Irakasgaiaren azalpena eta testuingurua

La Estadística en general, y el Análisis de Datos en particular, es una herramienta importante, si no imprescindible, para mejorar el conocimiento de la realidad educativa a través de la investigación. Esto es aplicable a los dos programas de doctorado en los que se imparte la asignatura: El Máster de Investigación en Ámbitos Socioeducativos y el Master en Multilingüismo y Educación.



En este contexto, y con el fin de dar a conocer las posibilidades que ofrecen la Estadística y el Análisis de Datos en el contexto de la Metodología de Investigación se analiza su papel instrumental dentro de un proceso sistemático de recogida de información, análisis de datos, así como en la interpretación y presentación de los resultados.



Desde esta perspectiva se estudia el proceso a seguir en el análisis de datos, desde la recogida de los datos, hasta la presentación de los resultados obtenidos mediante análisis estadísticos, tras realizar una adecuada interpretación de los mismos.



La asignatura es de utilidad para:



1.- Leer e interpretar informes y aportaciones de investigadores que han sido expuestas y presentadas en diferentes formas.



2.- Poder realizar informes de evaluación, análisis de las necesidades, análisis de adaptación, análisis de mejora en su ámbito profesional, pruebas de diagnóstico.

Ohiko deialdia: orientazioak eta uko egitea

E. EVALUACIÓN

3 NIVELES

A) Básica. Por asistencias. Nota final, 6 puntos. Asistencia mínima 5 días.

B) Notable. Asistencias y Tareas en aula de informática. Dossier de prácticas, en base a la

resolución de tareas que se indicarán en cada sesión. Nota final, 6 a 8 puntos. Asistencia

mínima 6 días.

C) Excelencia. Trabajo de Estadística. Nota final, 8 a 10 puntos. Asistencia mínima 6 días.

Una vez seleccionada una base de datos, el trabajo de evaluación continua, que deberá

hacerse de forma individual, se desarrollará siguiendo las pautas que se indican a

continuación:



i) Trabajo a realizar. Individual.



Fase 1.- Listado de 10-12 preguntas de investigación (de ampliar el conocimiento) en

relación con las variables que están incluidas en la base de datos, a las que se les va a

responder con los análisis estadísticos y gráficos que se detallan en el punto siguiente.

Fase 2.- Análisis Estadísticos:

· Análisis exploratorio univariante

· Correlaciones

· Tablas de contingencia

· T-test

· Análisis de la varianza de un factor

· Análisis de la varianza de dos factores. Interacción.

· Pruebas no paramétricas: Una muestra (K-S), 2 y k muestras independientes

· Regresión lineal

· Análisis de Componentes Principales

· Análisis Clúster

· Gráficas. Un ejemplo de cada modelo de gráfica. Excel y SPSS.

Fase 3.- Conclusiones. En menos de 5 páginas, un resumen de las conclusiones en las que

se plasme el incremento del conocimiento en las respuestas a las preguntas planteadas.



ii) Plazos de entrega.

Planteamiento de las preguntas: 3ª semana

Análisis e interpretación de los resultados: A partir de la cuarta semana, cada semana.

Conclusiones. 15 días después de la última clase.



iii) Porcentajes en la evaluación final:

Planteamiento de las preguntas: 10%

Análisis e interpretación de los resultados: 60%

Conclusiones: 30%

Ezohiko deialdia: orientazioak eta uko egitea

E. EVALUACIÓN



Trabajo de Estadística.



Una vez seleccionada una base de datos, el trabajo de evaluación continua, que deberá

hacerse de forma individual, se desarrollará siguiendo las pautas que se indican a

continuación:



i) Trabajo a realizar. Individual.



Fase 1.- Listado de 10-12 preguntas de investigación (de ampliar el conocimiento) en

relación con las variables que están incluidas en la base de datos, a las que se les va a

responder con los análisis estadísticos y gráficos que se detallan en el punto siguiente.

Fase 2.- Análisis Estadísticos:

· Análisis exploratorio univariante

· Correlaciones

· Tablas de contingencia

· T-test

· Análisis de la varianza de un factor

· Análisis de la varianza de dos factores. Interacción.

· Pruebas no paramétricas: Una muestra (K-S), 2 y k muestras independientes

· Regresión lineal

· Análisis de Componentes Principales

· Análisis Clúster

· Gráficas. Un ejemplo de cada modelo de gráfica. Excel y SPSS.

Fase 3.- Conclusiones. En menos de 5 páginas, un resumen de las conclusiones en las que

se plasme el incremento del conocimiento en las respuestas a las preguntas planteadas.



ii) Porcentajes en la evaluación final:

Planteamiento de las preguntas: 10%

Análisis e interpretación de los resultados: 60%

Conclusiones: 30%

Irakasgai-zerrenda

Relación entre variables, Comparación de medias, y tablas

de contingencia. T-test . Ji cuadrado

Fundamentos teóricos y aplicaciones prácticas del análisis

estadístico de datos textuales

Fundamentos teóricos y aplicaciones prácticas de los análisis

análisis multivariables: Análisis factorial. Análisis

Cluster. Análisis Discriminante. Modelos causales.

La estadística en un proceso de investigación científica. Estadística descriptiva vs. inferencial. Muestreo. Análisis inferencial de datos. Programas informáticos de análisis estadísticos de datos

Panorama general del análisis cualitativo y y cuantitativo de datos en la investigación sobre multilingüismo y educación

SPSS. Aspectos básicos

Teorema central del límite. ley de los grandes números. Intervalos de confianza y contraste de hipótesis. Teoría de muestras. Estimación del tamaño muestral.

Bibliografia

Nahitaez erabili beharreko materiala

Material específico elaborado para el módulo

Oinarrizko bibliografia

Allen Paulos, J. (1995). El hombre anumérico. Barcelona. Tusquets.

Escobar, M. (1999). Análisis Gráfico ¿ exploratorio. Madrid: La Muralla

Etxeberria, J. (2003). Estatistika eta SPSS. Donostia. Elhuyar.

Etxeberria, J, Tejedor, F.J. (2005). Análisis descriptivo de datos en Educación. Madrid: La Muralla.

Etxeberria, J. (2007). Regresión Múltiple. Madrid: La Muralla

Gil Flores, J. (2003). La Estadística en la investigación educativa. RIE. Vol 21. Nº 1. Pp. 231-248

Hair, J.F. y otros. (1999). Análisis Multivariante. Madrid: Prentice Hall.

Tejedor, J. y Etxeberria, J. (2006). Análisis inferencial de datos en educación. Madrid: La Muralla

Gehiago sakontzeko bibliografia

Everitt, B. y Dunn, G. (2001). Applied Multivariate Data Analysis. New York: Arnold.



Hardle, W. y Simar, L. (2007). Applied Multivariate Statistical Analysis. Berlín: Springer.



Kaplan, D. (2004). The Sage handbook of quantitative methodology for the social sciences. New York: Sage.

Martínez Arias, M. R. (1999). El análisis multivariante en la investigación científica. Madrid: La Muralla

Srivastava, M. (2002). Methods of Multivariate Statistics. New York: John Wiley & Sons.



Stevens, J. (2002). Applied Multivariate Statistics for the Social Sciences.London: Erlbaum.



Tojar, J.C. (2006). Investigación Cualitativa. Comprender y actuar. Madrid: La Muralla.



Uriel, E. y Aldás, J. (2005): ¿Análisis multivariante aplicado¿. Madrid: Thompson

Warner, R. (2008). Applied Statistics. New York. Sage.

Wright, D.B. & London, K. (2009). First (and second) steps in Statistics. New York. Sage.

Aldizkariak

GENERALES

Bordón

Revista de Educación

Revista Española de Pedagogía

Revista de Investigación Educativa

Tantak





ESPECíFICAS:

Applied Psychological Measurement

Educational Assessment

Evaluation

Evaluation and Research in Education

Journal of Educational Measurement

Measurement and Evaluation in Guidance

Mesure et Evaluation en Education

Psychometrika

Review of Educational Research

Estekak

American Journal of Education.

Educational Action Research.

EDUTEC. Revista Electrónica de TECnología EDUcativa.

European Journal of Education.

European Journal of Teacher Education.

RELIEVE. Revista ELectrónica de Investigación y EValuación Educativa. Asociación lnteruniversitaria

De Investigación PEdagógica (AIDIPE) elkarteak argitaratzen du.

Revista Iberoamericana de Educación.



http://www.shodor.org/interactivate/activities/bargraph/index.html

http://www.ecu.edu/si/cd/interactivate/activities/boxplot/

http://www.ruf.rice.edu/~lane/stat_sim/comp_r/index.html

http://it.stlawu.edu/~rlock/maa51/outline.html

http://www.stat.uiuc.edu/courses/stat100/java/GCApplet/GCAppletFrame.html

http://www.pntic.mec.es/Descartes/index.html

http://www.ruf.rice.edu/~lane/stat_sim/sampling_dist/

http://www.swin.edu.au/maths/iase/resources.html