadores: diseño, innovación y descubrimiento. Edición: 2̇ ed.. Autor: Box, George E.. Editorial: Barcelona : Reverté, 2008  (C. Biblioteca)
  • Statistics for the behavioral sciences. Edición: [1st published]. Autor: Weinberg, Sharon L.. Editorial: Cambridge [etc.]: University Press, 1990  (C. Biblioteca)
  • Applied regression analysis and generalized linear models. Edición: 2nd ed. Autor: Fox, John, 1947-. Editorial: Thousand Oaks (CA) : SAGE, cop. 2008  (C. Biblioteca)
  • Applied logistic regression analysis. Edición: 2nd ed. Autor: Menhard, Scott. Editorial: Thousand Oaks: Sage, 2002  (C. Biblioteca)
  • Applied regression analysis and other multivariable methods. Edición: 2nd ed. Autor: Kleinbaum, David G.. Editorial: California: Duxbury Press, cop. 1988  (C. Biblioteca)
  • Applied linear statistical models: regression, analysis of variance and experimental designs. Edición: 3th ed. Autor: Neter, John. Editorial: Boston: McGraw-Hill, 1990  (C. Biblioteca)
  • Statistics . Edición: -. Autor: Hays, William L.. Editorial: Belmont, CA : Wadsworth Thomson Learning, c1994.  (C. Biblioteca)
  • Data analysis [Recurso electrónico]: a model comparison approach. Edición: 2nd ed. Autor: Judd, Charles M. Editorial: New York : Routledge, 2009  (C. Biblioteca)
  • Data analysis: a model-comparison approach. Edición: -. Autor: Judd, Charles M.. Editorial: San Diego [etc.] : Harcourt Brace Jovanovich, 1989.  (C. Biblioteca)
  • Designing experiments and analyzing data: a model comparison perspective. Edición: 2nd ed.. Autor: Maxwell, Scott E.. Editorial: Mahwah: Lawrence Erlbaum Associates, 2004  (C. Biblioteca)
  • Statistical principles for the design of experiments : applications to real experiments . Edición: -. Autor: Mead, Roger. Editorial: New York : Cambridge University Press, 2012  (C. Biblioteca)
  • Manual de métodos y técnicas de investigación en ciencias del comportamiento. Edición: -. Autor: Ramos Álvarez, Manuel Miguel. Editorial: Madrid : Biblioteca Nueva , D.L. 2004  (C. Biblioteca)
  • Estadística para biología y ciencias de la salud. Edición: 3ª ed. amp.. Autor: Milton, J. Susan. Editorial: XIX, 722 p. ; 25 cm  (C. Biblioteca)
9. CRONOGRAMA

Consultar horario en la página web del máster: http://estudios.ujaen.es/node/102/master_presentacion