La presente materia, tanto por su contenido como por su enfoque, resulta básica para orientar de forma correcta el análisis de datos en el ámbito de las Ciencias del Comportamiento y en el de la Salud. Por ello las competencias implicadas son:
Desarrollar el interés metodología aplicada mediante el uso de los diferentes métodos de análisis de datos y los procedimientos para la construcción y/o modificación de modelos basados en datos procedentes de la investigación empírica.
Analizar datos mediante la aplicación de las herramientas de análisis estadístico de uso habitual en Metodología.
Combinar diferentes técnicas de análisis para resolver problemas metodológicos desde nuevas y diferentes perspectivas.
Representar e integrar datos provenientes de la investigación empírica mediante resúmenes, tablas y gráficos.
Elaborar informes técnicos sobre la base de la herramienta estadística elegida y de sus resultados
Obtener de forma autónoma y eficiente información relevante a partir de las fuentes bibliográficas relacionadas con el análisis y modelización de los datos.
Asignatura obligatoria de seis créditos de carácter teórico práctico donde el estudiante, tras revisar y recordar los conceptos básicos ya superados en sus estudios de grado o licenciatura, hará una extensión de los mismos con especial incidencia en las recomendaciones más recientes de la APA en relación con los planteamientos de la inferencia estadística. Se pretende, además, que el alumno adquiera el concepto de modelización y de su uso en la investigación aplicada a través de estudio del modelo lineal general como uno de los procedimientos de análisis de los datos obtenidos en la investigación en Ciencias del Comportamiento y de la Salud de uso más habitual.
Se trata de una preparación para afrontar, posteriormente, el estudio de asignaturas como: Técnicas de Agrupación, Técnicas de Clasificación, Modelo Lineal Generalizado, Modelos de Ecuaciones Estructurales, asignaturas que conforman uno de los perfiles del Master.
Esta asignatura estará coordinada con la de Diseños Avanzados de Investigación y con la de Métodos Informáticos, para un mejor aprovechamiento de la misma.
