CG1 - Desarrollarán la capacidad de comprender el debate científico, interpretar la literatura especializada y utilizar las habilidades de investigación en el campo educativo.
CG3 - Serán capaces de realizar análisis críticos y adoptar una actitud investigadora en relación con la generación de las ideas educativas.
CG7 - Serán capaces de comunicar los resultados de su producción científica y defenderlos en un entorno académico.

CT1 - Elaborarán, escribirán y defenderán informes de carácter científico y técnico.
CT2 - Trabajarán en equipo.
CT3 - Demostrarán capacidad de autoaprendizaje.
CT5 - Comunicarán resultados de forma oral y escrita.

CE1 - Demostrarán conocimiento suficiente de los principios, las metodologías y las diferentes herramientas de investigación aplicadas a la educación (metodologías cuantitativas, cualitativas, hermenéutico-interpretativas, histórico-comparadas).
CE7 - Conocerán y aplicarán las modelos, métodos y técnicas para construir y validar instrumentos de medida, de evaluación y de diagnóstico en educación.
CE11 - Dominarán los modelos y métodos empírico-experimentales para aplicarlos a sus investigaciones.

- Conocerán y emplearán herramientas informáticas (software) para el análisis de información multivariable.
- Serán capaces de analizar, comprender e interpretar publicaciones científicas que utilicen técnicas de análisis multivariable.

30%

Las clases presenciales tendrán un carácter teórico-práctico, combinando las exposiciones de contenidos por parte de la profesora (complementadas con materiales de apoyo y presentaciones digitales), con la participación activa del alumnado a través de la realización de actividades de aplicación práctica en el aula sobre los diferentes tópicos trabajados.

70%

Las actividades prácticas serán orientadas y pautadas por la profesora y podrán incluir el análisis de artículos científicos publicados y la resolución de casos mediante el análisis avanzado de datos a través del programa IBM SPSS/AMOS.
Será necesario exponer oralmente frente al grupo/clase alguna de las actividades realizadas por los estudiantes, apoyándose en presentaciones digitales diseñadas al efecto.

4,5

1,5

2

Técnicas de análisis de datos multivariante. Métodología de investigación cuantitativa en educación.

Conocimientos de estadística básica: contraste de hipótesis y análisis de datos univariable
Manejo básico de bases de datos en SPSS

Conocer y aplicar las técnicas de análisis multivariable en el contexto educativo.
Utilizar herramientas de análisis estadístico multivariable.

UD 1. El análisis estadístico de los datos en la investigación educativa: revisión de conceptos y procedimientos básicos.

UD 2. Análisis Multivariante: concepto y clasificación.

UD 3. Técnicas de relación entre variables: modelos de regresión y "path analysis".

UD 4. Técnicas de reducción de dimensiones: análisis factorial exploratorio y confirmatorio.

UD 5.Técnicas de clasificación de sujetos y variables: análisis de conglomerados y análisis discriminante.
 

- Asistencia y participación activa en las sesiones de clase (10%)
- Entrega de un dossier de actividades prácticas en formato impreso en el que cada estudiante reúna los trabajos prácticos realizados en las diferentes sesiones de clase (25%).
- Análisis de al menos 1 artículo de investigación que haga uso de técnicas avanzadas de análisis de datos y su correspondiente exposición publica ante el resto del grupo (20%).
- Caso práctico de análisis avanzado de datos para la resolución de un problema de investigación con redacción de resultados y discusión de los mismos y su correspondiente presentación y defensa frente al grupo de clase (45%)

Batista Foguet, J.M. y Coenders Gallart, G. (2012). Modelos de ecuaciones estructurales (2ª ed.). La Muralla.
Byrne, B.M. (2016). Structural equation modeling with AMOS. Basic concepts, applications, and programming (3rd ed.). Routledge.
Cea D'Ancona, M.A. (2002). Análisis multivariable. Teoría y práctica en la investigación social. Síntesis.
Etxeberria Murgiondo, J. (2007). Regresión Múltiple (2ª ed.). La Muralla.
García, E., Gil, J. y Rodríguez, G. (2000). Análisis Factorial (2ª ed.). La Muralla
Gaviria Soto, J.L. y Castro Morera, M. (2005). Modelos jerárquicos lineales. La Muralla.
Hair, J.F., Black, W.C., Babin, B.J. & Anderson, R.E. (2014). Multivariate Data Analysis. A global perspective (7th. ed). Pearson Education.
Martínez Arias, R. (2008). El análisis multivariante en la investigación científica. La Muralla.
Pérez López, C. (2004). Técnicas de Análisis Multivariante de Datos. Aplicaciones con SPSS. Pearson Educación.