Máster en Investigación en Educación

Módulo 1. Fundamentos, procesos y métodos en investigación

1.1. Diseño metodológico de la investigación educativa

1.1.1. Introducción
1.1.2. Enfoques o paradigmas en la investigación educativa
1.1.3. Tipos de investigación

1.1.3.1. Investigación básica o fundamental
1.1.3.2. Investigación aplicada
1.1.3.3. Investigación descriptiva o interpretativa
1.1.3.4. Investigación prospectiva
1.1.3.5. Investigación exploratoria

1.1.4. El proceso de la investigación: el método científico

1.2. Análisis estadísticos de los datos

1.2.1. Introducción
1.2.2. ¿Qué es el análisis de datos?
1.2.3. Tipos de variables
1.2.4. Escalas de medida

1.3. Estadística descriptiva univariada (I): distribución y polígono de frecuencias

1.3.1. Introducción
1.3.2. Distribución de frecuencias
1.3.3. Polígonos de frecuencias o histogramas
1.3.4. SPSS: frecuencias

1.4. Estadística descriptiva univariada (II): índices de posición e índices de dispersión

1.4.1. Introducción
1.4.2. Variables y tipos
1.4.3. Índices de posición o de tendencia central y sus propiedades

1.4.3.1. Media aritmética
1.4.3.2. Mediana
1.4.3.3. Moda

1.4.4. Índices de dispersión o variabilidad

1.4.4.1. Varianza
1.4.4.2. Desviación típica
1.4.4.3. Coeficiente de variación
1.4.4.4. Amplitud semicuartil
1.4.4.5. Amplitud total

1.5. Estadística descriptiva univariada (III): puntuaciones e índice de la forma de la distribución

1.5.1. Introducción
1.5.2. Tipos de puntuaciones

1.5.2.1. Puntuación diferencial
1.5.2.2. Puntuación típica
1.5.2.3. Puntuación centil

1.5.3. Índice de forma de la distribución

1.5.3.1. Índice de Asimetría (AS)
1.5.3.2. Índice de Apuntamiento o Curtosis (Cv)

1.6. Análisis Exploratorio de Datos (AED)

1.6.1. Introducción
1.6.2. Definición de análisis exploratorio de datos
1.6.3. Etapas del análisis exploratorio de datos
1.6.4. SPSS: análisis exploratorio de datos

1.7. Correlación lineal entre dos variables (X e Y)

1.7.1. Introducción
1.7.2. Concepto de correlación
1.7.3. Tipos y coeficientes de correlación
1.7.4. Coeficiente de correlación de Pearson (rxy)
1.7.5. Propiedades de la correlación de Pearson
1.7.6. SPSS: análisis de correlación

1.8. Introducción al análisis de regresión

1.8.1. Introducción
1.8.2. Conceptos generales: la ecuación de regresión de Y sobre X
1.8.3. Índice de la bondad de ajuste del modelo
1.8.4. SPSS: análisis de regresión lineal

1.9. Introducción a la estadística inferencial (I)

1.9.1. Introducción
1.9.2. Probabilidad: concepto general
1.9.3. Tablas de contingencia en sucesos independientes
1.9.4. Modelos teóricos de probabilidad con variables continuas

1.9.4.1. Distribución normal
1.9.4.2. Distribución t de Student

1.10. Introducción a la estadística inferencial (II)

1.10.1. Introducción
1.10.2. Modelos teóricos de probabilidad con variables continuos
1.10.3. Distribución muestral
1.10.4. La lógica del contraste de hipótesis
1.10.5. Errores de tipo I y II

Módulo 2. La investigación experimental: el diseño como modelo

2.1. Método experimental

2.1.1. Introducción
2.1.2. Enfoques o paradigmas de la investigación educativa
2.1.3. Concepto de investigación experimental
2.1.4. Tipos de investigación
2.1.5. Planteamiento de la investigación
2.1.6. Calidad de una investigación: principio de Kerlinger (Max-Min-Con)
2.1.7. Validez experimental de una investigación

2.2. El diseño experimental en una investigación

2.2.1. Introducción
2.2.2. Tipos de diseños experimentales: pre-experimentales, experimentales y cuasiexperimentales
2.2.3. El control experimental

2.2.3.1. Control de variables
2.2.3.2. Técnicas de control
2.2.3.3. El diseño experimental: diseño entre grupos y diseño intrasujeto
2.2.3.4. Análisis de los datos: técnicas estadísticas

2.3. Diseño experimental con grupos de sujetos distintos

2.3.1. Introducción
2.3.2. Enfoques o paradigmas de la investigación educativa
2.3.3. Concepto de investigación experimental
2.3.4. Tipos de investigación
2.3.5. Planteamiento de la investigación
2.3.6. Calidad de una investigación, el principio de Kerlinger (Max- Min-Con)
2.3.7. La validez de una investigación

2.4. Diseño experimental con los mismos sujetos

2.4.1. Introducción
2.4.2. La prueba “t de Student” con los mismos sujetos
2.4.3. Contrastes no paramétricos para dos muestras relacionadas: prueba de Wilcoxon
2.4.4. Contrastes no paramétricos para más de dos muestras relacionadas: prueba de Friedman

2.5. Diseño experimental de un factor completamente aleatorizado

2.5.1. Introducción
2.5.2. El modelo lineal general
2.5.3. Modelos de Anova
2.5.4. Anova de un factor, efectos fijos, completamente aleatorizados (A-EF-CA)

2.5.4.1. El modelo
2.5.4.2. Los supuestos
2.5.4.3. El estadístico de contraste

2.5.5. Medidas del tamaño del efecto
2.5.6. Comparaciones múltiples entre medidas

2.5.6.1. ¿Qué son las comparaciones múltiples?
2.5.6.2. Comparaciones planeadas a priori
2.5.6.3. Comparaciones planeadas a posteriori

2.6. Diseño experimental de un factor con medidas repetidas

2.6.1. Introducción
2.6.2. Anova de un factor, de efectos fijos, con medidas repetidas (A-EF-CA)
2.6.3. Medidas del tamaño del efecto
2.6.4. Comparaciones múltiples

2.6.4.1. Comparaciones planeadas ortogonales: pruebas F planeadas

2.7. Diseño experimental de dos factores completamente aleatorizados

2.7.1. Introducción
2.7.2. Anova de dos factores, de efectos fijos, completamente aleatorizados (AB-EF-CA)
2.7.3. Medidas del tamaño del efecto
2.7.4. Comparaciones múltiples

2.8. Diseño experimental de dos factores con medidas repetidas

2.8.1. Introducción
2.8.2. Anova de dos factores, de efectos fijos, con medidas repetidas en los dos factores
2.8.3. Comparaciones múltiples
2.8.4. Anova de dos factores, de efectos fijos, con medidas repetidas en un solo factor
2.8.5. Comparaciones múltiples

2.9. Diseño experimental por bloques

2.9.1. Introducción
2.9.2. Características de los diseños por bloques
2.9.3. Variables adicionales al factor: el factor de bloqueo
2.9.4. Diseño de un factor de bloqueo: bloqueo completamente al azar
2.9.5. Diseño de dos factores de bloqueo: bloqueo en cuadrado latino

2.10. Diseño experimental con variables covariadas

2.10.1. Introducción
2.10.2. Diseño de ANCOVA

2.10.2.1. Variables covariadas para reducir el término error
2.10.2.2. Variables covariadas para controlar las variables extrañas

2.10.3. ¿Por qué incluir una variable covariada en el diseño?
2.10.4. Bloqueo y ANCOVA

2.11. Diseño experimental caso único (N=1)

2.11.1. Introducción
2.11.2. Estructura básica de los diseños de caso único

2.11.2.1. Elaboración de ítems de opción múltiple
2.11.2.2. Índice de dificultad, índice de discriminación, índice de validez
2.11.2.3. El análisis de ítems distractores

2.11.3. Estudio del tratamiento en el diseño de caso único

2.11.3.1. Análisis visual de datos

2.11.4. Modelo básico: A-B
2.11.5. Diseño A-B-A
2.11.6. Diseño de cambio de criterio
2.11.7. Diseño de línea base múltiple

Módulo 3. Técnicas e instrumentos de recogida de datos en investigación cualitativa

3.1. Introducción

3.1.1. Metodología de la investigación cualitativa
3.1.2. Técnicas de la investigación cualitativa
3.1.3. Fases de la investigación cualitativa

3.2. La observación

3.2.1. Introducción
3.2.2. Categorías de la observación
3.2.3. Tipos de observación: etnográfica, participante y no participante
3.2.4. ¿Qué, cómo y cuándo observar?
3.2.5. Consideraciones éticas de la observación
3.2.6. Análisis del contenido