Especialización en Recogida de Datos en Investigación Educativa

Módulo 1. Técnicas e instrumentos de recogida de datos y medida

1.1. La medición en la investigación

1.1.1. Introducción
1.1.2. ¿Qué queremos medir?
1.1.3. Proceso de medición de los sujetos
1.1.4. Psicometría

1.2. Recogida de información con técnicas cuantitativas: la observación y la encuesta

1.2.1. Introducción
1.2.2. La observación

1.2.2.1. Marco teórico y categorías de la observación

1.2.3. La encuesta

1.2.3.1. Material para realizar una encuesta
1.2.3.2. Diseño de investigación con encuestas

1.3. Recogida de información con técnicas cuantitativas: los test

1.3.1. Introducción
1.3.2. Concepto de test
1.3.3. Proceso de generación de ítems
1.3.4. Test según el área: rendimiento; inteligencia y aptitudes; personalidad, actitudes e intereses

1.4. Recogida de información con técnicas cuantitativas: Métodos de escala

1.4.1. Introducción
1.4.2. Concepto de escalas de actitud
1.4.3. Método de Thurstone

1.4.3.1. Método de las comparaciones apareadas

1.4.4. Escala de Likert
1.4.5. Escala de Guttman

1.5. Proceso de construcción de un test

1.5.1. Introducción
1.5.2. Proceso de escalamiento de los ítems

1.5.2.1. Proceso de generación de los ítems
1.5.2.2. Proceso de captación de información
1.5.2.3. Proceso de escalamiento en sentido estricto

1.5.3. Proceso de evaluación de la escala

1.5.3.1. Análisis de los ítems
1.5.3.2. Dimensión de la escala
1.5.3.3. Fiabilidad de la escala
1.5.3.4. Validez de la escala

1.5.4. Puntuación de los sujetos en la escala

1.6. Análisis de los ítems de un test

1.6.1. Introducción
1.6.2. Teoría Clásica de los test (Spearman, 1904)
1.6.3. Fiabilidad de los test
1.6.4. El concepto de validez
1.6.5. Evidencias de validez

1.7. Fiabilidad del instrumento

1.7.1. Introducción
1.7.2. Definición de fiabilidad
1.7.3. Fiabilidad por el método de test-retest o por repetición
1.7.4. Fiabilidad por el método de formas alternativas o paralelas
1.7.5. Fiabilidad mediante coeficientes de consistencia interna

1.7.5.1. Coeficiente de Kunder-Richardson
1.7.5.2. Coeficiente de Alfa de Cronbach

1.8. Validez del instrumento

1.8.1. Introducción
1.8.2. Definición de validez
1.8.3. Validez de los instrumentos

1.8.3.1. Validez inmediata
1.8.3.2. Validez de contenido
1.8.3.3. Validez de constructo
1.8.3.4. Validez de contraste

1.8.4. Estrategias de validez

1.9. Análisis de ítems

1.9.1. Introducción
1.9.2. Análisis de los ítems
1.9.3. Índices de dificultad y validez
1.9.4. Corrección de los efectos al azar

1.10. Interpretación de las puntuaciones de un test

1.10.1. Introducción
1.10.2. Interpretación de las puntuaciones
1.10.3. Baremos en los test normativos
1.10.4. Baremos típicos derivados
1.10.5. Interpretaciones referidas al criterio

Módulo 2. Teoría de la respuesta al ítem (tri)

2.1. Teoría de la Respuesta al Ítem (TRI)

2.1.1. Introducción
2.1.2. Modelos de medición
2.1.3. Conceptos fundamentales de la TRI
2.1.4. Postulados básicos de la TRI

2.2. Teoría de la Generalizabilidad (TG)

2.2.1. Introducción
2.2.2. Teoría de la Generabilizabilidad (TG)
2.2.3. Facetas de la Teoría de la Generalizabilidad
2.2.4. Interpretación de resultados en un estudio

2.3. Características de la TRI (I)

2.3.1. Introducción
2.3.2. Introducción histórica de la TRI
2.3.3. Supuestos de la TRI
2.3.4. Modelos de la TRI

2.4. Características de la TRI (II)

2.4.1. Introducción
2.4.2. Resultados de la TRI

2.4.2.1. Parámetros
2.4.2.2. Curva característica del ítem
2.4.2.3. Puntuación verdadera
2.4.2.4. Curva característica del test
2.4.2.5. Nivel de información

2.4.3. Modelos de respuesta: la Curva característica del Ítem
2.4.4. Métodos de selección de preguntas

2.5. Modelos de respuesta para ítems dicotómicos: la contribución de Rasch

2.5.1. Introducción
2.5.2. El Modelo de Rasch
2.5.3. Características del modelo de Rasch
2.5.4. Ejemplo (Modelo de Rasch)

2.6. Modelos de respuesta para ítems dicotómicos: los modelos logísticos

2.6.1. Introducción
2.6.2. El modelo logístico de Birmbaum (1968)
2.6.3. Parámetros del modelo

2.6.3.1. Modelo logístico de 2 parámetros
2.6.3.2. Modelo logístico de 3 parámetros
2.6.3.3. Modelo logístico de 4 parámetros

2.7. Modelos de respuesta para ítems politómicos: modelos ítems nominal (Block, 1972)

2.7.1. Introducción
2.7.2. Ítems politómicos
2.7.3. Modelos de respuesta nominal (Block, 1972)
2.7.4. Parámetros de ítem politómico

2.8. Modelos de respuesta para ítems politómicos: modelos de ítems Ordinales

2.8.1. Introducción
2.8.2. Modelos de ítems ordinales
2.8.3. Modelo ordinal acumulativo

2.8.3.1. Modelo de Respuesta Graduada (GRM) de Samejina (1969)
2.8.3.2. Modelo de Respuesta Graduada Modificado (M-GRM) de Muraki (1990)

2.8.4. Modelos Ordinales Continuos

2.8.4.1. Modelo Secuencial (Tutz, 1990)

2.8.5. Modelos Ordinales Adjacentes

2.8.5.1. Modelo de Crédito Parcial (Masters, 1982)

2.9. Modelo de respuesta para ítems politómicos: Modelo de Respuesta Graduada de Samejina (1969)

2.9.1. Introducción
2.9.2. Modelo Normal de Respuesta Graduada
2.9.3. Modelo Logístico de Respuesta Graduada
2.9.4. Ejemplo (Modelo de Respuesta Graduada)

2.10. Funcionamiento Diferencial del Ítem (DIF)

2.10.1. Introducción
2.10.2. Concepto de Diferencial del Ítem (DIF)
2.10.3. Tipos de DIF
2.10.4. Métodos de detección del DIF
2.10.5. Métodos de purificación

Módulo 3. Análisis multivariante

3.1. Análisis multivariante

3.1.1. Introducción
3.1.2. ¿Qué es el análisis multivariante?
3.1.3. Los objetivos del análisis multivariante
3.1.4. Clasificación de las técnicas multivariantes

3.2. La regresión lineal múltiple

3.2.1. Introducción
3.2.2. Concepto de regresión lineal múltiple
3.2.3. Condiciones para la regresión lineal múltiple
3.2.4. Predictores para generar el mejor modelo

3.3. Regresión logística binaria

3.3.1. Introducción
3.3.2. Concepto regresión logística binaria
3.3.3. Ajuste del modelo

3.3.3.1. Ajuste del modelo en R

3.3.4. Etapas de la R
3.3.5. Ejemplo (regresión logística binaria)

3.4. La regresión logística nominal y ordinal

3.4.1. Introducción
3.4.2. Revisión general de regresión logística nominal
3.4.3. Ejemplo (regresión logística nominal)
3.4.4. Revisión general de regresión logística ordinal
3.4.5. Ejemplo (regresión logística ordinal)

3.5. Regresión de Poisson

3.5.1. Introducción
3.5.2. Concepto de Poisson
3.5.3. Funciones de distribución
3.5.4. Regresión de Poisson con recuentos

3.6. Modelos Log-Lineales

3.6.1. Introducción
3.6.2. Modelos Log-Lineales para tablas de contingencia
3.6.3. Modelos Log-Lineales para tablas tridimensionales
3.6.4. Ejemplo (Modelos Log-Lineales para tablas de contingencia)

3.7. El Análisis Discriminante

3.7.1. Introducción
3.7.2. Concepto de Análisis Discriminante
3.7.3. Clasificación con dos grupos

3.7.3.1. Función Discriminante de Fisher

3.7.4. Ejemplo (Análisis Discriminante)

3.8. Análisis de conglomerados

3.8.1. Introducción
3.8.2. Concepto de conglomerados de K medias
3.8.3. Concepto de Análisis de conglomerados jerárquico
3.8.4. Ejemplo (Análisis de conglomerado jerárquico)

3.9. Escalamiento multidimensional

3.9.1. Introducción
3.9.2. Escalamiento multidimensional: conceptos básicos
3.9.3. La matriz de similaridades
3.9.4. Clasificación de técnicas de escalamiento

3.10. Análisis factorial

3.10.1. Introducción
3.10.2. ¿Cuándo se utiliza el análisis factorial?
3.10.3. Metodología del análisis factorial
3.10.4. Aplicaciones del análisis factorial