Facultad de Educación de la Universidad de Montemorelos

Procesos estadísticos avanzados

Doctorado en Educación

EDMI 835

 

Catedrático:        Dr. Tevni Grajales Guerra

Lugar:                   Sala doctoral

Horario:               Jueves  3:00 hasta  8:30 PM

Entrevistas:         Lunes, Miércoles y Jueves de 9:30 hasta 12:30 p.m. (Octubre-Noviembre 2002)

Teléfono:              (826) 2633080 extensión 170

E-mail: tevgra@umontemorelos.edu.mx, tevgra@tgrajales.net , t-grajales@rocketmail.com

ICQ:                       10949424

Portal personal: http://tgrajales.net

Descripción del curso:

                La investigación educativa requiere de esfuerzos sistemáticos para observar y medir las variables simples y complejas que conforman los fenómenos educativos.  Esto implica la necesidad de medir aquello que es objeto de observación de una manera válida y confiable.

                El investigador cristiano, por definición, tiene un compromiso especial con la verdad. Esto lo compromete doblemente a un trabajo serio y honesto, lo cual requiere de disciplina, orden, meticulosidad y responsabilidad.  Pero no sólo debe observar y  medir sino que debe estar en condiciones de entender y explicar los datos logrados.

                Este curso ofrece la oportunidad de relacionarse con algunas técnicas estadísticas que pueden contribuir a la mejor comprensión de los datos obtenidos y que pueden ayudar a elaborar mejores instrumentos de medición.

                La sabiduría divina, evidenciada en la maravilla y complejidad de las relaciones que constituyen el proceso educativo, también puede ser  admirada  por medio de la estadística, al hacer esfuerzos para  analizar variables complejas (factores), conjuntos de variables, combinaciones ponderadas de variables (valores teóricos) y  la interacción entre sus componentes.

                Este curso no está dirigido a expertos en estadística sino a investigadores educacionales que necesitan una comprensión sencilla y completa del uso e interpretación de ciertas técnicas de estadística a ser usadas en estudios multivariables y multivariantes.

                El estudiante dispone de acceso permanente a los recursos y materiales del curso disponibles en la página del profesor. Se supone que el alumno tiene y desarrollará destrezas en el uso de la red electrónica y del programa SPSS. El alumno tiene la oportunidad de comunicarse en cualquier momento con el profesor y con sus compañeros según lo considere necesario via correo electrónico o por ICQ/Messenger. La sección temas del curso contiene ligas al texto de las exposiciones del profesor y a otros sitios en internet como son los materiales de otros profesores, bases de datos, centro de prueba y centros de prueba para paquetes estadísticos.

Objetivos Generales del curso:

1.     Distinguir entre diversos procedimientos y técnicas de análisis multivariable y multivariante.

2.     Evaluar los datos disponibles y la viabilidad de su uso en diversas técnicas multivariantes.

3.     Reconocer la utilidad e interprestar de manera correcta los resultados de cada uno de los siguientes análisis estadísticos:

·         Análisis Factorial,

·         Regresión Multiple y Análisis de Confiabilidad,

·         Análisis Discriminante y Regresión Logística,

·         Análisis Multivariante de la Varianza,

·         Análisis Conjunto

·         Análisis de Correlación Canónica

·         Análisis de Grupos (Agrupamiento).

4.     Formular o declarar problemas de investigación correspondiente a las diversas técnicas estudiadas.

Texto:

                Hair, Joseph R., Anderson, Rolph E., Tatham, Ronald L. y Black, William C. (1999). Análisis Multivariante. 5ta. Edición. Traducción de Esme Prentice y Diego Cano. Madrid: Pearson Educación S.A.

Contenido del curso:

1.     Introducción: La estadística multivariante y Análisis previo de datos.

·         Qué es estadística multivariante.

·         Tipos de técnicas multivariantes.

·         Clasificación de técnicas multivariantes

·         Examen gráfico de los datos.

·         Datos ausentes y su uso.

·         Casos atípicos.

·         Verificación de los supuestos del análisis multivariante

2.     Análisis de Factores (1)  (2)

·       Objetivo de la técnica

·       Supuestos y comprobación de los mismos

·       Pasos para su aplicación

·       Criterios para la interpretación

3.     Análisis de Regresión Múltiple y Análisis de Confiabilidad (1a) (1b)  (2a) (2b)

·       Objetivo de la técnica

·       Supuestos y comprobación de los mismos

·       Pasos para su aplicación

·       Criterios para la interpretación

4.     Análisis Discriminante y Regresión Logística (1)  (2a) (2b)

·       Objetivo de la técnica

·       Supuestos y comprobación de los mismos

·       Pasos para su aplicación

·       Criterios para la interpretación

5.     Análisis Multivariante de Varianza (2)

·         Objetivo de la técnica

·       Supuestos y comprobación de los mismos

·       Pasos para su aplicación

·       Criterios para la interpretación

6.     Análisis de Conjunto. (2)

·       Objetivo de la técnica

·       Supuestos y comprobación de los mismos

·       Pasos para su aplicación

·       Criterios para la interpretación

7.     Análisis de Grupo (cluster). (1) (2)

·       Objetivo de la técnica

·       Supuestos y comprobación de los mismos

·       Pasos para su aplicación

·       Criterios para la interpretación

8.     Análisis de Correlación Canónica. (2)

·       Objetivo de la técnica

·       Supuestos y comprobación de los mismos

·       Pasos para su aplicación

·       Criterios para la interpretación

Metodología

 

 

Evaluación

 

·       Exposiciones

·       Discusiones en clase

·       Actividades de trabajo práctico

·       Estudio independiente

 

 

Bases de datos  10%

Trabajos prácticos  25%

Exámenes parciales 15%

Exposición individual 30%

Examen final 15%

 

 

Calendario de actividades

2002

TEMA/ ACTIVIDAD

Octubre

Noviembre

Diciembre

Número de la clase

1

2

3

4

5

6

7

8

Introducción

X

 

 

 

 

 

 

 

Análisis de Factores

 

X

 

 

 

 

 

 

Regresión Múltiple y Confiabilidad

 

 

X

 

 

 

 

 

Análisis Discriminante y Regresión Logística

 

 

 

X

 

 

 

 

Análisis Multivariante de Varianza

 

 

 

 

X

 

 

 

Análisis de Conjunto y de  Grupos

 

 

 

 

 

X

 

 

Análisis de Correlación Canónica

 

 

 

 

 

 

X

 

Devocionales

x

x

x

x

x

x

x

x

Elaborar bases de datos

 

=

=

=

 

 

 

 

Exámenes parciales

 

=

=

=

=

=

=

 

Examen final

 

 

 

 

 

 

 

=

 

BIBLIOGRAFIA

 

Alvarez, Rafael. (1994) Estadística Multivariante y no Paramétrica con SPSS. Madrid: Novimar.

 

Camacho Rosales, Juan. (1995). Análisis Multivariado en SPSS/PC+. Barcelona: Poblagrafic

 

De la Garza García, Jorge. (1995) Análisis de la información mercadológica. México: Editorial Alhambra Mexicana S.A.

 

Johnson, Dallas E. (2000). Métodos Multivariados Aplicados al Análisis de Datos. México: International Thomson Editores, S.A.

 

Manzano, Vicente. (1997). Inferencia Estadística: Aplicaciones con SPSS/PC+. México: Alfaomega Grupo Editor, S.A. de C. V.

 

Disponible en la Biblioteca de la UM

 

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Garret, Henry E.(1979) Estadística en Psicología y Educación. Buenos Aires: Editorial Paidos.

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Méndez Ramírez, Ignacio.(1974) Modelos Estadísticos Lineales. México: FOCCAVI/CONACYT.

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UNAM.

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Otras fuentes

 

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Bock, R. D. & Aitkin, M. (1982) Marginal maximum likelihood estimation of item parameters: An application of an EM algorithm.

Psychometrika, 46, 443-    459.

Campbell, D.T. & Fiske, D.W (1959) Convergent and discriminant validation by the multi-trait multi-method matrix. Psychological

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Carroll, J.B.(1961) The nature of the data, or haw to choose a correlation coefficient. Psychometrika, 26, 347-372.

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of Mathematical and Statistical Psychology, 16. 137-173.

Cronbach, L.J. & Meehl, P.E.(1955) Construct validity in psychological test. Psychological Bulletin, 52, 281-302.

Darlington, R.B.(1970). Some techniques for maximizing a test’s validity when the criterion variable is unobserved. Journal of

Educational Measurement, 7. 1-14.

Ebel, R.L. (1956) Obtaining and reporting evidence on content validity. Educational and Psychological Measurement, 16. 269-281.

Feldt, L.S. (1987) Statistical inference for coefficient alpha. Applied Psychological Measurement, II, 93-103.

Gorsuch, R. L (1983). Factor Analysis (2nd. de.) Hillsdale, NJ: Lawrence Erlbaum.

Huberty, C.J. & Morris, J.D. (1989)  Multivariate versus multiple univariate analyses. Psychological Bulletin, 105, 302-308.

Mulaik, S.A. (1972) The foundations of factor analysis. New York: McGraw-Hill.