1

UNIVERSIDADE DE VIGO CAMPUS DE OURENSE

DEPARTAMENTO DE ANALISIS E INTERVENCION PSICOSOCIOEDUCATIVA

TITULACIÓN: TRABALLO SOCIAL

ANALISIS DE DATOS EN

TRABAJO SOCIAL

Sinatura do Profesor Sinatura do Secretario do Dpto. Sinatura do Secretario do Centro

PROFESOR: Antonio López Castedo

(Pabellón II, segundo piso, despacho 5) TELÉFONO: 988387125 FAX: 988387159

CORREO ELECTRÓNICO: alopez@uvigo.es CURSO 2008/2009

CÓDIGO: 105611203 CARÁCTER: Obligatoria

CUADRIMESTRE: 2º CARGA LECTIVA: 6 créditos

2

IDENTIFICACIÓN DE LA MATERIA ANALISIS DE DATOS EN TRABAJO SOCIAL

Datos administrativos de la Universidade

Código de la materia 105611121 Nombre de la materia Análisis de datos Centro/titulación Fac. de Ciencias da Educación (Ou). Traballo Social Curso 1º Tipo Obrigatoria Créditos aula/grupo (A) 4,5 (4 ECTS) Créditos laboratorio/grupo (L) 0 Créditos prácticas/grupo (P) 1,5 (1 ECTS) Créditos ECTS 5 Número grupos aula 1 Número grupos laboratorio 0 Número grupos prácticas 2 Anual /Cuadrimestral Cuadrimestral (2º) Departamento Análise e Intervención Psicosocioeducativa (X01) Área de conocimiento Metodología de las Ciencias del Comportamento(620)

Datos del Departamento

PROFESORADO DE LA MATERIA (según POD)

Nombre del profesor Código

Créditos (A: aula, P: prácticos)

Antonio López Castedo 352 4,5 A, 1,5 P (2 grupos prácticos) Créditos ECTS: 5

HORARIO DA MATERIA

Martes, Miércoles: 11 – 12; Jueves: 11- 13

TUTORÍAS

2º cuatrimestre: Lunes: 12- 1 y 4 – 6; Martes: 12 - 13

Lugar: Pabellón 2, segundo piso, despacho 5 Tfno.: 988-387125

Correo electrónico: alopez@uvigo.es

EXAMEN FINAL DE LA MATERIA

Consultar la fecha oficial en la Web de la Facultad

3

PROGRAMA DE LA MATERIA

1. CONTEXTUALIZACION

1.1. Perfil de la materia Dado el continuo contacto con la realidad social que la labor profesional exige al trabajador social, lo que justifica esta asignatura de Análisis de Datos es una formación sólida en el ámbito de las técnicas de exploración de la realidad social, con el fin de proporcionarle las bases estadísticas fundamentales para su aplicación adecuada en la planificación y desarrollo de una investigación social empírica en las diferentes áreas del Trabajo Social. El propósito es que el trabajador social sepa cómo investigar la realidad social, dotándole de los conocimientos teóricos y prácticos necesarios tanto para proyectar y llevar a cabo su propia investigación, como para valorar y calificar aquellos proyectos e investigaciones que lleguen a sus manos en el desarrollo de su labor profesional. Los conocimientos y las competencias académicas-profesionales que puedan adquirir van a tener un papel relevante en su capacitación como Trabajador/a Social con independencia del ámbito o perfil profesional en que desarrollen su labor en el futuro.

1.2. Situación y relación con el plan de estudios

Análisis de Datos en Trabajo Social es una materia obligatoria en la Titulación de Trabajo Social, que consta de 7,5 créditos (4 créditos ECTS) de los cuales cuatro y medio son teóricos y tres prácticos. Se imparte en el primer curso durante el segundo cuadrimestre. Con ella se introduce, en el ámbito académico curricular de estos estudios, la presentación sistemática de contenidos – recopilación, ordenación y análisis de datos obtenidos en una muestra y su generalización a la población - relacionados con la realidad social en los distintos contextos y ámbitos del Trabajo Social. Las materias de Análisis de datos y Métodos y Técnicas de Investigación Social (segundo curso) se complementan para responder a esta finalidad.

2. OBJETIVOS

2.1. Objetivos generales: La asignatura de ANALISIS DE DATOS EN TRABAJO SOCIAL pretende que, a partir de un problema de índole social, sepa descubrir la estrategia metodológica más adecuada para su resolución y adquiera una cierta destreza en la selección del método en la elaboración y aplicación de las técnicas de recogida y análisis de datos y su utilización informatizada de las pruebas estadísticas conducentes a la prueba de hipótesis reconociendo sus límites y fuentes de invalidez; que conozca, a través de su propia investigación o de la lectura de investigaciones realizadas, la realidad social con una actitud científica, definiendo los fenómenos que en ella aparecen con una cierta precisión y siendo capaz de analizarlos sistemáticamente, descubriendo las relaciones entre sus elementos y llegando a un nivel aceptable de control experimental, de interpretación del proceso de resultados y de aplicación de los mismos a la mejora de la calidad social, objeto de intervención y toma de decisiones. Si se tiene en cuenta el carácter eminentemente teórico - práctico de esta asignatura en relación con las restantes materias, el alumno debe capacitarse para examinar la realidad social lo que exigirá determinadas habilidades o destrezas adecuadas a la naturaleza de la situación problemática a investigar. Por otro lado, el profesional tiene

4

necesidad de actualizar sus conocimientos, lo que requiere capacitarle para interpretar, enjuiciar y criticar informes de investigación en diferentes campos del Trabajo Social. Los objetivos que proponemos deben poseer un carácter prioritariamente metodológico, proporcionando al alumno los conocimientos que le permitan familiarizarse, tanto a nivel teórico como práctico, con todos los elementos implicados en el planteamiento y análisis de datos.

2.2. Competencias académicas y profesionales

2.2.1. Competencias disciplinares (saber) Adquirir los conceptos claves y fundamentales, así como la

terminología propia de análisis de datos. Conocer y analizar las técnicas estadísticas más apropiadas a cada uno

de los modelos básicos en la investigación social. Conocer, comprender y evaluar el papel de análisis de datos como

indagación y participación reflexiva en la construcción de la realidad social.

Conocer el significado y sentido del contenido, ámbitos de aplicación y relaciones con otras disciplinas.

Apropiarse de una cultura científica en lo que se refiere a la estructura básica del proceso de investigación social (aspectos teórico-metodológicos, técnico-procedimentales y analítico-estadísticos) y técnicas de investigación social de naturaleza cuantitativa y cualitativa.

Conocer los recursos informáticos aplicados en la recogida y análisis de datos.

2.2.2. Competencias instrumentales (saber hacer y aplicar) Saber plantear problemas y aplicar distintas técnicas para su resolución. Saber analizar y evaluar la realidad social en el ámbito natural y

geográfico, la población y sus beneficiarios, los recursos disponibles y potenciales, sus necesidades, demandas sociales y posibilidades de transformación.

Saber utilizar adecuadamente las diversas pruebas estadísticas, técnicas e instrumentos de investigación social en función de la naturaleza del problema a investigar e inferir conclusiones adecuadas.

Saber tratar los datos y reflexionar sobre hechos, tablas, representaciones gráficas de la realidad social.

Saber utilizar el ordenador como recurso básico de gestión, tratamiento y análisis de datos sociales.

Saber elaborar, leer e interpretar informes de investigación social.

2.2.3. Competencias interpersonales (saber ser y saber estar) Tomar conciencia de la importancia y necesidad de responsabilizarse de tareas específicas de análisis de datos.

Valorar la investigación social como soporte de la intervención en la realidad social, como medio para ampliar el conocimiento y resolver problemas y como recurso de transformación de la realidad.

Fomentar actitudes positivas hacia la investigación como recurso de mejora de la calidad y perfeccionamiento del trabajador social.

5

Desarrollar una capacidad de trabajo en equipo, compartiendo saberes y experiencias, así como la capacidad de aprender de forma autónoma.

Desarrollar una capacidad de iniciativa, de análisis y síntesis, de actitud reflexiva y crítica, de resolución de problemas y de toma de decisiones ante la realidad social en sus múltiples formas y construcciones.

3. PRERREQUISITOS

3.1. Competencias mínimas - Uso de los diferentes recursos que ofrece a biblioteca - Manejo básico de Internet y programas básicos de ordenador.

3.2. Plan de traballo y actividades para la consecución de los prerrequisitos - Tutorizaciones individuales para ofrecer información complementaria.

- Utilización de la tutorización entre iguales.

4. BLOQUES Y TEMAS DE CONTENIDO

4.1. Descriptores de la materia

Conceptos y técnicas estadísticas fundamentales para el Trabajo Social. Estadística descriptiva. Estadística inferencial.

4.2. Bloques de contenidos de aprendizaxe. Estructura 1. Introducción. Conceptos fundamentales. 2. Estadística descriptiva. 3. Estadística inferencial.

4.3. Unidades de contenido. Desarrollo

(Los contenidos del programa pueden sufrir algunas variaciones, atendiendo a circunstancias no previstas)

Tema Contenidos Duración

1.- INTRODUCCION: CONCEPTOS FUNDAMENTALES 1. ANALISIS DE

DATOS: CONCEPTO Y ORIGEN

Introducción. Acepciones del término. Origen del análisis de datos. Estadística descriptiva y estadística inferencial, estadística teórica y estadística aplicada. El análisis de datos en la Investigación Social. Análisis de datos y Trabajo Social. Aplicaciones del análisis de datos al Trabajo Social.

3 h.

2. CONCEPTOS GENERALES

Población. Muestra: tipos de muestra. Parámetro. Estadístico. Variable: concepto, tipos de variables: cualitativas, cuantitativas. Escalas de medida: nominales, ordinales, intervalo, razón.

3 h.

2.- ESTADISTICA DESCRIPTIVA 3. ORGANIZACIÓN

Y REPRESENTACION DE DATOS

Introducción. Distribución de frecuencias: supuestos de distribución intra-intervalo. Representaciones gráficas: representaciones gráficas de uso frecuente: diagrama de rectángulos, perfil ortogonal, pictograma, diagrama de barras: diagrama de barras acumulativo, polígono de frecuencias: polígono de frecuencias acumuladas, histograma, otras representaciones gráficas. Convenciones sobre las representaciones gráficas. Tendenciosidad en las representaciones gráficas. Propiedades de las distribuciones de frecuencias. Diagrama de tallo y hojas.

5 h.

6

4. MEDIDAS DE TENDENCIA

CENTRAL

Introducción. La moda: Significación general, Cálculos: cálculo con datos sin agrupar, cálculo con datos agrupados. La mediana: Significación general, Cálculos: cálculo con datos sin agrupar, cálculo con datos agrupados, Casos especiales. La media: Significación general, Cálculos: cálculo con datos sin agrupar, cálculo con datos agrupados, Medias especiales: media de me6dias, media ponderada, media de porcentajes. Consideraciones sobre las medidas de tendencia central.

5 h.

5. MEDIDAS DE VARIACION

Introducción. La desviación media: significación general, cálculo con datos sin agrupar, cálculo con datos agrupados. La varianza: significación general, cálculo con datos sin agrupar, cálculo con datos agrupados. La desviación típica: significación general, cálculo con datos sin agrupar, cálculo con datos agrupados, cálculo de la desviación típica total. Otras medidas de variación: amplitud total, amplitud semiintercuartil, coeficiente de variación. Consideraciones sobre las medidas de variación.

4 h.

6. MEDIDAS DE POSICION

Introducción. Centiles o percentiles: significación general, cálculo, rango centílico. Otros cuantiles: Deciles: significación general, cálculo; Cuartiles: significación general, cálculo. Equivalencia entre cuantiles. Consideraciones sobre las medidas de posición.

4 h.

7. PUNTUACIONES TIPICAS Y ESCALAS

DERIVADAS

Introducción. Puntuaciones típicas: concepto, propiedades, puntuaciones típicas y curva normal: propiedades. Escalas derivadas: transformación de unas puntuaciones en otras.

4 h.

8. MEDIDAS DE ASIMETRIA Y

CURTOSIS

Introducción. Asimetría: significado general, índices de asimetría. Curtosis: significación general, índices de curtosis.

3 h.

9. CORRELACION LINEAL

Introducción. Concepto. Representación gráfica de una relación. Cuantificación de una relación lineal: propiedades del coeficiente de correlación de Pearson, valoración e interpretación de una correlación, la matriz de correlaciones.

4 h.

3.- ESTADISTICA INFERENCIAL 10. LA INFERENCIA

ESTADISTICA Introducción. Concepto. Elementos básicos de la estadística inferencial: probabilidad, fenómeno aleatorio, espacio muestral, variable aleatoria. Modelos de distribuciones de probabilidad: modelos para variables discretas: distribución uniforme, binomial, multinomial; modelos para variables continuas: distribución rectangular, normal, chi-cuadrado de Pearson, T de Student, F de Snedecor.

1 h.

11. ESTIMACION DE PARAMETROS

Introducción. Estimación puntual: concepto, propiedades. Estimación por intervalos: concepto, estimación intervalar para la media, varianza, proporciones. Precisión de la estimación y tamaño de la muestra: media, proporción, varianza.

1 h.

12. CONTRASTE DE HIPOTESIS

Introducción. Lógica de un contrate de hipótesis estadísticas: planteamiento de la hipótesis estadística, supuestos, estadístico de contraste, reglas de decisión, cálculo del estadístico y toma de decisión. Errores en los contrastes de hipótesis. Potencia de un contraste. Nivel crítico y tamaño del efecto. Contrastes bilaterales y unilaterales.

1 h.

13. CONTRASTE DE HIPOTESIS SOBRE

MEDIAS

Introducción. Contraste de hipótesis sobre una media. Contraste de hipótesis sobre dos medias independientes. Contraste de hipótesis sobre dos medias relacionadas.

1 h.

14. CONTRASTE DE HIPOTESIS SOBRE

PROPORCIONES

Introducción. Contraste de hipótesis sobre una proporción. Contraste de hipótesis sobre dos proporciones independientes. Contraste de hipótesis sobre dos proporciones relacionadas.

1 h.

15. ANALISIS DE VARIANZA

Análisis de varianza de un factor. Concepto. Modelos de ANOVA. Lógica del ANOVA de un factor: estructura de los datos y notación, supuestos, estadístico de contraste: fuentes de variación, sumas de cuadrados, grados de libertad, medias cuadráticas, estadístico de contraste F. Comparaciones múltiples a priori. Comparaciones múltiples a posteriori: prueba de Scheffé.

5 h.

7

5. METODOLOGIA Y ESTRATEGIAS DE APRENDIZAJE

5.1. Metodología docente

(a) Clases teóricas (Horas totales A = 45; Número de Temas= 15) La metodología a emplear en lo que a esta asignatura se refiere tiene un carácter eminentemente teórico - práctico. Las clases teóricas constituyen el elemento más importante de transmisión de los conocimientos sobre la disciplina. Por clases teóricas cabe entender aquellas en las que la docencia se focaliza en la exposición de los contenidos correspondientes a los distintos temas del programa del curso. Su objetivo es proporcionar conocimientos tanto conceptuales como procedimentales acerca de las distintas materias tratadas y es por ello que, en función de la naturaleza de éstas, será necesario presentar diferentes tipos de explicación (presentación de definiciones, exposición de procedimientos, desarrollo de técnicas de análisis). La metodología predominante será la lección magistral que se utilizará puntualmente para clarificar los contenidos que revistan mayor dificultad técnico - metodológica para, a continuación, presentar situaciones que ejemplifiquen el contenido de lo expuesto. En general, para asegurar la comprensión y dominio de la metodología científica se hará una introducción a cada tema, con aclaración de la terminología y los conceptos más importantes, aportando un apoyo bibliográfico general y específico. De todas maneras el tipo de clase teórica va a estar en función de los diferentes bloques del programa ya que algunos de ellos van a exigir por parte del profesor la elaboración de un material más esquemático. Como complemento, se entregarán una serie de diagramas que resumen los conceptos fundamentales explicados en cada tema y se realizarán una serie de ejercicios prácticos, de forma intercalada, lo que confiere a la exposición un carácter teórico-práctico que fuerza necesariamente al alumno tanto a la asimilación como a la participación y discusión. En las exposiciones teóricas se hará uso del encerado, proyector de transparencias y cañón.

(b) Clases prácticas (Horas totales A = 15; Número de Prácticas = 15) La asignatura de ANALISIS DE DATOS EN TRABAJO SOCIAL debe conferir

tanto de unos conocimientos como de unas habilidades a los alumnos de la misma, por ello requiere una metodología didáctica que combine la información con la adquisición de unas destrezas que permiten poner en práctica los contenidos que se imparten. Una forma práctica de resolver estas dos exigencias de la materia consiste en dotar a la asignatura de unas horas de prácticas a lo largo del curso académico.

Por clases prácticas cabe entender aquellas en que la docencia se focaliza en la

aplicación de los contenidos propios de las clases teóricas a casos particulares. Su objetivo es el de posibilitar y/o favorecer un adiestramiento en la utilización de los conocimientos previamente explicados. En general, las prácticas tienen la finalidad de ejemplificar el contenido teórico. Van encaminadas esencialmente a que el alumno realice transferencias de aprendizaje de cada ciclo a la aplicación práctica del método implicado. Se recurrirá a situaciones reales de investigación, a la simulación de problemas de investigación y a estudios específicos de informes. En el desarrollo de las clases prácticas cabe destacar:

8

A).- PRACTICAS: Se desarrollarán dos horas de clases prácticas semanalmente y cuya distribución de establecerá de acuerdo entre el profesor y los alumnos. Se llevaran a cabo las siguientes actividades:

Ejercicios estadísticos. Manejo de tablas. Formularios.

Para la exposición de estas prácticas, los alumnos utilizarán la Unidad Didáctica de Prácticas donde encontrarán un instrumento indispensable para el seguimiento de las clases, ya que se incluyen abundantes ejemplos de los temas más relevantes del programa. Los problemas se presentan sin resolver, cuestión que, en principio, puede ser un inconveniente para los que se inician en el estudio de esta materia, pero que pronto se convertirá en ventaja ya que posibilita una mayor participación en las clases prácticas y una más frecuente asistencia de los alumnos a las tutorías, actividad, en nuestra opinión, fundamental en el proceso docente. B).- ANALISIS INFORMATIZADO DE DATOS: El tratamiento y análisis de datos informatizado abre importantes posibilidades y proporciona a la práctica social una perspectiva innovadora que el Trabajador/a Social no debe eludir ni renunciar. Con el paquete estadístico (SPSS para Windows) se introduce al uso de esta tecnología con el objetivo de llevar a cabo los análisis estadísticos y gráficos oportunos. C).- TRABAJOS TEORICO - PRACTICOS: La realización de estos trabajos tendrá carácter voluntario y versarán sobre algún problema, tema o necesidad que se estime relevante tanto individualmente como en grupo, pero siempre bajo la dirección y orientación del profesor. Estas prácticas cumplen dos objetivos básicos, por un lado constituyen un complemento esencial de la asignatura y, por otro, sirven de iniciación a la práctica de la investigación social. En el desarrollo de cada práctica podemos distinguir un nivel teórico, consistente en la lectura y comentario de la bibliografía sobre el tema, a partir del cual los alumnos elaborarán el marco teórico e interpretarán los resultados obtenidos, y un nivel práctico correspondiente a la recogida de los datos y aspectos con él relacionados. Ambos niveles se concretan en la elaboración de un informe de investigación según las pautas, procesos y procedimientos que se deben seguir al realizar un trabajo social.

(c) Tutorizaciones

1. Presenciales y especializadas Pequeños grupos. Organización y revisión de los trabajos de grupo y otras cuestiones de interés, en la propia aula y dentro del horario de la materia.

2. Virtuales (Plataforma TEMA) Individuales. Asesoramiento realizado a través del teléfono, correo electrónico, especialmente pensada para alumnas/os no asistentes,

9

aunque también pueden usarse como asesoría complementaria para asistentes.

3. Ordinarias Individuales o en pequeño grupo, de carácter voluntario. Se puede aclarar o asesorar sobre cuestiones académicas, profesionales o personales del alumnado.

(d) Principios de procedimiento o de actuación docente

Lograr un clima de trabajo motivante, distendido, de inquietud y

curiosidad científica y no discriminatorio. Integrar en la práctica docente hábitos de habla/escucha respectuosa,

promoviendo la participación y la expresión crítica de todos los miembros del grupo clase.

Incorporar a la vida real la dinámica de las clases introduciendo temas de interes que conecten su formación específica con las propuestas y las polémicas más recientes sobre los problemas psicosociales.

Proporcionar a través de la propia práctica docente modelos de trabajo útiles para su futuro profesional, ya como transmisores de información, ya como mediadores o facilitadores de aprendizajes significativos, segundo lo requiera la situación.

Además, los alumnos/as disponen de un horario oficial (cuatro horas semanales)

de tutorias en las que podrán hacer cualquier consulta. 6. BIBLIOGRAFIA Las obras que se citan a continuación constituyen las referencias bibliográficas de consulta que se consideran adecuadas para la preparación de los contenidos de la materia:

6.1.- Básicas ETXEBERRIA, J. & TEJEDOR, F. (2005): Análisis descriptivo de datos en Educación. Madrid: Editorial La Muralla GARCIA FERRANDO, M. (2000): Socioestadística. Madrid: CIS. GIL, J.A. (2000): Estadística e informática (SPSS) en la investigación descriptiva e inferencial. Madrid: UNED. MARTIN TABERNERO, Mª. F.; FERNANDEZ, R. & SEISDEDOS, A. (1990): Estadística descriptiva. Manual de prácticas para las Ciencias de la Conducta. Salamanca: Universidad Pontificia. 6.2.- Complementarias FILGUEIRA, E. (2001): Análisis de datos con SPSSWIN. Madrid: Alianza Editorial. MATEO, M. J. (1992): Estadística en investigación social: Ejercicios resueltos. Madrid: Paraninfo. MATEO, M. J. & GARCIA, M. (1993): Estadística aplicada a las Ciencias Sociales. Madrid: UNED. PULIDO, A. (1992): Estadística y técnicas de investigación social. Madrid: Pirámide.

10

Además de la bibliografía, básica e complementaria, se ofrece al alumno una lista de manuales a través de los cuales pueden profundar en esta materia. ALCAIDE, A. (1990): Estadística aplicada a las ciencias sociales. Madrid: Pirámide. ALCAIDE, A.; ARENALES, C. & RODRIGUEZ, J. (1991): Estadística: Introducción. Madrid: UNED. AMON, J. (1997): Estadística para Psicólogos. Estadística Descriptiva. Madrid: Pirámide. AMON, J. (1996): Estadística para Psicólogos. Probabilidad. Esdística Inferencial. Madrid: Pirámide. AZORIN, F. & SANCHEZ - CRESPO, J. L. (1986): Métodos y aplicaciones del muestreo. Madrid: Alianza. BATALLE, P. & VISAUTA, B. (1989): Estadística aplicada a la Psicología. Barcelona: Ediser. BISQUERRA, R. (1993): Introducción a la estadística aplicada a la investigación educativa: Un enfoque informático con los paquetes BMDP Y SPSSX. Barcelona: Promociones y Publica ciones Universitarias. BISQUERRA, R. (1993): Estadística psicopedagógica (Prácticas). Barcelona: Promociones y Publicaciones Universitarias. BLALOCK, H. M. (1990): Estadística social. Madrid: Fondo de Cultura Económica. BOTELLA, J.; LEON, O. G. & SAN MARTIN, R. (1993): Análisis de datos en Psicología I. Madrid: Pirámide. CARRO, J. (1994): Psicoestadística descriptiva. Salamanca: Amarú. CASTRO POSADA, J. A. & GALINDO, Mª. P.(2000): Estadística multivariante. Análisis de correlaciones. Salamanca: Amarú. CUADRAS, C. M.; ECHEVERRIA, B.; MATEO, J. & SANCHEZ, P. (1987): Fundamentos de estadística. Aplicación a las ciencias humanas. Barcelona: Promociones Publicaciones Universitarias. DASI, C. & SELVA, J. (1995): Análisis de datos en Psicología I. Valencia: Albatros. DIAZ DE RADA, V. (1999): Técnicas de análisis de datos para investigadores sociales. Aplicaciones prácticas con SPSS para Windows. Madrid: Rama. DOMENECH, J. M. (1990): Bioestadística. Métodos estadísticos para investigadores. Barcelona: Herder. DOMENECH, J. M. & RIBAS, D. (1990): Problemas de estadística aplicada a la Psicología. Barcelona: Herder. ETXEBERRIA, J.; JOARISTI, L. & LIZASOAIN, L. (1990): Programación y análisis estadísticos básicos con SPSS-PC (+). Madrid: Paraninfo. GARCIA, A. (1993): Estadística aplicada con BMDP. Madrid: UNED. GARCIA CORTAZA, M., ARRIBAS, J. M.; DEL VAL, C.; CAMARERO, L. & AGUINAGA, J. (1992): Estadística aplicada a las Ciencias Sociales. Madrid: UNED. GARRET, H. (1971): Estadística en Psicología y Educación. Buenos Aires: Paidós. GLASS, G. V. & STANLEY, J. C. (1986): Métodos estadísticos aplicados a las ciencias sociales. Madrid: Prentice/Hall Internacional. GUARDIA, J.; FREIXA, M; PERO, M. & TURBANY, J. (2007): Análisis de datos en Psicología. Madrid: Delta Publicaciones. LOHR, S. L. (2000): Muestreo: Diseño y análisis. Madrid: Paraninfo. LOPEZ, F. A. & PALACIOS, M. A. (1993): Estadística descriptiva. Murcia: Secretariado de Publicaciones de la Universidad de Murcia.

11

LEACH, CH. (1987): Fundamentos de estadística, enfoque no paramétrico para ciencias sociales. México: Limusa. MACIA, M.; LUBIN, P. & RUBIO DE LEMUS, P. (1997): Psicología Matemática II (3 Tomos). Madrid: UNED. MANZANO, V. & VARELA, J. (1999): SPSS para Windows.(Sistemas informatizados para la investigación del comportamiento). Madrid: RaMa. MARTIN TABERNERO, Mª. F.; FERNANDEZ, R. & SEISDEDOS, A. (1990): Estadística inferencial. Manual de prácticas para las Ciencias de la Conducta. Salamanca: Universidad Pontificia. MURRAY, R. & SPIEGEL, D. (1976): Estadística. 875 problemas resueltos. Bogotá: McGraw-Hill. PADILLA, M.; MERINO, J.; RODRIGUEZ-MIÑON, P. & MORENO, E. (1997): Psicología Matemática I. Unidades Didácticas, Vol. I. Madrid: UNED. PADILLA, M.; MERINO, J.; RODRIGUEZ-MIÑON, P. & MORENO, E. (1997): Psicología Matemática I. Problemas resueltos, Vol. II. Madrid: UNED. PALMER, A. (1999): Análisis de datos. Etapa exploratoria. Madrid: Pirámide. PARDO, A. & SAN MARTIN, R. (1999): Análisis de datos en Psicología II. Madrid: Pirámide. RASO, J. M.; MARTIN, J. & CLAVERO, P. (1990): Estadística básica para Ciencias Sociales. Barcelona: Ariel. RENOM, J. (1998): Tratamiento informatizado de datos. Barcelona: Masson. RODRIGUEZ OSUNA, J. (1991): Métodos de muestreo. Madrid: Centro de Investigaciones Sociológicas. RODRIGUEZ OSUNA, J. (1993): Método de muestreo: casos prácticos. Madrid: Centro de Investigaciones Sociológicas. RUNYON, H. (1980): Estadística para las ciencias sociales. México: Fondo Educativo interamericano. SAN MARTIN, R. & PARDO, A. (1990): Psicoestadística: Contrastes paramétricos y no paramétricos. Madrid: Pirámide. SAN MARTIN, R.; ESPINOSA, L. & FERNANDEZ, L. (1987): Psicoestadística: descriptiva. Madrid: Pirámide. SAN MARTIN, R.; ESPINOSA, L. & FERNANDEZ, L. (1987): Psicoestadística. Estimación y contraste. Madrid: Pirámide. SANCHEZ CARRION, J. J. (1992): Introducción al análisis de datos con SPSS/PC +. Madrid: Alianza Universidad Textos. SANCHEZ CARRION, J. J. (1996): Manual de análisis de datos. Madrid: Alianza Universidad Textos. SANTESMASES, M. (1997): DYANE. Diseño y análisis de encuestas en investigación social y de mercados. Madrid: Pirámide. SARABIA, J. M. (1993): Curso práctico de estadística. Madrid: Editorial Civitas, S.A. SIEGEL, S. (1980): Estadística no paramétrica aplicada a las ciencias de la Educación. México: Trillas. SIERRA BRAVO, R. (2001): Técnicas de investigación social. Teoría y ejercicios. Madrid: Paraninfo. SIERRA BRAVO, R. (1990): Diccionario práctico de estadística. Madrid: Paraninfo. TEJEDOR, F. J. (1984): Análisis de varianza aplicado a la investigación en Pedagogía y Psicología. Madrid: Anaya. VISAUTA, B. (1989): Técnicas de investigación Social. I. Recogida de datos. Barcelona: Promociones y Publicaciones Universitarias.

12

WEINBERG, S. L. & GOLDBERG, K. L. (1982): Estadística básica para las ciencias sociales. México: Interamericana. 7. EVALUACION DE LOS PROCESOS Y RESULTADOS DE APRENDIZAJE. CRITERIOS DE EVALUACION.

El criterio básico de evaluación derivará de las pruebas de evaluación o

exámenes en el que se basarán las decisiones de calificación y certificación del nivel de rendimiento alcanzado por cada alumno. Se diferencian dos tipos de métodos de evaluación:

1. Al principio del curso se propondrá a los alumnos una enseñanza presencial con una evaluación continua en la que están implicadas dos pruebas parciales, en las fechas previamente convenidas entre profesor y alumnos, y otra final, además del trabajo práctico que algunos grupos deseen llevar a cabo a lo largo del curso. El formato de evaluación girará en torno a ejercicios eminentemente prácticos. El alumno/a podrá hacer uso de: máquina de calcular, tablas estadísticas y formularios. Cada evaluación será independiente. Cada una de las evaluaciones es independiente, de modo que en el caso de no superar uno de las pruebas deberá presentarse únicamente al examen suspenso en la prueba final, no así en Septiembre. En la prueba final se presentarán los alumnos/as que no hayan realizado o tengan que recuperar un parcial o los dos. Las características serán similares a los parciales.

2. Para los alumnos que no opten por el anterior sistema, se realizara un examen al final del cuadrimestre sobre todos los contenidos de la materia, cuyo formato de evaluación estará compuesto por partes, con características similares a evaluación continua.

Para la superación de cada una de las partes de la asignatura es imprescindible

obtener una calificación igual o superior a 5 puntos. Sólo superará la asignatura aquella persona que haya alcanzado como mínimo dicha puntuación en las dos partes de la asignatura a lo largo del curso académico, en cuyo caso la calificación final será la media aritmética de las dos puntuaciones. No se hará media aritmética en el caso de que la calificación de una de las partes de la asignatura sea inferior a 5 puntos.

Aprobada la asignatura, bien por parciales o bien al superar la prueba final, se

matizará la calificación final con la realización de los trabajos voluntarios, ejerciendo el mencionado efecto (2 puntos) a partir del mínimo imprescindible que se determine para la superación de la asignatura. En la valoración de los trabajos se tendrá en cuenta aspectos y criterios como el rigor científico con que han sido desarrolladas las fases de la investigación y la capacidad del alumno para ser creativo y original en la forma de presentar, analizar y sintetizar los resultados y las reflexiones que realiza sobre ellos.

La prueba de Septiembre se rige por la misma normativa que la prueba final y no

cabe dejar para esta convocatoria sólo uno de los parciales.

8. EVALUACION DEL PROCESO DOCENTE 8.1. Valoración de los alumnos/as

13

Los estudiantes valorarán la marcha del curso a través de un cuestionario

elaborado especificamente por el profesor y a través del cuestionario normalizado de la Universidad. 9.2. Valoración del profesorado y decisiones de cambio

El profesor prestará atención especial a las sugerencias presentadas por los estudantes en cualquier momento del curso, teniendo en cuenta, además, los resultados de los mencionados cuestionarios para establecer propostas de mejora para el próximo curso académico.