La asignatura Análisis de datos y Diseños: Método no experimental es una asignatura básica de rama que se imparte en el primer cuatrimestre de 3er curso del Grado en Criminología. Junto con las asignaturas Metodología en Psicología que se imparte en segundo curso y la asignatura optativa Diseños Aplicados a la Evaluación de Programas de Intervención Psicosocial pretende que los/as estudiantes logren las competencias relacionadas con el desarrollo de una investigación científica. Concretamente, en esta asignatura se pretende que los estudiantes conozcan los principales diseños no-experimentales y sean capaces de diseñar estudios no-experimentales atendiendo a las posibles amenazas a la validez del estudio y a las consideraciones éticas de la investigación. Asimismo, se espera que los/as estudiantes que cursen la asignatura puedan utilizar diversos programas estadísticos para analizar los datos de la investigación.

1. Conocer las principales pruebas de hipótesis y análisis de estadística inferencial, así como los principales diseños no experimentales.

2. Ser capaz de planificar investigaciones de tipo no experimental atendiendo a las amenazas a la validez y estableciendo las estrategias analíticas adecuadas.

3. Ser capaz de recoger datos, construir y contrastar hipótesis y diseñar estudios básicos, atendiendo a los principios éticos de la investigación.

4. Ser capaz de analizar los datos recogidos a partir de un diseño no experimental mediante herramientas estadísticas y/o informáticas.

5. Ser capaz de analizar críticamente artículos de investigación y exponer y defender las conclusiones obtenidas en público.

6. Ser capaz de utilizar adecuadamente las tecnologías de la información y comunicación y aplicarlas a los contenidos de la asignatura.

Tema 1. Validez de la investigación

1.1. Validez de conclusión estadística

1.2. Validez interna

1.3. Validez de constructo

1.4. Validez externa

Tema 2. Muestra y técnicas de muestreo

2.1. Conceptos básicos

2.2. Técnicas de muestreo: no aleatorias y aleatorias

2.3. Determinación del tamaño muestral

Tema 3. Diseños de encuesta

3.1. Tipos de encuesta según su objetivo y forma de administración

3.2. Fases de la encuesta

3.3. Procedimientos de recogida de la información: cuestionario y entrevista

3.4. Clasificación de los diseños de encuesta

Tema 4. Diseños ex post facto

4.1. Características de la investigación ex post facto

4.2. Clasificación de los diseños ex post facto

Tema 5. Panorámica general del análisis de los datos en el método no experimental

5.1. Introducción

5.2. Medidas de tendencia central, de dispersión, de asimetría y de curtosis

5.3. Supuestos de pruebas paramétricas

5.4. Estrategias de análisis de datos utilizadas en los diseños de encuesta y ex post facto: Correlación, regresión lineal y comparación de medias.

Tema 6. Correlación. Tipos de correlación y análisis

6.1. Los coeficientes de correlación: características y tipos de índices

6.2. Relaciones entre variables categóricas: chi-cuadrado y tablas de contingencia

Tema 7. Regresión lineal

7.1. La recta de regresión

7.2. El método de mínimos cuadrados

7.3. Bondad de ajuste

7.4. Interpretación de los coeficientes

7.5. Supuestos

Tema 8. Comparación de medias

8.1. Introducción

8.2. La prueba t de Student

8.3. La prueba U de Mann-Whitney

Con el fin de adquirir las competencias señaladas, el equipo docente de la asignatura ha diseñado un conjunto de actividades destinadas a la resolución de un posible problema de la práctica profesional de un graduado en Criminología que vaya a dedicarse a la investigación utilizando el método no experimental. Estas actividades se llevarán a cabo, fundamentalmente, en grupo. Se utilizará una metodología activa de enseñanza-aprendizaje, denominada Aprendizaje Basado en Problemas (ABP).

• Sistema de Evaluación Continua
• Sistema de Evaluación Final
• Herramientas y porcentajes de calificación:
  • Realización de prácticas (ejercicios, casos o problemas) (%): 20
  • Trabajos en equipo (resolución de problemas, diseño de proyectos) (%): 20
  • Prueba compuesta de tipo test, preguntas abiertas y/o ejercicios (%): 60

En la asignatura se plantean dos tipos de evaluación:

1. EVALUACIÓN FINAL. Constará de tres pruebas:

- Prueba compuesta de preguntas tipo test, preguntas abiertas y ejercicios (60% de la nota).

- Análisis de un texto científico (20% de la nota).

- Análisis estadísticos (20% de la nota).

Se considerará superada la materia cuando se obtenga un mínimo de 30 puntos en la prueba final, de 10 puntos en el análisis del texto y de 10 puntos en los análisis estadísticos.



2. EVALUACIÓN CONTINUA. Es requisito para optar a la evaluación continua formar parte de un grupo, seguir la dinámica de las prácticas de aula, prácticas de ordenador, talleres y seminarios, enviando todos los entregables en las fechas previstas y participando en las actividades de evaluación planteadas en la asignatura. Para superar la asignatura será necesario superar las actividades prácticas planteadas. La evaluación continua constará de las siguientes actividades:



-Examen teórico: 60 %.

-Proyecto de investigación: 20%.

-Extracción de conclusiones de investigación: 20%.



En todo caso, el alumnado tendrá derecho a ser evaluado mediante el sistema de evaluación final, independientemente de que haya participado o no en el sistema de evaluación continua.



Cuando se trate de evaluación final, la no presentación a la prueba fijada en la fecha oficial de exámenes supondrá la renuncia automática a la convocatoria correspondiente.

En la convocatoria extraordinaria se seguirán los mismos criterios de evaluación que los utilizados para los/as estudiantes que no puedan participar en la evaluación continua y se presentan a la evaluación final. Es decir:



1. Prueba compuesta de preguntas tipo test, preguntas abiertas y ejercicios (60% de la nota). En esta prueba no se podrán utilizar materiales.



2. Análisis de un texto científico (20% de la nota).



3. Análisis estadísticos (20% de la nota).



Se considerará superada la materia cuando se obtenga un mínimo de 30 puntos en la prueba final, de 10 puntos en el análisis del texto y de 10 puntos en los análisis estadísticos.



La no presentación a la prueba fijada en la fecha oficial de exámenes supondrá la renuncia automática a la convocatoria correspondiente.



En caso de evaluación no presencial, se mantendrán los mismos porcentajes, solo que todas las pruebas se llevarán a cabo de forma virtual.

Los materiales necesarios se pondrán a disposición del alumnado en la plataforma e-Gela.

Bibliografía básica

Anguera, M.T., Arnau, J., Ato, M., Martínez, R., Pascual, J. y Vallejo, G. (1995). Métodos de investigación en psicología. Madrid: Síntesis.

Balluerka, N. (2011). Planificación de la investigación. La validez del diseño (2ª ed. corregida). Salamanca: Amarú.

Balluerka, N. e Isasi, X. (2007). Ikerkuntza Psikologian. Ikerketa-baldintzak eta diseinuaren baliotasuna. Bilbo: UEU.

Field, A. (2009). Discovering statistics using SPSS (3rd Edition). London: Sage.

Fontes, S., García, C., Garriga, A.J., Pérez-Llantada, M.C. y Sarriá, E. (Eds.) (2001). Diseños de investigación en Psicología. Madrid: UNED.

Gorostiaga, A. y Balluerka, N. (2007). Ikerketa metodoak eta diseinuak Psikologian. Donostia: Erein.

Ibabe, I. y Etxeberria, J. (2001). Datu-analisia eta SPSS: Praktikak. Usurbil: Elhuyar.

Isasi, X. (2010). Erregresio-lineala, bariantza-analisiak eta hipotesi-testak. Datu-analisirako lanabesak. Bilbo: UEU.

León, O.G. y Montero, I. (2002). Métodos de investigación en Psicología y Educación (3ª Ed.). Madrid: McGraw Hill.

Matas, A., Franco, P. D. y Atorrasagasti, L. (2011). Estadística básica con R-Commander. Madrid: Bubok Publishing, S. L.

Rojas, A.J., Fernández, J.S. y Pérez, C. (1998). Investigar mediante encuestas. Fundamentos teóricos y aspectos prácticos. Madrid: Síntesis.

Bibliografía de profundización

Bartlett, J.E., Kotrlik, J.W. y Higgins, C.C. (2001). Organizational research: Determining appropriate sample size in survey research. Learning and Performance Journal, 19(1), 43-50.
Cohen, J., Cohen, P., West, S. G. y Aiken, L. S. (2003). Applied multiple regression/correlation analysis for the behavioral sciences, 3rd Ed. Mahwah, NJ: Lawrence Erlbaum Associates.
Box, G.E.P., Hunter, W.G. y Hunter, J.S. (1988). Estadística para investigadores (Ed. original de 1978, Statistics for experimenters. New York, NY: John Wiley & Sons). Barcelona: Reverté.
Cohen, J. (1988). Statistical power analysis for the behavioral sciences (2nd ed.). Hillsdale, NJ: Lawrence Erlbaum Associates.
Sánchez Carrión, J.J. (1992). Análisis de tablas de contingencia. Madrid: CIS Siglo XXI.
Shadish, W.R., Cook, T.D. y Campbell, D.T. (2002). Experimental and quasi-experimental designs for generalized causal inference. Boston: Houghton Mifflin Company.
Tabachnick, B. G. y Fidell, L. S. (2001). Using multivariate statistics (4th ed.). Needham Heights, MA: Allyn & Bacon.
Wilkinson, L. and the Task Force on Statistical Inference (1999). Statistical methods in psychology journals. Guidelines and explanations. American Psychologist, 54, 594-604.

Revistas

- Methodology - European Journal of Research Methods for the Behavioral and Social Sciences: http://www.hogrefe.com/periodicals/methodology
- Metodología de encuestas: http://dialnet.unirioja.es/servlet/revista?codigo=10464
- Psicothema: http://www.psicothema.com
- The Spanish Journal of Psychology: http://journals.cambridge.org/action/displayJournal?jid=SJP
- Anales de Psicología: http://revistas.um.es/analesps/

Direcciones web

- Asociación Española de Metodología de las Ciencias del Comportamiento (AEMCCO): http://www.aemcco.org
- European Association of Methodology: http://www.eam-online.org/
- Concepts and applications of inferential statistics. Lowry, R. Vassar College Poughkeepsie, NY, USA.: http://vassarstats.net/textbook/
- Free Statistical software: http://www.freestatistics.info/stat.php
- Software SPSS: http://www-01.ibm.com/software/es/analytics/spss/
- Software R: http://www.r-project.org/