Guía docente de Metodología en Neurociencia Cognitiva: Investigación Básica y Aplicada (M30/56/2/3)

Curso 2022/2023
Fecha de aprobación por la Comisión Académica 04/07/2022

Máster

Máster Universitario en Neurociencia Cognitiva y del Comportamiento

Módulo

Metodológico

Rama

Ciencias de la Salud

Centro Responsable del título

Escuela Internacional de Posgrado

Semestre

Primero

Créditos

4

Tipo

Optativa

Tipo de enseñanza

Presencial

Profesorado

  • Fabiano Botta
  • José César Perales López

Horario de Tutorías

Fabiano Botta

Email
Anual
  • Lunes 10:00 a 12:00 (Desp. 380 Fac. Psicologia)
  • Martes 10:00 a 12:00 (Desp. 380 Fac. Psicologia)
  • Miércoles 12:00 a 14:00 (Desp. 380 Fac. Psicologia)

José César Perales López

Email
  • Tutorías 1º semestre
    • Jueves 9:30 a 14:00 (Desp. 311 Fac. Psicología)
    • Viernes 9:15 a 10:45 (Desp. 311 Fac. Psicología)
  • Tutorías 2º semestre
    • Martes 11:15 a 13:45 (Desp. 311 Fac. Psicología)
    • Jueves 11:45 a 13:45 (Desp. 311 Fac. Psicología)
    • Viernes 12:15 a 13:45 (Desp. 311 Fac. Psicología)

Breve descripción de contenidos (Según memoria de verificación del Máster)

Bloque 1: PROGRAMACIÓN DE UN EXPERIMENTO

(1) Introducción: Objetivo del estudio, planteamiento de hipótesis y diseño experimental

(2) Entrenamiento en la programación de un experimento

(3) Trabajo individual del alumnado para la programación de un experimento y la resolución de problemas durante la programación.

 

Bloque 2: ANÁLISIS ESTADÍSTICO E INTERPRETACIÓN DE RESULTADOS

(4) La crisis de replicabilidad: buenas prácticas para los diseños y análisis en Psicología y Neurociencia.

(5) Preprocesamiento de datos (filtrado de datos, cálculo de promedios y medidas de dispersión).

(6) Análisis de datos I: Estadística descriptiva básica en paquetes estadísticos.

(7) Análisis de datos II: Contraste de hipótesis en paquetes estadísticos (Análisis de varianza y covarianza, análisis de regresión lineal múltiple, comprobación de supuestos).

(8) Gestión de hipótesis y datos: prácticas de investigación cuestionables y recomendables.

 

Prerrequisitos y/o Recomendaciones

Se recomienda al alumnado que tenga buenas habilidades informáticas. 

Competencias

Competencias Básicas

  • CB6. Poseer y comprender conocimientos que aporten una base u oportunidad de ser originales en desarrollo y/o aplicación de ideas, a menudo en un contexto de investigación.
  • CB7. Que los estudiantes sepan aplicar los conocimientos adquiridos y su capacidad de resolución de problemas en entornos nuevos o poco conocidos dentro de contextos más amplios (o multidisciplinares) relacionados con su área de estudio.
  • CB8. Que los estudiantes sean capaces de integrar conocimientos y enfrentarse a la complejidad de formular juicios a partir de una información que, siendo incompleta o limitada, incluya reflexiones sobre las responsabilidades sociales y éticas vinculadas a la aplicación de sus conocimientos y juicios.
  • CB9. Que los estudiantes sepan comunicar sus conclusiones y los conocimientos y razones últimas que las sustentan a públicos especializados y no especializados de un modo claro y sin ambigüedades.
  • CB10. Que los estudiantes posean las habilidades de aprendizaje que les permitan continuar estudiando de un modo que habrá de ser en gran medida autodirigido o autónomo.

Competencias Generales

  • CG02. Adquisición de conocimientos prácticos en técnicas de investigación psicológica generales y en los métodos y técnicas específicos de la Neurociencia y de la Neuropsicología. Los estudiantes deben además saber aplicar los conocimientos adquiridos y su capacidad de resolución de problemas a entornos nuevos o poco conocidos dentro de contextos más amplios.  

Competencias Específicas

  • CE01. Capacidad para utilizar técnicas de investigación y evaluación en psicología, neuropsicología y neurociencia. 
  • CE02. Capacidad para la adquisición y análisis de datos en psicología, neuropsicología y neurociencia. 
  • CE03. Habilidad para realizar juicios críticos sobre la calidad metodológica en estudios de investigación tanto básica como aplicada (control experimental, diseños utilizados, etc.). 

Competencias Transversales

  • CT01. Que los estudiantes posean las habilidades de aprendizaje que les permitan continuar estudiando de un modo autodirigido o autónomo. Para ello, adquirirán habilidades para realizar búsquedas de las fuentes bibliográficas y para analizar de forma crítica y organizar la literatura científica sobre temas específicos 
  • CT02. Que los estudiantes sepan comunicar sus conclusiones -y los conocimientos y razones últimas que las sustentan- a públicos especializados y no especializados de un modo claro y sin ambigüedades; Esto se plasma en la adquisición de habilidades de exposición oral y escrita de trabajos teóricos y de investigación 

Resultados de aprendizaje (Objetivos)

El/la alumno/a sabrá manejar programas informáticos para programar experimentos y para realizar análisis estadísticos de datos (E-prime, Excel, JASP, R, Jamovi, etc.) El/la alumno/a será capaz de:

  • Tener un juicio crítico sobre la calidad metodológica en estudios de investigación tanto básica como aplicada (control experimental, diseños utilizados, evitación de prácticas cuestionables, etc.).
  • Programar experimentos.
  • Trabajar con datos cuantitativos, resumirlos, clasificarlos, representarlos gráficamente y exponerlos en público.

Programa de contenidos Teóricos y Prácticos

Teórico

Bloque 1. Programación de un experimento con E-prime o software de código abierto.

Unidad 1: Introducción: Objetivo del estudio, planteamiento de hipótesis y diseño experimental

Unidad 2: Entrenamiento en la programación de un experimento

Unidad 3: Trabajo individual del alumnado para la programación de un experimento y la resolución de problemas durante la programación.

 

Bloque 2. Análisis estadístico

Unidad 4. La crisis de replicabilidad y cómo enfrentarse a ella: Prácticas de investigación cuestionables y recomendables en Psicología y Neurociencia

Unidad 5. Estadística descriptiva y fundamentos del contraste de significatividad basado en la hipótesis nula con R y R-Studio

Unidad 6. Diseños factoriales en software de código abierto (JASP/Jamovi)

Unidad 7. Introducción al análisis Bayesiano con JASP

Práctico

Todas las unidades conllevan aspectos teóricos y prácticos e incluyen tareas donde aplicar el conocimiento adquirido a casos simulados. 

 

 

Bibliografía

Bibliografía fundamental

BIBLIOGRAFÍA PRINCIPAL:

Bloque 1 

  • Walter Schneider, Amy Eschman y Antony Zuccolotto. (2002). E-Prime user’s guide (Version 1.1). Pittsburg: Psychology Software Tools. 
  • Sebastian Mathôt, Daniël Schreij & Jan Theeuwes (2012). OpenSesame: An open-source, graphical experiment builder for the social sciences. Behavior Research Methods, 44(2), 314-324

 

Bloque 2

  • Andy Field. (2016). An adventure in statistics London: Sage. 
  • Mark Goss-Sampson. (2019). Statistical analysis in JASP: A guide for students. Recovered from: https://gala.gre.ac.uk/id/eprint/25585/7/25585%20GOSSSAMPSON_Statistical_Analysis_In_JASP_A_Guide_For_Students_%28Pub%29_2019.pdf 
  • Sander Greenland, Stephen Senn, Kenneth J Rothman, John B. Carlin (2016). Statistical tests, P values, confidence intervals, and power: a guide to misinterpretations. European Journal of Epidemiology, 31, 337.


 

Bibliografía complementaria

BIBLIOGRAFÍA RECOMENDADA:

  • Geoff Cumming (2014). The new statistics: Why and how. Psychological Science, 25(1), 7. 
  • Andy Field, Jeremy Miles,& Zöe Field (2012). Discovering statistics using R. London: Sage. Open Science Collaboration. (2015). Estimating the reproducibility of psychological science. Science, 349(6251), aac4716.

Enlaces recomendados

  • Todos los enlaces de la asignatura se facilitarán a través de PRADO2

Metodología docente

  • MD01 Lección magistral/expositiva 
  • MD02 Sesiones de discusión y debate 
  • MD03 Resolución de problemas y estudio de casos prácticos 
  • MD06 Ejercicios de simulación 

Evaluación (instrumentos de evaluación, criterios de evaluación y porcentaje sobre la calificación final.)

Evaluación Ordinaria

(El artículo 18 de la Normativa de Evaluación y Calificación de la Universidad de Granada establece que la convocatoria ordinaria estará basada preferentemente en la evaluación continua del alumnado, excepto para quienes se les haya reconocido el derecho a la evaluación única final).

Bloque 1: 50% de la nota final 

  • Asistencia/Participación: 15% 
  • Tareas individuales de aplicación de lo impartido en clase (35%):
    • Entrega del resultado final de la guía “Getting Started” (2%) 
    • Entrega de experimentos programados en clase (7%)
    • Programación de tu propio experimento (26%). Es imprescindible conseguir un mínimo de 15% en esta entrega para aprobar.

Bloque 2: 50% de la nota final 

  • Asistencia/Participación: 15%
  • Tareas individuales de aplicación de lo impartido en clase (35%):
    • Carga de datos y cálculo de estadísticos básicos con R y R-Studio. Muestreo simulado. Distribución de la t, la p, y la d de Cohen mediante simulación Monte-Carlo (7.5%)
    • Diseños factoriales en JASP: Efectos marginales e interacciones (10%)
    • Diseños factoriales en JASP: Comparaciones planeadas y no planeadas. Control del error alfa (10%) 
    • Prueba t y ANOVA/ANCOVA Bayesianos (7.5%)

La evaluación de las tareas individuales se hará sobre la entrega de las mismas, siendo ésta obligatoria en plazo y forma. Las entregas fuera de plazo serán penalizadas con un 20% de la nota. Es imprescindible conseguir un mínimo de 25% en cada una de las fases para aprobar.

 

Si el alumnado no consigue el mínimo requerido en cada bloque del curso, la nota será el 49% (4,9) de la puntuación total.

Evaluación Extraordinaria

El artículo 19 de la Normativa de Evaluación y Calificación  de la Universidad de Granada establece que los/as estudiantes que no hayan superado la asignatura en la convocatoria ordinaria dispondrán de una convocatoria extraordinaria. A ella podrán concurrir con independencia de haber seguido o no un proceso de evaluación continua. De esta forma, el/la estudiante que no haya realizado la evaluación continua tendrá la posibilidad de obtener el 100% de la calificación mediante la realización de una prueba y/o trabajo).

 

En la convocatoria extraordinaria, el/la alumno/a deberá entregar todas las actividades realizadas en el curso para su evaluación. Los porcentajes de calificación se conservarán conforme a lo arriba especificado, hasta un 100% de la nota (y un máximo de 10), una vez que se elimina la parte correspondiente a asistencia y participación.

Evaluación única final

El artículo 8 de la Normativa de Evaluación y Calificación de la Universidad de Granada establece que podrá acogerse a la evaluación única final, el/la estudiante que no pueda cumplir con el método de evaluación continua por causas justificadas. Para acogerse a la evaluación única final, el/la estudiante tendrá que solicitarla, en las dos primeras semanas de impartición de la asignatura o en las dos semanas siguientes a su matriculación si ésta se ha producido con posterioridad al inicio de las clases o por causa sobrevenidas. Lo solicitará, a través del procedimiento electrónico, a la Coordinación del Máster, quien dará traslado al profesorado correspondiente, alegando y acreditando las razones que le asisten para no poder seguir el sistema de evaluación continua).

 

En la convocatoria única final, el/la alumno/a deberá entregar todas las actividades realizadas en el curso para su evaluación. Los porcentajes de calificación se conservarán conforme a lo arriba especificado, hasta un 100% de la nota (y un máximo de 10), una vez que se elimina la parte correspondiente a asistencia y participación.

Información adicional

El artículo 11 de la Normativa de Evaluación y Calificación de la Universidad de Granada establece que la metodología docente y la evaluación serán adaptadas al estudiantado con necesidades específicas de apoyo educativo (NEAE).

Se procurará destacar el papel y las aportaciones de la mujer y de colectivos minoritarios al desarrollo científico y tecnológico de la materia, siguiendo las recomendaciones del II Plan de Igualdad de la UGR.