Investigación en Educación

Máster. Curso 2017/2018.

TÉCNICAS AVANZADAS DE ANÁLISIS DE DATOS - 608143

Curso Académico 2017-18

Datos Generales

SINOPSIS

COMPETENCIAS

Generales
CG1 - Desarrollarán la capacidad de comprender el debate científico, interpretar la literatura especializada y utilizar las habilidades de investigación en el campo educativo.
CG3 - Serán capaces de realizar análisis críticos y adoptar una actitud investigadora en relación con la generación de las ideas educativas.
CG6 - Demostrarán un dominio de los principales lenguajes de investigación educativa (teorías, metodologías y técnicas) desde una perspectiva interdisciplinar (filosófica, antropológica, sociológica, económica, histórica, comparada, empírico-experimental).
CG7 - Serán capaces de comunicar los resultados de su producción científica y defenderlos en un entorno académico.
Transversales
CT1 - Elaborarán, escribirán y defenderán informes de carácter científico y técnico.
CT2 - Trabajarán en equipo.
CT3 - Demostrarán capacidad de autoaprendizaje.
CT5 - Comunicarán resultados de forma oral y escrita
CT6 - Demostrarán motivación por la investigación científica.
Específicas
CE1 - Demostrarán conocimiento suficiente de los principios, las metodologías y las diferentes herramientas de investigación aplicadas a la educación (metodologías cuantitativas, cualitativas, hermenéutico-interpretativas, histórico-comparadas)
CE4 - Reconocerán y manejarán convenientemente las fuentes bibliográficas y documentales relativas al campo de investigación educativa en el que se trabaje.
CE7 - Conocerán y aplicarán las modelos, métodos y técnicas para construir y validar instrumentos de medida, de evaluación y de diagnóstico en educación.
CE11 - Dominarán los modelos y métodos empírico-experimentales para aplicarlos a sus investigaciones.
Otras
Dominarán las herramientas (software) para el análisis de información multivariable
Serán capaces de comprender e interpretar publicaciones científicas que utilicen técnicas de análisis multivariable

ACTIVIDADES DOCENTES

Clases teóricas
30%
Clases prácticas
55%
Exposiciones
15%

Presenciales

3

No presenciales

3

Semestre

2

Breve descriptor:

 Técnicas de análisis de datos. Métodología de investigación educativa. Análsis causal. Análisis de regresión jerárquica.

Requisitos

Los del título.
Conocimientos de estadística básica: contraste de hipótesis y análisis de datos univariable

Objetivos

Conocer y aplicar las técnicas de análisis multivariale en el contexto educativo:
Utilizar las herramientas de análisis estadístico multivariable

Contenido

1. Análisis Multivariante
1.1 Concepto
1.2Técnicas multivariantes
1.3 Aplicaciones

2. Técnicas de relación entre variables
2.1 Regresión múltiple
2.1.1 Análisis de regresión multinivel
2.2 Análisis longitudinal
2.3 Regresión logística

3. Técnicas de Reducción de dimensiones
3.1 Análisis Factorial
3.1.1 Componentes principales vs Factores comunes
3.1.2 Confirmatorio: modelos de ecuaciones estructurales
3.2  Análisis de conglomerados

4. Técnicas de Clasificación de variables
4.1 Análisis discriminante
4.2 Análisis multidimensional
 

Evaluación

- Búsqueda, interpretación y análisis crítico de un trabajo científico que utilice alguna técnica de análisis multivariable (20%)
- Aplicación del análisis multinivel con una base de datos de educación, redacción de resultados y presentación (50%)
- Examen teórico de los contenidos (30%)

Bibliografía

Bartholomew, D. J., Steele, F., Galbraith, J., & Moustaki, I. (2008). Analysis of multivariate social science data (2º ed). CRC press: Boca Raton
Batista, J.M. y Koenders, G. (2000). Modelos de ecuaciones estructurales. La Muralla: Madrid
Cel, M.A. (2002). Análisis multivariable. Teoría y práctica en la investigación social. Síntesis: Madrid
Everitt, B. S. (2010). Multivariable modeling and multivariate analysis for the behavioral sciences. CRC Press: Boca Raton
Etxeberria, J. (1999). Regresión Múltiple. La Muralla: Madrid
García, E., Gil, J. y Rodríguez, G. (2000). Análisis Factorial. La Muralla: Madrid
Gaviria, J.L. y Castro, M. (2005). Modelos jerárquicos lineales. La Muralla: Madrid
Hair Jr, J. F., Black, W. C., Babin, B. J. y Anderson, R. E., (2014). Multivariate Data Analysis (7ª ed). Pearson Education: Harlow
Ho, R. (2013). Handbook of univariate and multivariate data analysis with IBM SPSS. CRC Press: Boca Raton.
Joaristi, L. y Lizasoain, L. (1999). Análisis de correspondencias. La Muralla: Madrid
Martínez, R. (1999). El análisis multivariante en la investigación científica. La Muralla: Madrid
Raudenbusch, S.W y Bryk, A.S (2002). Hierarchical linear modelas. Applications an data analysis methods (2ºed). Sage: Thousand Oaks

Estructura

MódulosMaterias
No existen datos de módulos o materias para esta asignatura.

Grupos

Clases teóricas y/o prácticas
GrupoPeriodosHorariosAulaProfesor
Grupo A05/02/2018 - 25/05/2018LUNES 18:30 - 21:302307 - MesasENRIQUE NAVARRO ASENCIO


Exámenes finales
GrupoPeriodosHorariosAulaProfesor
Grupo único de examen final - - -