200 horas
Modalidad Online
Resumen
Este curso en Análisis de Datos en Psicología le ofrece una formación especializada en la materia. La psicología es a la vez, una profesión, una disciplina académica y una ciencia que trata el estudio y análisis de la conducta y los procesos mentales de los individuos y grupos humanos en distintas situaciones, cuyo campo de estudio abarca todos los aspecto de la experiencia humana y lo hace para fines tanto de investigación como docentes y laborales, entre otros. Existen diversas perspectivas psicológicas, cada una con sus propias teorías y metodologías, y en comparativa pueden coincidir, influirse, solaparse o incluso ser contradictorias e incompatibles; esta variedad da pie a múltiples acepciones y abordajes.
Objetivos
Los objetivos que se pretenden conseguir a través de este curso de análisis de datos en psicología son los siguientes: – Conocerás las bases teóricas y prácticas del Análisis de Datos en Psicología.
– Obtendrás las habilidades necesarias para la intervención psicológica y la transmisión de la práctica y los conocimientos adquiridos.
– Adoptar una actitud favorable hacia el aprendizaje y la innovación en Psicología.
– Contribuir a familiarizar al estudiante con las herramientas de análisis de datos que conforman la Psicología.
Salidas profesionales
Tras finalizar esta formación, habrás adquirido las competencias profesionales necesarias que te permitiran ejercer en:
– Prevención, detección, diagnóstico y tratamiento de anomalías o trastornos comportamentales.
– Evaluación, diagnóstico y rehabilitación neuropsicológica en pacientes con daño cerebral.
– Dirección y gestión de departamentos de personal: selección de nuevos trabajadores; evaluación, orientación y adaptación de personal al puesto de trabajo; organización y desarrollo de las empresas.
– Prevención, diagnóstico y tratamiento de patologías, dificultades de aprendizaje o necesidades educativas del alumnado.
– Psicología de la actividad física y deportiva.
Para qué te prepara
Este curso en Análisis de Datos en Psicología le prepara para intervenir y orientar en situaciones educativas en el marco escolar, socioeducativo y de la educación especial. Desarrollo de técnicas y estrategias para la intervención sobre las conductas de las personas y sus trastornos. Relaciones sociales, la organización y optimización de los recursos humanos dentro de las organizaciones del mundo del trabajo y las empresas.
A quién va dirigido
El presente curso de Análisis de Datos en Psicología está dirigido a profesionales que desarrollen su trabajo en centro e instituciones donde haya niños y/o adolescentes: guarderías privadas, ludotecas, centros juveniles, centros de ocio, granjas escuela… Colaboradores en medios de comunicación especializados en piscología y psicopedagogía. Profesionales que deseen o necesiten conocer las fases de evolución psicológica de niños y jóvenes. Colaboradores en la evaluación de determinados proyectos educativos. Aquellas personas que participen en actividades destinadas al desarrollo psicológico. Profesionales que deseen adquirir los conocimientos necesarios para acreditarlos frente a un comité de evaluación de una oposición, traslado o concurso de méritos.
Temario
- Introducción
- Definición de Estadística
- - Ámbitos de actividad estadística: De la descripción a la inferencia
- Población, muestra e individuo
- Estádísticos y parámetros
- Tipos de variables y escalas
- - Variables cuantitativas y cualitativas
- - Tipos de escalas de medida
- Diseño de investigación
- Tipos de problemas que se abordan habitualmente con las técnicas estadísticas
- Muestreo y técnicas para la extracción de muestras
- Matriz inicial de datos
- Introducción
- La Estadística no es un patrimonio de una ciencia concreta, tampoco de la Psicología
- La Estadística no sólo se usa en el marco de la investigación científica
- Más es menos y menos es nada
- La Estadística y el método científico
- El método estadístico
- La Estadística y las Matemáticas
- La Estadística y la Psicología
- Los problemas que aborda la Estadística
- La magia de la informática. No hace falta ser Harry Potter para analizar datos
- Fases de un análisis de datos
- Algunos tópicos y mentiras estadísticas
- Introducción
- Tabulación, ordenación y representaciones gráficas de los datos
- - Tabulación y ordenación. La distribución de frecuencias
- - Representaciones gráficas
- Medidas de posición
- Medidas de forma
- - Coefinciente de simetría
- - Coeficiente de apuntación (Curtosis)
- Concepto de resistencia
- Medidas de tendencia central
- - Media aritmética
- - Mediana (Md)
- - Moda (Mo)
- Medidas de variabilidad
- - Amplitud del rango o Recorrido
- - Rango intercuartílico y desviación semiintercuartílica
- - Varianza
- - Cuasivarianza
- - Desviación estándar
- - indicadores resistentes de variabilidad. Mediana de las desviaciones absolutas (MAD)
- - Otros indicadores dispersión
- Transformación de variables
- Índices vitales. Principales medidas epidemiológicas y demográficas
- - Medidas epidemiológicas
- Variables aleatorias
- - Variables aleatorias discretas
- - Variables aleatorias continuas
- Principales leyes de probabilidad para variables aleatorias discretas y variables aleatorias continuas
- - Modelo de la ley binomial
- - Modelo de la ley normal o campana de Gauss-Laplace
- Distribución muestral
- - Distribución muestral de medias
- - Distribución muestral de proporciones
- Introducción
- Características de un buen estimador
- Intervalos de probabilidad
- - Intervalo de probabilidad de proporciones
- - Intervalo de probabilidad de medias
- Intervalo de confianza
- - Intervalo de confianza de proporciones
- - Intervalo de confianza de medias
- Determinación del tamaño de muestra a partir de la precisión
- - Caso de proporciones
- - Medias
- Decisión estadística
- Hipótesis estadísticas
- Errores asociados a una prueba de decisión
- Estadístico de contraste y toma de decisión
- Introducción
- La familia de distribuciones x2
- Regla para encontrar los grados de libertad en x2
- Cálculo del estadístico x2
- Prueba de hipótesis con x2
- Prueba de significación
- Tamaño del efecto
- Pruebas de relación entre dos variables cualitativas o categóricas
- - Concepto de pruebas de relación o independencia
- - Procedimiento de cálculo
- Caso particular de tablas de contingencia con incumplimiento de las condiciones de aplicación
- Extensiones de la prueba de x2
- - Diseños de medidas repetidas
- - Prueba de McNemar
- Introducción
- - Diseño de grupos independientes
- - Diseño de medidas repetidas
- Prueba para diseños de grupos independientes. Caso general
- - Condiciones de aplicación y supuestos previos
- - Desarrollo de la prueba t de Student
- Prueba para diseños de grupos independientes. Caso de que los dos grupos sean de tamaño grande (N1 y N2 > 30)
- Prueba de comparación de dos medias observadas para diseños de medidas repetidas
- Introducción
- Desarrollo de la prueba
- Prueba del análisis de varianza para muestras independentes
- Supuestos de la prueba
- - Prueba de Levene
- Comparaciones «a posteirori»
- Tamaño del efecto
- Concepto de pruebas no paramétricas
- Estadístico U de Mann-Whitney
- Estadístico T de Wilcoxon
- Estadístico H de Kruskal-Wallis
- Introducción
- Pruebas de independencia entre dos variables cuantitativas. Covarianza y correlación
- - Covarianza
- - Coeficiente de correlación de Pearson
- - Introducción a la matriz de correlaciones
- Modelo lineal de la regresión simple
- - El modelo lineal de la regresión
- - La recta de regresión como una recta de medias
- - La recta de regresión desde una perspectiva gráfica
- - Hipótesis, condiciones y supuestos de la recta de regresión
- - Estimación de parámetros
- - Verificación del modelo
- - Predicción de Y a partir del modelo obtenido
- - Análisis de los residuales
- ANEXO. TRABAJO CON SU ARTÍCULO DE INVESTIGACIÓN
Titulación
TITULACIÓN expedida por EUROINNOVA INTERNATIONAL ONLINE EDUCATION, miembro de la AEEN (Asociación Española de Escuelas de Negocios) y reconocido con la excelencia académica en educación online por QS World University Rankings