Análisis Multivariante

Objetivos de la asignatura

Gracias al avance informático de las últimas décadas, los investigadores hemos podido sobrepasar el tradicional planteamiento univariante en el análisis de datos, e ir incorporando progresivamente las técnicas multivariantes a nuestro quehacer diario. Junto con el resto de las asignaturas del área de Metodología, esta asignatura pretende contribuir a la formación del alumno, permitiéndole optimizar el análisis e interpretación de grandes conjuntos de datos. Es manifiesto además que hoy en día las técnicas de Análisis Multivariante configuran un cuerpo de conocimiento básico para cualquier profesional que analiza información cuantitativa. Por ello, partiendo de una breve revisión de los fundamentos del análisis de datos, trataremos de describir el abanico de técnicas multivariantes que tienes a tu disposición, sus condiciones de utilización y aplicaciones, haciendo hincapié en aquellas que pueden resultar de mayor interés aplicado. Otorgaremos también un papel importante a los procedimientos que permiten al investigador hacer un adecuado examen o análisis exploratorio de los datos, previo a la aplicación de las distintas técnicas estadísticas.

OBJETIVOS

Por lo que se refiere a los objetivos específicos de la asignatura Modelos Multivariantes en Psicología, cabría señalar fundamentalmente ocho:

1.Revisar los conceptos de Estadística y Análisis de Datos y su aportación a la Psicología.

2.Definir el Proceso de Datos y contextualizarlo dentro del proceso general de investigación y del método científico.

3.Enfatizar la idea de que existen diferentes niveles de análisis o maneras de aproximarnos a la realidad empírica, situando el análisis multivariante y la modelización estadística en el lugar oportuno.

4.Definir ambos conceptos (análisis multivariante y modelización estadística) como dos acepciones de una misma herramienta y justificar la relevancia que actualmente posee en la investigación social.

5.Hacer una resumen integrador del abanico de técnicas existentes (desde las consideradas clásicas a las más novedosas), al mismo tiempo que un intento de clasificación de éstas, para que el alumno pueda disponer de una visión de conjunto y entender sus principales semejanzas y diferencias.

6.Caracterizar de forma clara y concreta cada una de las técnicas abordadas, haciendo especial hincapié en su utilidad, condiciones de aplicación y fundamentos matemáticos.

7.Familiarizar al alumno con el manejo de herramientas informáticas que le permitan aplicar dichas técnicas en la resolución de problemas concretos del ámbito de la Psicología o, más ampliamente, de las ciencias sociales o de la salud.

8.Un último objetivo, íntimamente relacionado con el enfoque del análisis exploratorio de datos que afortunadamente se ha puesto de moda en los últimos años, es transmitir al alumno la importancia que la propia calidad de los datos posee, así como la necesidad de su estudio previo y la posibilidad de transformarlos para adaptar sus propiedades matemáticas a las exigencias de las técnicas multivariantes a emplear. Todo ello con las implicaciones que tiene en la correcta aplicación de las técnicas de análisis y, consecuentemente, en los resultados de la investigación. En definitiva, bajo este enfoque se pretende integrar decididamente la materia que nos ocupa, dentro de los diferentes contenidos metodológicos que han sido presentados a lo largo de la carrera, recalcando la importancia de la metodología en sí misma, como un todo inseparable.

Contenido

De acuerdo con el enfoque que se pretende dar al tema, los temas seleccionados se organizan en tres grandes bloques. El primero de ellos es un bloque introductorio de dos temas, que pretende: (1) contextualizar la materia dentro del plan de estudios y, más concretamente, dentro de los contenidos del área de Metodología de las Ciencias del Comportamiento. (2) justificar su relevancia dentro de la investigación social. (3) revisar y/o actualizar algunos fundamentos conceptuales para que el alumno pueda asimilar los contenidos de la materia. (4) proponer una definición, clasificación y caracterización de las técnicas multivariantes para que el alumno tenga una idea global y, al mismo tiempo, pueda diferenciar claramente las principales técnicas. (5) concienciar al alumno de la importancia, en cualquier investigación empírica, de realizar siempre un análisis exploratorio o preliminar de los datos, para lo cual utilizaremos el paquete estadístico SPSS.

En el segundo bloque se expondrán con cierto grado de profundidad algunas de las técnicas clásicas conocidas como técnicas de dependencia. Más específicamente, análisis de regresión lineal múltiple, análisis de regresión logística, análisis de supervivencia y análisis conjunto.

Finalmente, el tercer bloque constará de 5 casos prácticos que deberán resolverse mediante SPSS, durante las clases interactivas. La docencia del Análisis Multivariante en Psicología se desarrolla en el segundo cuatrimestre del 2º curso de la Licenciatura. Tu carga de trabajo total es de 4,5 créditos (2,5 de teoría y 2 de práctica). Así, disponen de 45 horas para impartir el contenido seleccionado.

BLOQUE TEMA TÍTULO
I 1 Contextualización y revisión general de las Técnicas Multivariantes
I 2 Análisis preliminar de los datos
II 3 Análisis de Regresión Linear Múltiple
II 4 Análisis de Regresión Logística
II 5 Análisis de Supervivencia
II 6 Análisis Conjunto

BLOQUE TEMA TEORÍA PRÁCTICA TOTAL
I 1 5 - 5
I 2 4 4 8

Subtotal Bloque I 9 2 11
II 3 4 4 8
II 4 4 4 8
II 5 4 4 8
II 6 4 4 8

TOTAL 25 20 45

BÁSICA

La bibliografía básica constará de tres manuales

Rial, A. y Varela, J. (2008). Estadística práctica para la Investigación en Ciencias de la Salud. A Coruña: Netbiblo.

Picón, E.; Varela, J. y Braña, T. (2006). Análisis Conjunto. Madrid: La Muralla

Rial, A.; Varela, J. y Rojas, A. (2001). Depuración y Análisis Preliminares de los Datos en SPSS. Madrid: Ra-Ma.


COMPLEMENTARIA

Ato, J., López y Benavente, A. (2013). Un sistema de clasificación de los diseños de investigación en Psicología. Anales de Psicología, vol. 29, nº3. 2013

Catena, A., Ramos, M. y Trujillo, H. (2003). Análisis multivariado. Un manual para investigadores. Madrid: Biblioteca Nueva. Cea, M.A. (2002). Análisis multivariable. Teoría y práctica en la investigación social. Madrid: Editorial Síntesis.

Díaz de Rada, V. (2002). Técnicas de Análisis Multivariante para Investigación Social y Comercial. Madrid: Ra-Ma.

Hair, J.F., Anderson, R.E., Tatham, R.L. y Black, W.C. (2000). Análisis Multivariante. Madrid: Prentice Hall.

Lévy, J.P. y Varela, J. (2003). Análisis Multivariable para las Ciencias Sociales. Madrid: Prentice Hall.

Martínez Árias, R. (1999). El análisis multivariable en la investigación científica. Madrid: La Muralla.

Pardo, A. y Ruíz, M.A. (2002). SPSS11. Guía rápida para el análisis de datos. Madrid: McGraw-Hill.

Peña, D. (2002). Análisis de datos multivariantes. Madrid. McGraw-Hill.

Visauta, B. y Martori, J.C. (2003). Análisis estadístico con SPSS para Windows (vol. II).Estadística Multivariante. Madrid: McGraw-Hill.

COMPETENCIAS BÁSICAS Y GENERALES
CB1 - Que los estudiantes hayan demostrado poseer y comprender conocimientos en un área de estudio que parte de la base de la educación secundaria general, y se suele encontrar a un nivel que, si bien se apoya en libros de texto avanzados, incluye también algunos aspectos que implican conocimientos procedentes de la vanguardia de su campo de estudio
CB2 - Que los estudiantes sepan aplicar sus conocimientos a su trabajo o vocación de una forma profesional y posean las competencias que suelen demostrarse por medio de la elaboración y defensa de argumentos y la resolución de problemas dentro de su área de estudio
CB3 - Que los estudiantes tengan la capacidad de reunir e interpretar datos relevantes (normalmente dentro de su área de estudio) para emitir juicios que incluyan una reflexión sobre temas relevantes de índole social, científica o ética
CB4 - Que los estudiantes puedan transmitir información, ideas, problemas y soluciones a un público tanto especializado como no especializado
CB5 - Que los estudiantes hayan desarrollado aquellas habilidades de aprendizaje necesarias para emprender estudios posteriores con un alto grado de autonomía
CG1 - Que tengan capacidad para abordar su actividad profesional y formativa desde el respeto al Código Deontológico del psicólogo, que incluye, entre otros más específicos, los principios del respeto y la promoción de los derechos fundamentales de las personas, la igualdad entre las personas, los principios de accesibilidad universal y diseño para todos y los valores democráticos y de una cultura de paz.

COMPETENCIAS TRANSVERSALES
CT1 - Capacidad de síntesis
CT2 - Capacidad de resolución de problemas y toma de decisiones
CT3 - Capacidad de trabajo en equipo y colaboración con otros profesionales
CT4 - Capacidad de autocrítica
CT5 - Capacidad de comunicación
CT6 - Capacidad de desarrollo y mantenimiento actualizado de las competencias, destrezas y conocimientos propios de la profesión

COMPETENCIAS ESPECÍFICAS DE LA TITULACIÓN EN LAS QUE INCIDE LA MATERIA
CE6 - Demostrar conocimientos y comprensión de los métodos y diseños de investigación y las técnicas de análisis de datos propios de la Psicología
CE9 - Saber identificar las características relevantes del comportamiento de los individuos, grupos, organizaciones y contextos mediante los métodos, técnicas e instrumentos propios de la evaluación psicológica
CE10 - Saber promover la salud y la calidad de vida, a través de los métodos propios de la profesión, en los individuos, grupos, comunidades y organizaciones en los distintos ámbitos y contextos: educativo, clínico y de la salud, del trabajo y las organizaciones, grupal y comunitaria
CE11 - Saber seleccionar y administrar técnicas e instrumentos propios y específicos de la Psicología
CE12 - Saber definir los objetivos, elaborar el plan y las técnicas de intervención en función de las necesidades y demandas de los destinatarios, y evaluar los resultados obtenidos
CE14 - Saber elaborar informes psicológicos en distintos ámbitos de actuación, dirigidos a los destinatarios y a otros profesionales
CE15 - Saber ajustarse a las obligaciones deontologicas de la Psicología

Metodología de la enseñanza

El esquema general a seguir en las sesiones teóricas, donde se abordan de manera individual cada una de las técnicas multivariantes seleccionadas, es el siguiente:

En primera instancia se presenta al alumno un problema de investigación real para el cual deberá sugerir qué técnica o técnicas pueden ser aplicadas, teniendo en cuenta siempre el esquema presentado en el bloque introductorio que atiende tanto a los objetivos de la investigación, como al número y nivel de medida de las variables intervinientes. A continuación se proporcionan más detalles de la investigación o problema concreto, así como del procedimiento seguido para su resolución. Lo ideal es recurrir a investigaciones llevadas a cabo desde el propio área de conocimiento. De ese modo al docente le resulta más sencillo ilustrar cada técnica y resolver dudas particulares acerca de la investigación en la que fue aplicada. Este último aspecto resulta de gran importancia si queremos destacar la idea de proceso de datos como un continum dentro de toda investigación. Una de nuestras preocupaciones es hacer énfasis en lo metodologico más que en lo puramente estadístico, para que el alumno comprenda la importancia que posee cada una de las distintas fases de la investigación, más allá del análisis estadístico-informático de un conjunto de datos concretos.

En segundo lugar y, siempre aludiendo al ejemplo presentado, se revisará la definición de la técnica, su objetivo general y usos particulares, así como sus condiciones de aplicación. Este apartado se cerrará instando a los alumno a que pongan nuevos ejemplos donde consideren pertinente el uso de la técnica en cuestión.

A continuación, se abordan los fundamentos matemáticos de la técnica y las fases que se establecen en su aplicación.

En cuarto lugar, se muestra de manera muy general cómo ésta es implementada en SPSS (cómo hacerlo en SPSS), los principales menús, cuadros de diálogo y opciones, así como los aspectos más relevantes de las tablas de resultados. Es preciso señalar que esta parte se integra todavía dentro los que serían las clases teóricas, pero que se puede llevar a cabo porque las aulas cuentan con un PC y un cañón de video.

En última instancia, se propone a los alumnos la resolución de un caso práctico en el laboratorio de proceso de datos. Este último apartado configuraría ya lo que son las clases prácticas. Es preciso indicar también que en la finalización de cada tema se suele proponer al alumno la lectura (con carácter voluntario) de un artículo de investigación en el cual la técnica en cuestión haya sido la principal herramienta de análisis de datos. En este sentido, si bien en la bibliografía del tema se recurre exclusivamente a manuales y monografías, en el caso de las lecturas recomendadas la intención es establecer un puente con las clases prácticas, proporcionando lecturas en las que quede perfectamente ilustrado el uso de la técnica en investigaciones concretas. Un beneficio adicional que se espera que se derive de esta estrategia es que el alumno tome definitivamente contacto con otras fuentes documentales, como pueden ser las revistas especializadas.

Mientras que la duración de las clases teóricas es de una hora, la de las prácticas es de dos horas. Como su propio nombre indica, permiten a los alumnos asentar a través de la práctica los conocimientos adquiridos en las clases teóricas. El objetivo no es otro que el aprender las claves para llevar a cabo una aplicación correcta de las distintas técnicas multivariantes incluidas en el programa. Para ello se recurre a problemas de investigación y archivos de datos (en la medida de lo posible), reales. Las cuestiones que los alumnos deben ir respondiendo, en el transcurso de cada práctica, son las cuestiones habituales que el investigador debe ir resolviendo cuando hace uso de una técnica multivariante, desde la preparación y análisis previo de los datos, la comprobación de determinados supuestos, la elección razonada de determinadas opciones de análisis, a la correcta interpretación de los resultados y la elaboración del informe.

El alumnado dispone en el Campus Virtual del material correspondiente a cada práctica, en el que se realiza una breve descripción de la misma, los objetivos, el archivo de datos a utilizar y las variables de que consta, así como las distintas cuestiones que debe resolver, cubriendo los apartados, cuadros o tablas indicadas para ello.

Aunque en las clases prácticas el énfasis se pone en la vertiente aplicada de cada técnica y, por tanto, es el alumno el que debe trabajar con el programa durante las dos horas, resulta oportuno comenzar cada sesión con una breve contextualización de la técnica, refrescando conceptos importantes e insistiendo en los aspectos de interpretación más relevantes. Si bien ha de ser el alumno quien, individualmente, debe tomar conciencia de la importancia de adquirir las destrezas suficientes para resolver por sí solo los análisis que se le plantean, se le anima a que comente con sus compañeros los resultados y que planteen al profesor cualquier tipo de duda.

Poder disponer de materiales de apoyo adecuados es imprescindible para que tanto el profesor como el alumno alcancen sus objetivos. Dentro de lo que se entiende como “material de apoyo” cabría distinguir varios tipos. El primero de ellos es el material bibliográfico. Aunque su existencia ha facilitado mucho la labor de los docentes (ya que en general parten de un enfoque aplicado del análisis multivariante), también hemos de decir que, en ocasiones y cuando se trata de abordar determinados temas, el alumno no cuenta todavía con la suficiente preparación para asimilar los contenidos con facilidad o, simplemente, la complejidad matemática que entrañan resulta excesivamente elevada. En ese sentido, es responsabilidad del profesor ser sensible a las novedades bibliográficas que van apareciendo respecto a la materia que imparte, para seleccionar y recomendar las referencias o capítulos concretos, que mejor se adapten a las necesidades docentes. Dentro del material bibliográfico, es conveniente también que se incorpore al quehacer diario del alumno la consulta y lectura de revistas especializadas, facilitándole el acceso a artículos de carácter aplicado, que sirvan para ilustrar la utilización de las técnicas multivariantes en la resolución de problemas concretos de investigación. Las distintas lecturas recomendadas son objeto de comentario en clase, animando a los alumnos a señalar aquellos aspectos que más le han llamado la atención, así como a plantear dudas y sugerencias.

El segundo de los materiales de apoyo lo conforman los medios audiovisuales que el propio profesor utiliza en clase. En este sentido, se ha generalizado en los últimos años el uso del Powerpoint. El hecho de que en todas las aulas de nuestra facultad se disponga de PC y cañón de video, hace sumamente cómodo que los docentes hagamos uso de esta estrategia. Aunque resulta tremendamente útil, el apoyo audiovisual no debe convertirse en un fin en sí mismo, centrando la atención del alumno y distrayéndole de los verdaderos contenidos de la asignatura. Para ello las diapositivas deben ser sencillas, con contenidos claros, sintéticos y lo más gráficas posible. En ningún momento deben sustituir las explicaciones y reflexiones del profesor. Deben ser simplemente un guión de referencia, que sirva para marcar los mojones o elementos clave en los que debe basarse la argumentación teórica. Al mismo tiempo, resultan de gran utilidad para enganchar o centrar la atención del alumno sobre contenidos relevantes qué es preciso marcar, en el sentido literal de la palabra.

El tercero de los materiales de apoyo al que queremos hacer referencia lo conforman los clásicos apuntes de la asignatura. Desde nuestra experiencia consideramos impor tante la elaboración de un material didáctico de base, disponible para el alumno antes incluso de recibir las clases teóricas y sobre el que pueda (en el transcurso de éstas) ir incorporando sus anotaciones, aclaraciones o comentarios, sin duda interesantes para preparar la evaluación de la asignatura. Nuestra experiencia particular es la de utilizar las propias diapositivas de Powerpoint (impresas como páginas de notas), para que el alumno pueda disponer de ellas en la fotocopiadora de la facultad y tome sobre éstas sus notas a lo largo de la clase, sin preocuparse por copiar todo lo que figura en la diapositiva, ni todo lo que dice el profesor. Desde el primer día de clase se insiste al alumno en que tema a tema, semana a semana, irá disponiendo por adelantado del material que se va a utilizar en clase, por lo que en el transcurso de ésta debe centrar su atención en intentar comprender los contenidos que se intentan transmitir, planteando las dudas e inquietudes que considere oportunas e incorporando sus propios comentarios y aclaraciones a las páginas de notas.

Como cuarto elemento de apoyo cabe hacer referencia a la posibilidad de ejecutar con SPSS determinados análisis, con el fin de ilustrar mejor algunos contenidos. En determinados momentos (y sin que necesariamente esté previsto en el guión) puede resultar interesante abrir un archivo de datos de ejemplo, para enseñar el aspecto concreto que tienen los datos de entrada (de cara a la aplicación de una técnica determinada), o para comentar con un caso real los principales resultados que ésta proporciona. Evidentemente, aunque las clases prácticas se centran básicamente en la ejecución mediante SPSS de distintas técnicas, en las sesiones teóricas puede ser oportuno también hacer uso del programa.

Por último, no debemos olvidar que las estrategias más tradicionales como el propio uso de la pizarra, de rotuladores, transparencias, así como el trabajo en grupo, siguen siendo de gran ayuda para dinamizar la docencia y asentar los conocimientos. Nuestra experiencia nos ha dado evidencias de lo productivo (e incluso divertido) que resulta invertir una clase a final de curso, pidiendo a los alumnos que dibujen en una transparencia un boxplot, un dendograma, un gráfico de dispersión o un mapa de posicionamiento, e ilustren con ejemplos de su propia cosecha y haciendo uso del retroproyector, para qué sirve cada uno de ellos.

EXAMEN FINAL (TEÓRICO-PRÁCTICO):

El examen estará formado por 75 preguntas tipo test de 4 alternativas de respuesta, donde solo una es correcta. De estas 75 preguntas, las 45 primeras se refieren a los seis temas vistos en las clases expositivas; y las 30 siguientes serán sobre las cinco prácticas o clases interactivas. Todas las preguntas tienen el mismo peso a la hora de corregir el examen. La fórmula de corrección es = 8 x (Aciertos – (Fallos/4-1))/Número Preguntas

Se considera lo mismo un error en la respuesta que una omisión (no-respuesta), por lo tanto se recomienda responder a todas las preguntas aunque sea al azar.

Aplicando la siguiente fórmula = 8 x (Aciertos – (Fallos/4-1))/75 sabremos qué nota sacamos sobre un máximo de 8 puntos. En concreto, si tenemos 47 aciertos ello se corresponde con la nota de aprobado con un 4 sobre un máximo de 8, 54 aciertos equivale a un 5 sobre 8, 61 aciertos equivale a un 6 sobre 8, 68 aciertos equivale a un 7 sobre 8 y, finalmente, 75 aciertos a un 8 sobre 8.

Recordar que el trabajo empírico supone hasta un máximo de 2 puntos sobre 10, por lo que en este examen la nota máxima es un 8.


ENTREGA TRABAJO EMPÍRICO COMPLEMENTARIO:

Hasta un máximo de 2 puntos por el Trabajo de Investigación empírico a realizar durante el curso académico. Para más información y detalle ver fichero adjunto colgado del campus virtual que lleva por título: “Trabajo de curso Análisis Multivariante.pdf”. No obstante, en los primeros días de clase, se darán todo tipo de indicaciones sobre este trabajo.

Obviamente, la CALIFICACIÓN FINAL de la asignatura será sobre 10. A la que se llega con los 8 puntos del examen final + 2 puntos del trabajo empírico

IMPORTANTE:
Para superar la materia es obligatorio haber asistido al 80% de las clases interactivas y entregar, al finalizar la misma, el correspondiente informe de prácticas. Estas prácticas están disponibles en el Campus Virtual. Deberán imprimirse y llevar a cada una de las 5 clases interactivas.

En función de criterios académicos, se considera que esta materia no se puede cursar con dispensa

Tiempo de estudio y trabajo personal

A continuación se recogen las horas dedicadas al estudio que el alumno debe dedicar como mínimo a nivel personal, independientemente de las clases teóricas y prácticas.

BLOQUE TEMA TÍTULO
I 1 Revisión general de las técnicas multivariantes: 20 horas
I 2 El análisis preliminar de los datos: 20 horas
II 3 Análisis de Regresión Lineal Múltiple: 10 horas
II 4 Análisis de Regresión Logística: 10 horas
II 4 Análisis de Supervivencia: 10 horas
II 6 Análisis Conjunto: 10 horas

LECTURAS COMEPLEMENTARIAS: 10 horas

TOTAL: 90 HORAS

Asistencia regular a las sesiones teóricas y prácticas, entrega de las fichas relativas a las 5 prácticas o clases inteeractivas, realización de las lecturas complementarias recomendadas y participación en la dinámica de las clases.

Horario de tutorías: Lunes, Martes y Miércoles de 10-12h.

En base a criterios académicos, se considera que esta materia no puede ser cursada con dispensa