Este curso está diseñado para dotar a los estudiantes de doctorado de los conocimientos y habilidades esenciales necesarios para diseñar y llevar a cabo de forma eficaz la investigación empírica, concretamente en el contexto del análisis de datos cuantitativos. Aunque el curso abarca métodos fundamentales aplicables a diversas disciplinas, se centrará principalmente en los análisis pertinentes para las ciencias sociales.
A lo largo del curso, los estudiantes explorarán en profundidad una serie de conceptos y metodologías clave que resultan fundamentales para el diseño y la ejecución de la investigación empírica. Esto incluye un examen exhaustivo de las herramientas y técnicas necesarias para estructurar las preguntas de investigación, recopilar datos y analizar los resultados de forma significativa y rigurosa, especialmente en contextos de ciencias sociales, donde los datos suelen reflejar comportamientos humanos complejos y patrones sociales.
Los estudiantes también adquirirán experiencia práctica con procedimientos de investigación cuantitativa que resultan especialmente útiles para analizar relaciones multivariadas, correlacionales y causales —enfoques analíticos de especial relevancia para el estudio de los fenómenos sociales—. Estos métodos son fundamentales para comprender patrones de datos complejos y extraer conclusiones válidas a partir de ellos. Al dominar estas técnicas, los estudiantes desarrollarán una base sólida para manejar grandes conjuntos de datos, aplicar software estadístico e interpretar resultados cuantitativos con confianza y precisión.
Los estudiantes adquirirán competencia en el uso del software Jamovi, una alternativa de acceso abierto a los conocidos programas comerciales de análisis de datos, muy adecuada para una amplia gama de procedimientos estadísticos de uso habitual en las ciencias sociales.
Al completar con éxito este curso, los estudiantes estarán bien preparados para aplicar métodos de investigación empírica de carácter cuantitativo en sus futuras carreras profesionales. Además, tendrán la capacidad de contribuir de manera significativa al avance del conocimiento en la disciplina que elijan, utilizando enfoques basados en datos para abordar retos del mundo real, en particular aquellos que se plantean en el ámbito de la investigación en ciencias sociales.
Este curso en línea y sincrónico está diseñado para dotar a los estudiantes de los conocimientos y habilidades esenciales necesarios para diseñar y llevar a cabo de forma eficaz investigaciones empíricas, concretamente en el contexto del análisis de datos cuantitativos. Aunque es aplicable a todas las disciplinas, se centrará principalmente en los análisis pertinentes para las ciencias sociales, donde los datos suelen incluir variables humanas y sociales complejas y matizadas.
Se hace especial hincapié en el desarrollo de habilidades transversales, como el pensamiento crítico, la resolución de problemas y la colaboración. Estas habilidades se cultivan a través de trabajos prácticos o de la retroalimentación entre compañeros, lo que fomenta un entorno de aprendizaje que prepara a los estudiantes para adaptarse a diversos contextos profesionales y académicos, especialmente en el ámbito de la investigación social.
Esta asignatura dota a los estudiantes de una comprensión exhaustiva de los procedimientos estadísticos multivariantes, fundamentales para la investigación cuantitativa avanzada. El plan de estudios incluye el análisis factorial y los métodos de comprobación de consistencia, esenciales para evaluar la fiabilidad y la validez de las escalas de medición.
Además, la asignatura abarca otras técnicas multivariantes clave que resultan vitales para comparar diferencias entre grupos y explorar las relaciones entre variables categóricas y continuas —prácticas fundamentales en la investigación en ciencias sociales—. También se impartirán temas avanzados, como la correlación y diversas formas de análisis de regresión, lo que capacitará a los estudiantes para modelar relaciones complejas entre variables que se dan con frecuencia en los datos sociales.
Para concluir el curso, los estudiantes participarán en una reunión de resumen de fin de año y presentarán los resultados de sus investigaciones. Esta presentación final sirve como una oportunidad para aplicar las habilidades de investigación adquiridas a lo largo del curso, demostrando su capacidad para llevar a cabo investigaciones empíricas, analizar datos y comunicar los resultados de manera eficaz dentro de un marco de las ciencias sociales.
Para mejorar aún más la comprensión de los alumnos, hemos creado un vídeo en el que se resumen los procedimientos clave del análisis estadístico, que servirá como referencia útil para que los alumnos repasen la materia.
Competencias (Habilidades)
Diseño y ejecución de investigaciones: Los estudiantes serán capaces de diseñar, ejecutar y evaluar proyectos de investigación empírica, aplicando métodos cuantitativos para analizar relaciones multivariantes, correlacionales y causales.
Análisis de datos mediante tecnología: Los estudiantes adquirirán destreza en el uso del software Jamovi, una herramienta de acceso abierto para el análisis de datos, lo que mejorará sus habilidades técnicas en investigación cuantitativa y fomentará su adaptabilidad a las nuevas tecnologías.
Pensamiento crítico y resolución de problemas: A través de la práctica, los estudiantes perfeccionarán su capacidad para analizar críticamente los datos e interpretar los resultados estadísticos.
Conocimientos
Métodos de investigación cuantitativa: Los estudiantes adquirirán un conocimiento profundo de los procedimientos de investigación cuantitativa, incluyendo la recopilación de datos, el análisis multivariante y la interpretación estadística, lo que les dotará de la comprensión teórica necesaria para la investigación basada en la evidencia.
Fundamentos de la investigación empírica: Profundizarán en su comprensión de los principios clave de la investigación empírica, incluyendo la comprobación de hipótesis, el diseño de la investigación y la aplicación de métodos estadísticos en las ciencias sociales y la sostenibilidad.
Evaluación y utilización de fuentes: Los estudiantes aprenderán a descubrir, evaluar e integrar fuentes académicas y del sector relevantes para su investigación, lo que les permitirá llevar a cabo revisiones bibliográficas exhaustivas y respaldar sus conclusiones con pruebas fiables.
Actitud
Conducta ética en la investigación: Los estudiantes desarrollarán un enfoque responsable y ético en el manejo, análisis y presentación de datos, fomentando un compromiso con la integridad y la transparencia en su investigación.
Participación colaborativa: Los estudiantes desarrollarán habilidades de colaboración, aplicando herramientas tecnológicas para interactuar con sus compañeros, compartir investigaciones y contribuir a la resolución colectiva de problemas en contextos académicos y profesionales.
No hay requisitos previos específicos para este curso, ya que comienza con conceptos básicos e introduce gradualmente los métodos clave de investigación cuantitativa. Está diseñado para estudiantes de todos los niveles, incluidos aquellos que no tienen experiencia previa en investigación empírica, en particular aquellos cuyo trabajo está relacionado con las ciencias sociales, ámbito en el que estos métodos tienen una amplia aplicación.
Babbie, E. R. (2014). La práctica de la investigación social. Cengage Learning.
Bryman, A. (2016). Métodos de investigación social. Oxford University Press.
Moore, D. S., McCabe, G. P. y Craig, B. A. (2021). Introducción a la práctica de la estadística (10.ª ed.). W.H. Freeman and Company.
May, T. y Perry, B. (2022). Investigación social: cuestiones, métodos y procesos. McGraw-Hill Education
Neuman, W. L. (2014). Métodos de investigación social: Enfoques cualitativos y cuantitativos (7.ª ed.). Pearson.
Navarro, D., y Foxcroft, D. (2019). Aprender estadística con jamovi: Un tutorial para estudiantes de psicología y otros principiantes (Versión 0.70). Disponible en línea: http://learnstatswithjamovi.com
Este curso, que hace hincapié en el aprendizaje centrado en el alumno, las habilidades transversales, las competencias transdisciplinares basadas en la investigación y los principios educativos potenciados por la tecnología, está diseñado para proporcionar a los estudiantes de doctorado una comprensión integral y práctica de los métodos de investigación empírica.
Los estudiantes participarán en clases interactivas, debates y actividades en grupo que fomentan la participación activa y el pensamiento crítico a lo largo de todo el curso. Además, se llevarán a cabo sesiones periódicas de retroalimentación para abordar las necesidades de aprendizaje y el progreso individuales, garantizando que cada estudiante reciba una orientación personalizada.
Con el fin de desarrollar aún más las habilidades de investigación de los estudiantes, el curso se centrará en una exploración en profundidad de los conceptos y metodologías clave que resultan fundamentales para el diseño y la ejecución de la investigación empírica. Esto incluye la experiencia práctica con procedimientos de investigación cuantitativa, como el análisis multivariante, correlacional y causal.
Con el fin de mejorar las competencias transversales de los estudiantes, se hará hincapié en el desarrollo de habilidades para evaluar críticamente las metodologías de investigación y los datos, involucrando a los estudiantes en ejercicios de análisis rigurosos, estudios de casos y debates interactivos que pongan a prueba su pensamiento analítico y su capacidad para resolver problemas.
Además, los estudiantes participarán en un proceso estructurado de revisión por pares, en el que evaluarán mutuamente sus trabajos desde diversas perspectivas disciplinarias para enriquecer el pensamiento crítico y la visión interdisciplinaria. Este enfoque fomenta la evaluación crítica y la retroalimentación constructiva desde diversos puntos de vista, mejorando así la calidad de la investigación y profundizando en la comprensión de los enfoques interdisciplinarios por parte de los estudiantes.
Para enriquecer las experiencias de aprendizaje potenciadas por la tecnología, se utilizarán herramientas y recursos digitales, como bases de datos en línea, software estadístico y plataformas de colaboración virtual. Además, se proporcionarán materiales de vídeo complementarios para reforzar los conceptos clave y permitir el aprendizaje a ritmo propio.
Hemos estado utilizando ELTE Canvas y Teams para nuestras sesiones. No obstante, estamos abiertos a adoptar cualquier otra plataforma que sea accesible para todos los participantes.
Extracto académico