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FACULTAD DE CIENCIAS DE LA COMUNICACIÓN, TURISMO Y PSICOLOGÍA ESCUELA PROFESIONAL PSICOLOGÍA SÍLABO ESTADISTICA INFERENCIAL I.

DATOS GENERALES

1.1 1.2 1.3 1.4 1.5 1.6 1.7

Departamento Académico Escuela Profesional Semestre Académico Código de la Asignatura Ciclo Créditos Horas semanales totales 1.7.1 Horas Lectivas Horas Teóricas 1.1 Horas Prácticas 1.7 1.7.2 Horas no lectivas 1.7 1.8 Requisito(s) 1 1.9 Docentes

: Psicología : Psicología : 2018-II : 033576 : Tercero : 03 : 04 (02 Teoría) (02 Práctica) : 64 : 32 : 32 : 42 (Trabajo Independiente) : Estadística Básica

: Mg. Ortega Silva, Salvador Dr. Núñez Vara, Fernando. Dr. Núñez Vara, Fernando.(Tutor Académico)

II. SUMILLA 1.7 La asignatura es de naturaleza teórico – práctico y corresponde al área específica del currículo. Tiene como propósito capacitar al estudiante en el razonamiento estadístico aplicado a resolver problemas de análisis cuantitativo en la investigación psicológica, usando procedimientos manuales y computarizados. El curso comprende cuatro unidades de aprendizajes: I. Conceptualización y técnicas de muestreo aplicadas a la psicología. II: Pruebas para la determinación de estadísticas paramétricas y no paramétricas. III: Pruebas de asociación. IV: Pruebas para el análisis de diferencias. III.

Competencias

3.1. Competencia Genérica Aplica el análisis de variables psicológicas y sociales, para deducir probabilísticamente el comportamiento de una muestra, usando las herramientas y estrategias de cálculo; para conocer los resultados y proponer medidas correctivas a diversos problemas y situaciones que se presentan en el desarrollo del ejercicio profesional, en busca de la calidad y excelencia.

1

3.2. Competencias específicas. 1. Reconoce y diferencia los tipos de datos y los pasos previos para la aplicación de técnicas inferenciales; y aplica las técnicas de muestreo a una situación propuesta, identificando las propiedades y métodos. 2. Analiza las características de los pruebas estadísticas paramétricas y no paramétricas y las aplica teniendo en cuenta los parámetros más utilizados en la resolución de probabilidades estadísticas. 3. Selecciona y aplica técnicas correlacionales para analizar la asociación de datos cuantitativos. 4. Selecciona y aplica las técnicas para analizar diferencias de datos cuantitativos, haciendo uso de las guías de reporte de resultados estadísticos. 3.2 Componentes Capacidades. Unidad 1 Aplica el análisis probabilístico de resultados obtenidos a partir del muestro correspondiente, mediante ensayos de medición estadística. Unidad 2. Aplica el análisis y la síntesis de pruebas para la determinación de estadísticas paramétricas y no paramétricas, como herramientas deductivas estadísticas. Unidad 3 Aplica e interpreta las pruebas de análisis de regresión como supuestos estadísticos a considerar a partir de un conjunto de datos cuyos resultados serán herramientas importantes deductivas del comportamiento universal. Unidad 4 Interpreta la prueba paramétrica de diferencia de medias para una y dos muestras independientes, para aplicar la deducción de análisis de resultados estadísticos.

Contenidos actitudinales Compromiso con la calidad y búsqueda permanente de la excelencia, a partir del desarrollo de análisis probabilístico permitan al alumno utilizar la metodología para plantear hipótesis con datos más próximas al universo cuyo comportamiento inferencial se desea conocer. Ser riguroso en la calidad del análisis y la síntesis de pruebas para la determinación de estadísticas paramétricas y no paramétricas con el objetivo que los resultados sean próximos al universo. Demuestra eficiencia en las pruebas de análisis de regresión como supuestos estadísticos utilizando las metodologías y fórmulas para interpretar correctamente el comportamiento estadístico. Aplica la estadística a la psicología, demostrando al final del curso una actitud innovadora y emprendedora a partir de la búsqueda de resultados estadísticas que permiten establecer un mejor conocimiento de nuestra realidad personal y profesional como compromiso de desarrollo.

IV. PROGRAMACIÓN DE CONTENIDOS: 2

UNIDAD I Conceptualización y técnicas de muestreo aplicadas a la Psicología CAPACIDAD: Aplica el análisis probabilístico de resultados obtenidos a partir del muestro correspondiente, mediante ensayos de medición estadística. SEMANA

CONTENIDOS CONCEPTUALES

CONTENIDOS PROCEDIMENTALES

ACTIVIDAD DE APRENDIZAJE

Fundamentación del sílabo.

1

Conceptualización de tema: definición y objetivos de la estadística inferencial. Relación con el conocimiento científico. Aspectos estadístico

del

razonamiento

Reconoce y expone las ideas centrales de Debate de ideas y relación con el la lectura “La estadística y el análisis conocimiento científico e Identifica científico”. (pp. 3 – 17). Así como los variables y su estructura. conceptos básicos de matemáticas y Usa el programa Spss y crea una tabla de medición (pp. 22 - 38). datos. Uso de categorizar variables.

HORAS LECTIV AS 2

HORAS T. INDEP.

2

Tipos de variables, niveles de medición, operacionalización y su relación con el análisis estadístico

2

Distribuciones teóricas y distribución Reconoce y expone los fundamentos de la Analiza la Estandarización de variables. lectura “La curva normal y los puntajes normal. estándar”. (pp. 86 - 102) Asimismo en la Distribución Normal y probabilidad de lectura; Aplica programa Spss: Correlación de áreas bajo la curva normal. Introducción a la prueba de hipótesis Pearson y Spearman. mediante la prueba del signo (pp. 214 - 233). Definiciones y formulación de hipótesis estadística.

2

3

2

Significancia estadística. Errores en la decisión: Tipo I y Tipo II.

3

Correlación de Pearson y Spearman. Procesamiento de fórmulas, Comprender y desarrollar los Problemas 1, 2 Laboratorio informático: variables, cálculo. estandarización, ubicación y cálculo y 3. En Cap. 2 y Problemas 3 al 24. En Cap. de probabilidades en la curva normal. 5. Practica Dirigida 2 Formulación de Valores de la curva normal Hipótesis Estandarización, ubicación y cálculo de Muestreo: Definiciones. Reconoce y expone los fundamentos de la probabilidades en la curva normalNro. 2: Práctica dirigida lectura Muestreo aleatorio y probabilidad. Formulación de hipótesis estadística.

Estandarización variables.

de

Práctica dirigida Formulación de estadística.

Nro. 2: hipótesis

2

3

2 2

3

4

Muestreo Probabilística: Aleatorio De igual forma en la lectura: Muestreo Estandarización, ubicación y cálculo de probabilidades. curva normal. Simple, Muestreo Sistemático, aleatorio y probabilidad (pp. 161 - 165). estratificado.

2

Determinación del tamaño de la muestra en poblaciones finitas e infinitas. Métodos de muestreo no probabilística. UNIDAD II Pruebas para la determinación de estadísticas paramétricas y no paramétricas CAPACIDAD: Aplica el análisis y la síntesis de pruebas para la determinación de estadísticas paramétricas y no paramétricas, como herramientas deductivas estadísticas. HORAS HORA SEMANA CONTENIDOS CONCEPTUALES CONTENIDOS ACTIVIDAD DE APRENDIZAJE LECTIV S T. PROCEDIMENTALES AS 2 3INDEP. Pruebas para la determinación de Evaluar Estrategias de muestreo y cálculo Realiza operaciones de cálculo muestral. estadísticas paramétricas y no del tamaño muestral. paramétricas. 5 Muestreo aleatorio y probabilidad. 2 Realiza cálculo del tamaño muestral. Identificación de variables, escalas Spss: Prueba de hipótesis para una Evaluación de Proceso Escrita Nro. 1: de medición, ubicación y cálculo de Identificación de variables, escalas de áreas en la curva normal y muestra, dos muestras independientes, dos muestras emparejadas y anova. medición, ubicación y cálculo de áreas en significancia estadística. la curva normal y significancia estadística.

6

Introducción al análisis paramétrico y Reconoce y expone los fundamentos de la no paramétrico: diferencias, lectura ”Análisis paramétrico y no consideraciones para su elección y paramétrico”. presentación de las principales Prueba de hipótesis. pruebas. Identificación de técnicas. Pruebas para determinar normalidad de una distribución.

7

Introducción a la Significancia estadística y significancia práctica

Estandarización de variables.

la

Reconoce y expone los fundamentos de la lectura” Introducción a la prueba de hipótesis mediante la prueba del signo (pp. 214 - 233).

Pruebas para elegir el tipo de estadística a emplear: Paramétricas o no paramétricas.

2

SPSS: Prueba de hipótesis para una muestra, dos muestras independientes, dos muestras emparejadas y anova.

2

Elección de técnicas Paramétricas o no paramétricas. Spss: Práctica calificada #2.

2

Identifica un modelo de hipótesis en una distribución

2

3

3

Introducción a la Significancia estadística y significancia práctica.

Explica la Significancia estadística y significancia práctica

Realiza una Retroalimentación de la evaluación. Integración de conceptos.

2

Evaluación Parcial.

2

3

8

UNIDAD III Pruebas de asociación CAPACIDAD: Aplica e interpreta las pruebas de análisis de regresión como supuestos estadísticos a considerar a partir de un conjunto de datos cuyos resultados serán herramientas importantes deductivas del comportamiento universal. SEMANA

CONTENIDOS CONCEPTUALES Correlación Conceptualización.

9

10

lineal:

Prueba paramétrica de correlación: Coeficiente de correlación de Pearson. Prueba no paramétrica de correlación: Coeficiente de correlación por rangos de Spearman. Interpretación del coeficiente de correlación. Varianza explicada. Introducción al análisis de regresión: Supuestos estadísticos a considerar y fórmula.

CONTENIDOS PROCEDIMENTALES

ACTIVIDAD DE APRENDIZAJE

Reconoce y explica los fundamentos de la lectura: “Cap. 6: Correlación (pp. 103 127)”.

Debate de ideas y relación con la lecturas descritos en los contenidos. procedimentales.-.

Reconoce y expone los fundamentos de la lectura “Cap. 6: Preguntas y problemas (pp. 208 - 209)”.

Práctica dirigida Nro. 5: Pruebas paramétrica de correlación: Coeficiente de correlación de Pearson y Spearman. y Spearman.

HORAS LECTIV AS 2

HORA S T. INDEP.

2

Laboratorio informático: Correlación con el programa. Reconoce y expone los fundamentos de la lectura” En: Cap. 7: Regresión lineal”. (pp. 134 - 155). Lectura: En: Cap. 7: Preguntas y problemas (pp. 156).

Debate de ideas y relación con la lecturas descritos en los contenidos.

2

Práctica dirigida Nro. 6: Análisis de regresión.

2

3

Laboratorio informático: Regresión lineal.

11

Introducción al análisis de regresión: Supuestos estadísticos a considerar y fórmula.

Estandarización de variables.

Reconoce y expone los fundamentos de la lectura” En: Cap. 7: Regresión lineal” (pp. 134 - 155).

Práctica dirigida Nro. 6: Análisis de regresión.

2

Práctica dirigida Nro. 6: Análisis de regresión.

2

3

12

Introducción al análisis de regresión: Supuestos estadísticos a considerar y fórmula.

Reconoce y expone los fundamentos de la lectura”: En: Cap. 7: Preguntas y problemas” (pp. 156).

Laboratorio informático: Regresión lineal.

2

Laboratorio informático: Regresión lineal.

2

3

UNIDAD IV Pruebas para el análisis de diferencias CAPACIDAD: Interpreta la prueba paramétrica de diferencia de medias para una y dos muestras independientes, para aplicar la deducción de análisis de resultados estadísticos. HORAS HORAS SEMANA CONTENIDOS CONTENIDOS ACTIVIDAD DE APRENDIZAJE LECTIVA T. CONCEPTUALES PROCEDIMENTALES S INDEP. Prueba paramétrica de diferencia de Reconoce y expone los fundamentos de la Debate de ideas y relación de esta prueba 2 3 medias para una y dos muestras lectura; “Prueba t de Student para muestras con las muestras simples. independientes y dependientes: t de simples “(pp. 293 - 304). Laboratorio informático 13 Student. Práctica calificada Nro. 3: Correlación y 2 regresión. 14

15

16

Prueba paramétrica de diferencia de medias para una y dos muestras independientes y dependientes: t de Student.

Reconoce y expone los fundamentos de la lectura; “Cap. 14: Prueba t de Student para grupos correlacionados o independientes “(pp. 318 - 352).

Práctica dirigida Nro. 7: Pruebas para dos muestras independientes y relacionadas: t de Student. Práctica calificada Nro. 4: Pruebas para dos muestras independientes y relacionadas: t de Student.

2

Prueba no paramétrica de diferencia para dos muestras independientes y dependientes: U Mann-Whitney y Kolmogorov-Smirnov; Wilcoxon.

Reconoce y expone los fundamentos de la lectura; “ Lectura: Pruebas no paramétricas para dos muestras”.

2

Estandarización Prueba paramétrica de diferencia de de variables. medias para varias muestras independientes: Anova; y prueba no paramétrica Kruscal-Wallis.

Práctica dirigida Nro. 10: Kruskal-Wallis. Lectura: En: Cap. 15: Introducción al análisis de la varianza (pp.354 -.86). Reconoce y expone los fundamentos de la lectura; “ Lectura: En: Cap. 15: Introducción al análisis de la varianza (pp.354 -.86).

Práctica dirigida Nro. 8: Pruebas no paramétricas para dos muestras independientes (U Mann-Whitney y Práctica calificada Nro. y4: Pruebas para Kolmogorov-Smirnov) dependientes dos muestras independientes y (Wilcoxon). relacionadas: t de Student. Práctica dirigida Nro. 9: ANOVA.

-Wallis.

3

2

3

2 2

3

Aplicaciones en contextos específicos Pruebas Chi-cuadrado para tablas de contingencia.

Reconoce y expone los fundamentos de la lectura; “Cap. 18: Ji-cuadrado y otras pruebas no paramétricas”. (pp.441 - 463).

EXAMEN FINAL

1 1

Práctica calificada Nro. 5: Anova y KruskalWallis. .

17

Práctica dirigida Nro. 10: Kruskal-Wallis. Prueba Chi-cuadrado.

V.

VI.

ESTRATEGIAS METODOLÓGICAS

 

Estrategias de personalización y control: pensamiento productivo, crítico, autorregulación. Técnicas de grupo: mesa redonda, panel. Entre las técnicas de aprendizaje: a. Técnicas de elaboración: palabras clave, elaboraciones conceptuales. b. Técnicas de organización: uso de estructuras textuales. c. Técnicas de recuperación: búsqueda directa.



Tutoría Académica

RECURSOS DIDÁCTICOS

Equipos

Tecnológicos: Computadora, multimedia.

Materiales

Impresos: Manuales tutoriales, guías de prácticas, hojas de actividad. Digitales: Diapositivas, Videos, Audio, Simulaciones Virtuales

Otros Recursos Medios

y

Tecnológico: aula virtual de USMP

VII. EVALUACIÓN DEL APRENDIZAJE PROCEDIMIENTOS Evaluación sumativa (exámenes, prácticas calificadas, intervenciones orales, trabajos de investigación) Autoevaluación

FRECUENCIA

PONDERACIÓN

Durante el proceso de enseñanza - aprendizaje

Cada tres semanas

Exámenes: 50% Prácticas: 50% PF=EP+EF+PE(2)/4 Se agrupa dentro promedio de prácticas. (Contenido actitudinal)

del

Coevaluación (sustentación investigaciones grupales)

grupal de y de dinámicas

Dos veces semestre.

durante

el

Se agrupa dentro promedio de prácticas.

del

VIII. FUENTES DE INFORMACIÓN. 8.1 Bibliográficas complementaria)

(Bibliografía

básica

y

Básica Campos, C. (2012) Manual del curso Estadística Inferencial. Lima USMP. Haroldo, E. (2001) Estadística para ciencias sociales y del comportamiento (2a. ed.). Oxford. Pagano, (2006) Estadística para ciencias del comportamiento (6ta. ed.). México: Thomson. Merino, C. (2012) Manual del estudiante. Lima: USMP.

Complementaria Coe, R. & Merino, C. (2003) Magnitud del efecto: Una guía para investigadores y usuarios. Revista de Psicología – PUCP, 21(1), 147-177. Hernández, R. et al. (1994) Metodología de la Investigación: México, D.F.: McGraw-Hill. Siegel, S. (1970) Estadística No paramétrica aplicada a las Ciencias de la Conducta. México, D.F.: Trillas.