Experto en Psicología: Métodos de Investigación
300 horas
Modalidad Online
Resumen
Si quiere adentrarse en el entorno de la psicología gracias al aprendizaje de los diferentes métodos de investigación en este ámbito este es su momento, con el Curso de Experto en Psicología: Métodos de Investigación podrá adquirir los conocimientos esenciales para realizar esta función de la mejor manera posible. Este curso ofrecer una visión estructurada de los diferentes procedimientos por los que se modula el modelo general de investigación. Además realizando el Curso de Experto en Psicología: Métodos de Investigación conocerá los diferentes diseños a la hora de realizar una investigación.
Objetivos
Los objetivos de este Curso Experto en Psicología: Métodos de Investigación, son los siguientes: – Conocer que es el método científico
– Aprender las ventajas del diseño factorial A*B
– Conocer los supuestos del ANCOVA
– Aprender los tipos de encuestas por muestreo que existen
– Conocer las los principios inspiradores de los métodos cualitativos
Salidas profesionales
Con este Curso Experto en Psicología: Métodos de Investigación, ampliarás tu formación en el ámbito de la psicología. Asimismo, mejorarás tus expectativas laborales como experto en realización de encuestas y en metodología cualitativa. De esta forma, reforzará tus conocimientos como psicólogo.
Para qué te prepara
Este Curso de Experto en Psicología: Métodos de Investigación le prepara para tener una amplia visión sobre la psicología en los aspectos relacionados con los métodos de investigación, conociendo las técnicas de diseño y análisis para realizar esta labor de manera profesional e independiente.
A quién va dirigido
El Curso de Experto en Psicología: Métodos de Investigación está dirigido a todos aquellos profesionales del ámbito de la psicología, así como a cualquier persona que quiera dedicarse a este entorno y desee adquirir conocimientos sobre los métodos de investigación en psicología.
Temario
- El método científico
- La ciencia como lenguaje
- Paradigmas metodológicos
- Diseño de investigación
- - Conceptualización del término
- - Estudio de la muestra
- - Datos experimentales y no experimentales
- Experimentación clásica
- Cuasi-experimentación
- Investigación no experimental: métodos de encuesta y observacionales
- - Métodos de encuesta
- - Métodos observacionales
- Inferencia de la hipótesis y diseño de investigación
- A modo de conclusión
- Introducción
- La inferencia causal como objeto
- - Dos teorías de la causación
- - Dos tradiciones de la investigación experimental
- - Condiciones para el establecimiento de hipótesis causales
- - La validez de la inferencia causal
- El papel de la aleatorización
- - Las variables del esquema de Kish
- - La variable de asignación
- - Ventajas y desventajas de la aleatorización
- El problema del confundido
- - ¿Qué es el confundido?
- - El efecto del confundido
- Sensibilidad y validez de la investigación
- - La tipología de la validez de Campbell y colaboradores
- - Hacia un esquema práctico de la validez
- Diseño entre grupos
- - Modelo general de análisis
- - Generalización del modelo a más de dos grupos
- - Comparaciones múltiples
- - Elección del procedimiento
- Diseño factorial 2x2
- La ecuación estructural del diseño factorial
- Diseño factorial 3x2
- Interpretación de la interacción A*B
- Efectos simples
- - Error de Tipo I y efectos simples
- Ventajas del diseño factorial A*B
- - Análisis de las interacciones
- Reducción de la varianza de error
- Generalización del modelo. Diseños con más de dos factores
- Introducción
- La ecuación estructural del diseño de medidas repetidas
- - Estimación de parámetros
- - Diseño entre versus diseñó intra
- Diseñó con dos factores intrasujeto
- Diseñó mixto
- Solución multivariada del diseño de medidas repetidas
- - ¿Análisis univariado o análisis multivariado?
- Diseño de medidas repetidas y tamaño de la muestra
- Introducción
- Modelo de ANCOVA
- - Precisión y potencia
- - Tamaño muestral
- - Tamaño del efecto: medias ajustadas
- Supuestos del ANCOVA
- - Selección y número de covariadas
- Alternativas a la covarianza
- - Diseño de bloques
- - ¿Es más potente el bloqueo que el ANCOVA?
- - Diseño cuadrado latino
- - El diseño de cuatro grupos de Solomon
- Modalidades de diseños de sujeto único
- Diseños intra-series. Modelo básico o de un solo componente
- - Diseñó A-B: consideraciones generales
- - Diseño de cambio de criterio
- - Diseños de reversión de tres y cuatro fases. Técnica de retirada del tratamiento
- Diseños intra-series complejos
- - Diseño de tratamiento múltiple o multi-elemento
- - Diseño interactivos
- Diseños entre series
- Diseños de series combinadas
- Problemática relativa al análisis de datos conductuales o de diseño de sujeto único
- Análisis visual: desarrollos actuales
- Análisis exploratorio de los datos
- - Representación de la localización del centro
- - Representación de la tendencia lineal
- - Representación de una tendencia no lineal
- - Representación de la variabilidad
- Pruebas estadísticas no paramétricas para la exploración visual de los datos
- - Prueba para la aleatoriedad: prueba de Dufour
- - Prueba de la tendencia en la media: Prueba Τ de Kendall
- - Prueba de la tendencia en la media y en la varianza: prueba de los registros
- Problemas y críticas al análisis visual de los datos
- Análisis estadísticos paramétricos
- - Modelos no lineales: análisis de series temporales
- - Procedimientos basados en el modelo lineal general: análisis por mínimos cuadrados generalizados (MCG)
- - Modelos de mínimos cuadrados generalizados (MCG)
- Análisis estadísticos no paramétricos
- - Pruebas basadas en la aleatorización: estímulos aleatorizados
- - Prueba de la aleatoriedad para datos directos y de rango
- - Pruebas basadas en la aleatorización: muestras aleatorizadas
- - Método basado en la teoría clásica de los tests
- Introducción dos módulos básicos
- - Diseño pretest-postest
- - Diseño solamente postest
- Diseños con variable de asignación no conocida
- - Diseño con grupo de control no equivalente
- - Diseño con doble pretest
- - Diseño de intercambio de tratamiento
- - Diseño con tratamiento invertido
- - Diseños sin grupo de control
- - Diseño con variables dependientes no equivalentes
- Diseños con variable de asignación conocida
- Introducción
- Los datos
- Opciones analíticas del diseño básico
- - ANCOVA: análisis no ajustado
- - ANCOVA: ajuste de regresión
- - ANCOVA: ajuste de regresión con corrección de la fiabilidad
- - ANOVA: ajuste mediante bloqueo o emparejamiento
- - ANOVA: puntuaciones de cambio
- - ANOVA: puntuaciones de cambio tipificadas
- Recomendaciones para la planificación y el análisis
- Introducción
- Los datos
- El modelo básico de análisis estadístico
- - El enfoque de regresión
- - El enfoque de análisis de covarianza
- Ampliación del modelo básico de análisis
- - Supuestos del análisis
- - Complejidades analíticas
- El diseño de discontinuidad de la regresión y el experimento aleatorio
- Introducción
- Modalidades del diseño de series de tiempo interrumpidas
- - Diseño simple de series de tiempo interrumpidas
- - Diseño de series de tiempo interrumpidas con grupo control no equivalente
- - Diseño de series de tiempo interrumpidas con variables dependientes no equivalentes
- - Diseño de series de tiempo interrumpidas con replicaciones múltiples
- - Diseño de series de tiempo interrumpidas con replicaciones intercambiadas
- Análisis gráfico versus análisis estadístico
- Análisis estadístico de algunos diseños simples de series de tiempo interrumpidas
- Análisis estadístico de otros diseños de series temporales interrumpidas más complejos
- - Análisis estadístico del diseño de series temporales interrumpidas con grupo control no equivalente
- - Análisis estadístico del diseñó de series temporales interrumpidas con significaciones múltiples
- Introducción
- Implicaciones que se derivan de la existencia de errores autocorrelacionados
- Pruebas usuales para estimar la dependencia serial
- - Limitaciones y alcances del contraste de Durbin-Watson
- Procedimientos de estimación en presencia de autocorrelación
- - Solución por MCG
- - Solución mediante procedimientos pseudo-MCG
- Procesos alternativos más complejos en torno a la dependencia serial
- Otras consideraciones acerca de los diseños de series temporales interrumpidas
- Concepto
- Tipos de encuestas
- - Encuestas transversales
- - Encuestas longitudinales
- - Diseños de cohortes longitudinal-secuenciales
- - Encuestas longitudinales retrospectivas
- La calidad de la encuesta
- El diseño de una investigación de encuesta
- Los procedimientos de recogida de la información
- - La entrevista personal
- - La encuesta telefónica
- - La encuesta postal
- - La entrevista asistida por computador
- - Criterios para la selección del procedimiento de recogida de información
- Algunos aspectos relacionados con las respuestas a las cuestiones de la encuesta
- - Investigaciones basadas en la psicología cognitiva
- - Las respuestas a cuestiones sensibles
- El diseño muestral: conceptos básicos
- La población marco o marco muestral
- Los diseños de selección de muestras: procedimientos de muestreo
- El muestreo no probabilístico
- Los diseños muestrales probabilísticos
- La estimación de los parámetros poblacionales
- El muestreo aleatorio simple o irrestrictamente aleatorio
- - Concepto y características
- - La selección de la muestra en el m.a.s.
- - La estimación en parámetros en el m.a.s
- - Determinación de tamaños muestrales
- - El coeficiente de variación y el error relativo del muestreo
- Muestreo aleatorio estratificado
- - Concepto y características
- - La selección de una muestra aleatoria estratificada. Notación del diseño y estimadores muestrales
- - La asignación o afijación de la muestra
- - Ganancia en precisión debida a la estratificación
- - Determinación de n en el muestreo aleatorio estratificado
- - La post- estratificación
- - Otras cuestiones de interés en el muestreo aleatorio estratificado
- Estimadores indirectos: razón y regresión
- El muestreo aleatorio por conglomerados
- - Concepto y características
- - La estimación de parámetros en el muestreo por conglomerados del mismo tamaño o aproximado
- - Determinación del tamaño de la muestra
- - Estimación de parámetros con conglomerados de distinto tamaño
- Muestreo polietápico
- - Concepto y características
- - Estimación en el muestreo de conglomerados en dos etapas
- - Determinación de tamaños de muestra en el muestreo bietápico
- - Muestreo por conglomerados con probabilidades proporcionales al tamaño de los conglomerados
- - Muestreo por conglomerados polietápico
- Muestreo aleatorio sistemático
- - Concepto y características
- - Estimación de parámetros en el muestreo aleatorio sistemático
- - Determinación del tamaño de muestra en el m.a.s. sistemático
- Muestreo sistemático replicado
- La técnica de las submuestras interpenetrantes
- Introducción
- Los errores de estimación en diseños complejos
- - Naturaleza de problema
- - Procedimientos de estimación
- La ponderación de las muestras
- El problema de la no respuesta
- - Tipos de no respuesta
- - La tasa de respuesta de la encuesta
- - El sesgo de la no respuesta
- - El tratamiento de la no respuesta
- Clarificación conceptual
- Configuración histórica de la metodología cualitativa
- Perfil de la metodología cualitativa
- Principios inspiradores de los métodos cualitativos
- Características de la metodología cualitativa
- Exigencias metodológicas
- Diversificación
- Introducción
- Observación directa
- - Observación participante
- - Auto-observación/auto-informe
- Conducta verbal transformable en material documental
- - Entrevista en profundidad
- - Discusión de grupo
- Material documental
- - Documentos personales
- - Registros biográficos obtenidos por entrevista/ encuesta
- Introducción
- Codificación
- - De la descripción al registro
- - Modalidades de registro
- - Del registro a la codificación
- - De la codificación al dato cuantitativo
- Categorización
- - Pautas específicas
- - Componentes de las categorías
- - Adecuación de un sistema de categorías
- Análisis de contenido
- Tratamiento informático en datos cualitativos
- Entidad de la metodología cualitativa e integración con la metodología cuantitativa
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
