Plan 2005- 2010Carrera: Licenciatura en Psicologa

Asignatura: Estadstica

Cursado Cuatrimestral

Curso: Primer ao

Carga horaria Cuatrimestral: 90 hs

Carga horaria prctica cuatrimestral: 6 hs

Carga Horaria semanal: 6 horas

Profesor Titular: Prof. Torres KarinaProfesor Auxiliar: Prof. Gagliardo AlejandraFundamentacin de la propuesta curricular

Las razones para el inters hacia la enseanza de la Estadstica han sido sealadas por diversos autores desde la dcada de los ochenta. Por ejemplo, en Holmes (1980) encontramos las siguientes:

La estadstica es una parte de la educacin general deseable para los futuros ciudadanos adultos, quienes precisan adquirir la capacidad de lectura e interpretacin de tablas y grficos estadsticos que con frecuencia aparecen en los medios informativos.

Es til para la vida profesional en la que se precisan unos conocimientos bsicos del tema.

Su estudio ayuda al desarrollo personal, fomentando un razonamiento crtico, basado en la valoracin de la evidencia objetiva.

Ayuda a comprender los restantes temas del currculo de diversas carreras, donde con frecuencia aparecen grficos, resmenes o conceptos estadsticos.

Cuando tenemos en cuenta el tipo de estadstica que deseamos ensear y la forma de llevar a cabo esta enseanza en relacin con los lineamientos de cada Carrera, debemos reflexionar sobre los fines principales de esta enseanza que son:

Que los alumnos lleguen a comprender y a apreciar el papel de la estadstica en la sociedad, en sus diferentes campos de aplicacin y el modo en que la estadstica ha contribuido a su desarrollo.

Que los alumnos lleguen a comprender y a valorar el mtodo estadstico, esto es, la clase de preguntas que un uso inteligente de la estadstica puede responder, las formas bsicas de razonamiento estadstico, su potencia y limitaciones.

Al considerar la conveniencia de incluir Estadstica en carreras humansticas, tales como la Licenciatura en Psicologa, debemos tener muy en cuenta estos fines y la utilidad que debe brindar dicha asignatura al futuro profesional.

Esta asignatura se puede presentar a los alumnos desde diversos enfoques que pueden ser ms o menos rigurosos desde el punto de vista puramente matemtico.

Teniendo en cuenta los fines generales que hemos mencionado antes, consideramos que el enfoque ms acorde es la enseanza de la estadstica apoyada principalmente en el Anlisis Exploratorio de Datos, debido a que este paradigma posee las siguientes caractersticas:

Posibilidad de generar situaciones de aprendizaje referidas a temas de inters al alumno, brindndole la posibilidad de trabajar sobre datos reales y de poder analizarlos desde diversas perspectivas y tcnicas estadsticas.

Fuerte apoyo en las representaciones grficas: el eje principal del Anlisis Exploratorio de Datos es el uso de representaciones mltiples de los datos por medio de las cuales se pueden realizar fundamentaciones adecuadas de los conceptos estadsticos y adems, permiten realizar inferencias sobre los datos sin necesidad de que el alumno conozca todo el basamento matemtico formal.

No necesita de una teora matemtica compleja: debido a que el Anlisis Exploratorio de Datos no se basa en la suposicin a priori de que los datos se distribuyen segn una ley de probabilidad clsica, sino que proporciona diversas herramientas para realizar comparaciones por medio de procedimientos estadsticos simples, los cuales conducen a extraer conclusiones acerca de la ley que puede ajustarse a los datos.

En consecuencia, no es imprescindible que el alumno tenga elevados conocimientos matemticos para poder utilizar las herramientas estadsticas que le sern necesarias en los trabajos que desarrollar en su futura profesin, pero s le brinda el conocimiento base que le permitir comprender los resultados presentados en investigaciones y estudios relacionados a su disciplina.

Objetivos

1. Objetivos Generales:

En lneas generales, se pretende que, al haber aprobado la asignatura, el alumno logre los siguientes objetivos generales:

Reconocer el rol importante que tiene la estadstica en la Psicologa y en la investigacin aplicada.

Aplicar las tcnicas estadsticas del anlisis exploratorio de datos.

Reunir, organizar y describir informacin sistemticamente.

Distinguir, aplicar e interpretar el mtodo estadstico apropiado para cada situacin problemtica.

Asumir un compromiso social y una visin integradora en relacin con el trabajo de los dems.

Despertar el inters por el anlisis e interpretacin correcta de datos y su uso en la toma de decisiones en situaciones de incertidumbre.

Mostrar el papel importante de las nuevas tecnologas en el anlisis estadstico.

Generar un pensamiento estadstico crtico que permita determinar en qu situaciones se puede aplicar cada tcnica o mtodo estadstico.

2. Objetivos Especficos:

Los objetivos generales antes mencionados se podrn alcanzar siempre que el alumno logre los siguientes objetivos especficos: Establecer diferencias y asociaciones entre los conceptos de poblacin, poblacin estadstica y muestra.

Identificar los distintos tipos de variables estadsticas y los casos de aplicacin en diversos tipos de anlisis.

Identificar los distintos niveles de medicin de las variables estadsticas.

Identificar los diversos tipos de grficos y sus aplicaciones correctas.

Calcular resmenes estadsticos, identificando e interpretando las distintas medidas estadsticas.

Distinguir los casos en los que dos variables cuantitativas estn o no relacionadas.

Calcular e interpretar las distintas medidas de correlacin y de asociacin entre variables.

Distinguir cundo existe o no asociacin entre dos variables cualitativas.

Reconocer distintas distribuciones de probabilidad para variables aleatorias discretas y continuas.

Calcular probabilidades a partir de las distribuciones de probabilidad terica.

Realizar inferencias sobre una poblacin a partir del modelo de distribucin de probabilidad que puede ser ajustado a los datos reales.

Analizar los resultados obtenidos a partir de un paquete estadstico como instrumento de clculo y graficacin.

Realizar simulaciones de experimentos estadsticos por medio de material concreto. Favorecer la construccin de un razonamiento y un pensamiento estadstico crticoContenidos

1. CONCEPTOS BSICOS

La estadstica y sus campos de aplicacin. Poblacin, poblacin estadstica y muestra. Tcnicas y mtodos de obtencin de datos. Fuentes de datos. Ejemplos de instrumentos de recoleccin de datos. Escalas de medida y tipos de variables estadsticas. Propsito de los mtodos de anlisis: enfoque exploratorio y confirmatorio.

2. ESTUDIO DE DISTRIBUCIONES DE FRECUENCIASTablas de frecuencias para variables cualitativas. Representacin grfica de una distribucin de variable cualitativa: Diagramas de barras. Grfico de sectores. Interpretacin de grficos y de datos en tablas de frecuencias. Errores ms comunes. Elaboracin de informes estadsticos.

Tablas de frecuencias para variables cuantitativas con datos sin agrupar y con datos agrupados. Regla de Sturges. Representacin grfica de una distribucin de variables cuantitativas: Diagrama de bastones. Histograma. Polgono de frecuencias. Ojiva. Otros grficos. Interpretacin de diagramas y de tablas de frecuencias. Errores ms comunes. Elaboracin de informes estadsticos. 3. ANLISIS EXPLORATORIO DE DATOS

Diagrama de tallo y hojas. Medidas de tendencia central: media, mediana y moda. Medidas de dispersin: rango, desviacin, variancia y coeficiente de variacin. Resmenes numricos. Formas de clculo: Uso de la calculadora para obtener media y desviacin. Lectura e interpretacin de resultados obtenidos a partir de programas estadsticos. Elaboracin de informes estadsticos. Medidas de posicin: cuartiles, deciles y percentiles. Otra medida de dispersin: el rango intercuartlico. Estudio de casos en los que se puede aplicar cada medida. Errores ms comunes en el uso de las medidas descriptivas. Interpretacin de las medidas en resultados de investigaciones en Psicologa. Elaboracin de informes estadsticos. Lectura e interpretacin de resultados obtenidos a partir de programas estadsticos.

Anlisis de la simetra de una distribucin. Anlisis grfico y numrico de la simetra: clculo e interpretacin de los coeficientes de asimetra estandarizado y de Bowley. Rango de variacin de los coeficientes de asimetra.

Grfico de caja (Box-Plot) y resumen de los cinco nmeros. Estadsticos de orden. Estudio del anlisis exploratorio de datos realizado en investigaciones en Psicologa. Elaboracin de informes estadsticos.

4. RELACIONES ENTRE VARIABLES ESTADSTICAS

Representacin grfica para dos variables cuantitativas: Diagrama de dispersin. Tipos de relaciones: relacin lineal. Correlacin. Coeficiente de correlacin de Pearson y Coeficiente de determinacin. Otros modelos: Coeficiente de correlacin de rangos de Spearman. Causalidad. Correlacin ilusoria. Interpretacin de coeficientes de correlacin en informes de investigacin. Regresin lineal: interpretacin de los coeficientes de la recta de regresin y del significado de la recta. Elaboracin de informes estadsticos.Asociacin entre variables cualitativas: Tablas de contingencia, distribuciones marginales y condicionales. Grficos de barras para la representacin de las distribuciones marginales y condicionales. Medida descriptiva de la asociacin entre dos variables: Coeficiente de asociacin chi-cuadrado. La paradoja de Simpson. Elaboracin de informes estadsticos.

5. DISTRIBUCIONES DE PROBABILIDAD.

Probabilidad: Tipos de probabilidad. Espacio muestral y eventos. Tipos de eventos. Distribucin de probabilidad. Esperanza y varianza de una distribucin de probabilidad. Clculo de probabilidad para una distribucin de probabilidad cualquiera.

Modelos tericos de probabilidad para la descripcin de poblaciones de variables cuantitativas discretas: La distribucin binomial. Caractersticas y condiciones para aplicar esta distribucin. Clculo de probabilidades a partir de dicha distribucin

Modelos tericos para la descripcin de poblaciones de variables cuantitativas continuas: La distribucin normal. Caractersticas y condiciones para aplicar esta distribucin. Representacin grfica y parmetros de la distribucin normal. Anlisis de la normalidad de distribuciones de frecuencias empricas: Aplicacin de la regla de Chebyschev

Distribucin normal estndar. Clculo de probabilidades a partir de dicha distribucin. Comparacin de puntuaciones estndar. Usos de la distribucin normal en los tests psicomtricos y en los informes de investigacin en Psicologa. Elaboracin de informes estadsticos.

Estrategias metodolgicas

Las clases sern de carcter terico-prctico, en las que se desarrollarn primero los elementos tericos que los alumnos necesitan para realizar posteriormente las actividades planificadas en los trabajos prcticos.

1. Trabajos prcticos para resolver en las clases terico-prcticas

Los trabajos prcticos planificados se realizarn parcialmente en las clases, algunas de las actividades sern resueltas por el docente y otras, sern resueltas por los alumnos y expuestos sus resultados en las clases. Las actividades que queden sin desarrollar en las clases, servirn de material de estudio para el alumno y podr discutirlas en las horas correspondientes a consultas.

Dado que en la bibliografa disponible slo se presentan actividades o problemas de aplicacin de cada concepto sin realizar una integracin de ellos, hemos considerado oportuno introducir problemas integradores que muestren la riqueza del anlisis estadstico al utilizar las diversas herramientas que ste proporciona. En consecuencia, bsicamente, dichos prcticos son una seleccin de problemas integradores de los conceptos que se desarrollan en cada bloque.

Como metodologa de trabajo en las clases terico-prcticas, se seleccionan algunos problemas en los que se deben utilizar diversas representaciones, grficas y numricas, para poder llegar a una conclusin que luego se resume en un informe estadstico. Estas se discuten en grupo y luego, se realiza una puesta en comn de las conclusiones extradas por cada grupo, es aqu donde el docente acta como moderador aclarando las cuestiones en las que se presentan errores y/o confusiones.

Se prev realizar en clase cuatro (4) trabajos prcticos, los cuales se citan a continuacin:

1. T.P N 1: Variables Escalas Distribuciones de Frecuencias Grficos

2. T.P. N 2: Medidas de tendencia central, de dispersin, de posicin y de forma. Anlisis exploratorio de datos.

3. T.P. N 3: Correlacin, regresin y asociacin entre dos variables.

4. T.P. N 4: Distribuciones de probabilidad

2. Evaluacin Parcial: Trabajo prctico de integracin

Los alumnos debern resolver, de manera individual, un trabajo prctico domiciliario integrador de los conceptos descriptivos basado en datos reales obtenidos a partir de bases de datos presentados en algunas investigaciones de Psicologa.

Dicho trabajo corresponde a la evaluacin parcial que debern aprobar los alumnos para regularizar la materia. El trabajo se considerar aprobado con un mnimo de 60 %.

En el caso que alguno de los alumnos no apruebe dicho trabajo, deber rehacerlo de acuerdo a las directivas o modificaciones que aconsejen los profesores de la Ctedra.

Los alumnos tendrn 7 das para resolver y entregar sus trabajos (contados a partir de la fecha en la que el profesor les entrega las consignas de trabajo), y los docentes entregarn los resultados de la correccin en un lapso no mayor a los 15 das, contados desde la fecha de entrega por parte de los alumnos.

Criterios de Evaluacin en el examen final

1. Alumno regularPara la obtencin de la categora de alumno regular se deber:

a. Aprobar el trabajo prctico de integracin con un mnimo del 60 % del puntaje asignado, pudiendo rehacer dicho trabajo en el caso de que no haya logrado tal porcentaje.

b. Tener un mnimo de 67% de asistencia a clase.

En este caso, el examen final consistir en un examen escrito en el que se deber responder y resolver diversas cuestiones integradoras de los conceptos desarrollados en el curso. Este examen se aprobar con un mnimo de 60%.

2. Alumno libre por inasistenciasSe considerar alumno libre por inasistencia a aqul que no cumpla con el mnimo de asistencia impuesto en la categora anterior.

El examen final consistir en un examen escrito en el que se debern responder a diversas cuestiones y/o problemas terico-prcticos integradores de los conceptos contemplados en el programa de la materia, correspondientes al ao lectivo en el que el alumno haya cursado.

El examen final de esta categora de alumnos tendr mayor extensin que el del alumno regular y se aprobar con un mnimo de 60% sobre el total de las actividades propuestas en dicho examen.

3. Alumno libreEn el caso de que el alumno no cumpla con las condiciones de las dos categoras anteriores, se lo considerar libre de acuerdo con el artculo 20. En este caso, el alumno deber rendir un examen escrito terico-prctico integrador de todos los conceptos contemplados en el programa de la materia correspondiente al ao lectivo en el que el alumno rinda.

El examen final de esta categora de alumnos tendr mayor extensin que el del alumno regular y se aprobar con un mnimo de 75% sobre el total de las actividades propuestas en dicho examen.

Bibliografa

Bibliografa Obligatoria. Detallar los libros que el alumno deber leer para promover la materia.1. Riobo Almanzor, J. M. y Po del Oro, C. (2002). Representaciones grficas de datos estadsticos. Madrid: Editorial Thomson. Primera edicin - segunda reimpresin. Unidad 1 y 2. 2. Mendenhall, Beaver y Beaver (2007). Introduccin a la Probabilidad y Estadstica. Dcimosegunda edicin. Ed. Mc Graw Hill. Unidades 1 a 4 inclusive

3. Freedman, Pisani, Purves y Adhikari. (1993). Estadstica. 2 edicin. Antoni Bosch editor. Para eje temtico 4

Bibliografa Complementaria Elorza, H. (2000). Estadstica para las ciencias sociales y del comportamiento. Segunda edicin. Mxico: Oxford University Press.

Hopkins, K., Hopkins, B. y Glass, G. (1997). Estadstica Bsica para las Ciencias Sociales y del comportamiento. Tercera Edicin. Mxico: Prentice Hall.

Weimer, R. (2003). Estadstica. Mxico: CECSA. (Captulo 1)

Pagano, R. (1999). Estadstica para las Ciencias del Comportamiento. Mxico: Thomson. ** Moore, D. (1998). Estadstica aplicada bsica. Antoni Bosch editor. Aron, A. y Aron, E. (2001). Estadstica para Psicologa. Segunda Edicin. Buenos Aires: Prentice Hall. **** Unidades disponibles en Biblioteca de la UCSF.

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