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 investigaciones empíricas, concretamente en el contexto del análisis de datos cuantitativos. A lo largo del curso, los estudiantes explorarán en profundidad una serie de conceptos y metodologías clave fundamentales para el diseño y la ejecución de investigaciones empíricas. 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.
Los estudiantes también adquirirán experiencia práctica con procedimientos de investigación cuantitativa que resultan especialmente útiles para analizar relaciones multivariadas, correlacionales y causales. 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. Adquirirán competencia en el uso del software Jamovi, que es una alternativa de acceso abierto a los conocidos programas comerciales de análisis de datos.
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 los retos del mundo real.
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.
Se presta especial atención al desarrollo de habilidades transversales, como el pensamiento crítico, la resolución de problemas y la colaboración. Estas habilidades se cultivan a través de tareas prácticas, trabajo en grupo y comentarios entre compañeros, lo que fomenta un entorno de aprendizaje que prepara a los estudiantes para adaptarse a diversos contextos profesionales y académicos.
Este curso 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. Estas herramientas resultan especialmente útiles en la investigación en ciencias sociales, donde es fundamental comprender las variables latentes y su consistencia.
Además, el curso abarca otras técnicas multivariantes clave, que resultan vitales para comparar diferencias entre grupos y relaciones entre variables categóricas y continuas. Asimismo, se impartirán temas avanzados como la correlación y diversas formas de análisis de regresión, lo que dotará a los estudiantes de la capacidad de modelar relaciones complejas entre variables.
Para concluir el curso, los estudiantes participarán en una reunión de resumen de fin de curso 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 forma eficaz.
Para mejorar aún más la comprensión de los alumnos, hemos creado un vídeo que resume los procedimientos clave del análisis estadístico, que sirve como referencia útil para el repaso de los estudiantes:https://shorturl.at/tv3sM
Competencias (Habilidades)
Diseño y ejecución de investigaciones: Los estudiantes serán capaces de diseñar, llevar a cabo y evaluar proyectos de investigación empírica, aplicando métodos cuantitativos para analizar relaciones multivariantes, correlacionales y causales.
Análisis de datos mediante tecnología: Los estudiantes desarrollarán destreza en el uso del software Jamovi, una herramienta de acceso abierto para el análisis de datos, mejorando sus habilidades técnicas en la investigación cuantitativa y fomentando la 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.
Conocimiento
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 realizar 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, el análisis y la presentación de datos, fomentando un compromiso con la integridad y la transparencia en su investigación.
Participación colaborativa: Los estudiantes desarrollarán habilidades de trabajo en equipo y 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 progresivamente los métodos clave de investigación cuantitativa. Está diseñado para alumnos de todos los niveles, incluidos aquellos que no tienen experiencia previa en investigación empírica.
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 alumnos participarán en clases interactivas, debates y actividades en grupo que fomenten la participación activa y el pensamiento crítico a lo largo de todo el curso. Además, se llevarán a cabo sesiones periódicas de evaluación para abordar las necesidades de aprendizaje y el progreso de cada alumno, garantizando así que todos reciban una orientación personalizada.
Con el fin de desarrollar las habilidades de investigación de los estudiantes, la asignatura se centrará en un análisis en profundidad de los conceptos y metodologías clave que resultan fundamentales para el diseño y la puesta en práctica de la investigación empírica. Esto incluye la adquisición de experiencia práctica con procedimientos de investigación cuantitativa, como el análisis multivariante, correlacional y causal.
Para mejorar las competencias transversales de los estudiantes, se hará hincapié en el desarrollo de habilidades para evaluar de forma crítica las metodologías de investigación y los datos, mediante la participación de 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 proyectos en grupo y las revisiones entre compañeros fomentarán el trabajo en equipo y las habilidades para la resolución colaborativa de problemas. Se implantará un sistema de revisión entre compañeros en el que los estudiantes evaluarán mutuamente sus trabajos desde diferentes perspectivas disciplinarias. Este enfoque fomenta la evaluación crítica y los comentarios constructivos desde diversos puntos de vista, lo que mejora la calidad de la investigación y profundiza la comprensión de los estudiantes sobre los enfoques interdisciplinares.
Para enriquecer las experiencias de aprendizaje potenciadas por la tecnología, se utilizarán herramientas y recursos digitales, como bases de datos en línea, programas de estadística y plataformas de colaboración virtual. Además, se facilitarán materiales de vídeo complementarios para reforzar los conceptos clave y permitir el aprendizaje a ritmo propio.
Extracto académico