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Diseños de investigación en Psicología

By: Ato García, Manuel.
Contributor(s): Vallejo Seco, Guillermo.
BBDD: Libros Publisher: Madrid Pirámide 2015Edition: 1ª ed.Description: 563 p.ISBN: 9788436833232.Clasificación(es): 1240 Métodos de investigación y diseño experimentalInteresa: Estadística y metodologíaDescriptor(es): Modelos | Investigación social | Investigación científica | Diseño cuasi-experimental | Diseño experimental | PsicologíaTipo de documento: Manuales
Contents:
1. El modelado estadístico. 1.1. Introducción. 1.2. El proceso de modelado estadístico. 1.3. Ejemplos de modelado estadístico. 1.4. La estructura del modelo lineal clásico (LM). 1.5. La estructura del modelo lineal generalizado (GLM). 1.6. La estructura del modelo lineal mixto (LMM). 1.7. La estructura del modelo de ecuaciones estructurales (SEM). 1.8. Sugerencias de estudio. 2. Modelos de regresión. 2.1. Introducción. 2.2. Ejemplo 2.1. 2.3. El modelo nulo. 2.5. Modelos de regresión múltiple. 2.6. Evaluación de un modelo de regresión. 2.7. El problema de la multicolinealidad. 2.8. Regresión con variables categóricas. 2.9. Selección de variables. 2.10. Modelos de mediación y moderación. 2.11. Sugerencias de estudio. 3. Modelos ANOVA con efectos fijos. 3.1. Introducción. 3.2. Modelos ANOVA de un factor. 3.3. Diagnóstico del modelo ANOVA de un factor. 3.4. Análisis post-hoc. 3.5. Modelos ANOVA con más de un factor. 3.6. Modelos ANOVA multivariante (MANOVA). 3.7. Sugerencias. 4. Modelos ANOVA con efectos aleatorios y mixtos. 4.1. Introducción. 4.2. El modelo ANOVA de un factor con efectos aleatorios. 4.3. ANOVA de dos factores con modelos II y III. 4.4. Un algoritmo para estimar los valores esperados. 4.5. Sugerencias de estudio. 5. Modelos ANOVA y regresión multinivel. 5.1. Introducción. 5.2. El modelo ANCOVA de un factor. 5.3. Aplicación del modelo ANCOVA. 5.4. ANCOVA con pendientes no paralelas. 5.5. ANCOVA con dos covariantes. 5.6. Extensión de los modelos de regresión: la regresión multinivel. 5.7. Sugerencias de estudio. 6. Introducción al diseño de investigación. 6.1. Conceptos básicos. 6.2. El experimento como modelo de investigación. 6.3. Validez de la investigación. 6.4. El diseño de experimentos. 6.5. Sugerencias de estudio. 7. Diseños intersujetos I: Aleatorización completa. 7.1. Diseños completamente aleatorios. 7.2. Diseños jerárquicos. 7.3. Ejemplos de diseños intersujetos con aleatorización completa. 7.4. Sugerencias de estudio. 8. Diseños intersujetos II: Reducción del error residual. 8.1. Introducción. 8.2. El diseño de bloques aleatorios. 8.3. El análisis estadístico del DBA. 8.4. DBA y DVC: Dos alternativas de diseño. 8.5. Diseño de cuadrado latino. 8.6. Ejemplos de diseños intersujetos con covariantes o variables de bloqueo. 8.7. Sugerencias de estudio. 9. Diseños de medidas repetidas (intrasujetos). 9.1. Introducción. 9.2. DMR con un factor intrasujeto. 9.3. Enfoques analíticos para el diseño de medidas repetidas con un factor intrasujetos. 9.4. DMR con dos factores intrasujeto. 9.5. El enfoque GEE. 9.6. Ejemplos publicados con DMR intrasujetos. 9.7. Sugerencias de estudio. 10. Diseños de medidas repetidas (mixtos). 10.1 Introducción. 10.2. DMR con un factor inter y un factor intra. 10.3. Generalización del DMR mixto. 10.4. DMR con dos factores inter y un factor intra. 10.5. Diseños con estructura similar al DMR mixto. 10.6. Ejemplos seleccionados de la literatura. 10.7. Sugerencias de estudio. 11. Diseños cuasiexperimentales. 11.1. Introducción. 11.2. Diseño con grupo control no equivalente. 11.3. Diseño de discontinuidad de la regresión. 11.4. Diseños de series temporales interrumpidas. 11.5. Sugerencias. 12. Diseños de caso único. 12.1. Introducción. 12.2. Características de los diseños de caso único. 12.3. Tipos de diseños de caso único. 12.4. Análisis de los datos en diseños experimentales de caso único. 12.5. Consideraciones finales. 12.6. Sugerencias de estudio. 13. Diseños no experimentales. 13.1. Introducción. 13.2. Estudios comparativos. 13.3. Estudios predictivos y explicativos. 13.5. Sugerencias de estudio. Referencias bibliográficas. Anexo de tablas estadísticas
Destinatario: Estudiantes (Pregrado)
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Impreso Impreso Colegio Oficial de la Psicología de Madrid
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1. El modelado estadístico. 1.1. Introducción. 1.2. El proceso de modelado estadístico. 1.3. Ejemplos de modelado estadístico. 1.4. La estructura del modelo lineal clásico (LM). 1.5. La estructura del modelo lineal generalizado (GLM). 1.6. La estructura del modelo lineal mixto (LMM). 1.7. La estructura del modelo de ecuaciones estructurales (SEM). 1.8. Sugerencias de estudio. 2. Modelos de regresión. 2.1. Introducción. 2.2. Ejemplo 2.1. 2.3. El modelo nulo. 2.5. Modelos de regresión múltiple. 2.6. Evaluación de un modelo de regresión. 2.7. El problema de la multicolinealidad. 2.8. Regresión con variables categóricas. 2.9. Selección de variables. 2.10. Modelos de mediación y moderación. 2.11. Sugerencias de estudio. 3. Modelos ANOVA con efectos fijos. 3.1. Introducción. 3.2. Modelos ANOVA de un factor. 3.3. Diagnóstico del modelo ANOVA de un factor. 3.4. Análisis post-hoc. 3.5. Modelos ANOVA con más de un factor. 3.6. Modelos ANOVA multivariante (MANOVA). 3.7. Sugerencias. 4. Modelos ANOVA con efectos aleatorios y mixtos. 4.1. Introducción. 4.2. El modelo ANOVA de un factor con efectos aleatorios. 4.3. ANOVA de dos factores con modelos II y III. 4.4. Un algoritmo para estimar los valores esperados. 4.5. Sugerencias de estudio. 5. Modelos ANOVA y regresión multinivel. 5.1. Introducción. 5.2. El modelo ANCOVA de un factor. 5.3. Aplicación del modelo ANCOVA. 5.4. ANCOVA con pendientes no paralelas. 5.5. ANCOVA con dos covariantes. 5.6. Extensión de los modelos de regresión: la regresión multinivel. 5.7. Sugerencias de estudio. 6. Introducción al diseño de investigación. 6.1. Conceptos básicos. 6.2. El experimento como modelo de investigación. 6.3. Validez de la investigación. 6.4. El diseño de experimentos. 6.5. Sugerencias de estudio. 7. Diseños intersujetos I: Aleatorización completa. 7.1. Diseños completamente aleatorios. 7.2. Diseños jerárquicos. 7.3. Ejemplos de diseños intersujetos con aleatorización completa. 7.4. Sugerencias de estudio. 8. Diseños intersujetos II: Reducción del error residual. 8.1. Introducción. 8.2. El diseño de bloques aleatorios. 8.3. El análisis estadístico del DBA. 8.4. DBA y DVC: Dos alternativas de diseño. 8.5. Diseño de cuadrado latino. 8.6. Ejemplos de diseños intersujetos con covariantes o variables de bloqueo. 8.7. Sugerencias de estudio. 9. Diseños de medidas repetidas (intrasujetos). 9.1. Introducción. 9.2. DMR con un factor intrasujeto. 9.3. Enfoques analíticos para el diseño de medidas repetidas con un factor intrasujetos. 9.4. DMR con dos factores intrasujeto. 9.5. El enfoque GEE. 9.6. Ejemplos publicados con DMR intrasujetos. 9.7. Sugerencias de estudio. 10. Diseños de medidas repetidas (mixtos). 10.1 Introducción. 10.2. DMR con un factor inter y un factor intra. 10.3. Generalización del DMR mixto. 10.4. DMR con dos factores inter y un factor intra. 10.5. Diseños con estructura similar al DMR mixto. 10.6. Ejemplos seleccionados de la literatura. 10.7. Sugerencias de estudio. 11. Diseños cuasiexperimentales. 11.1. Introducción. 11.2. Diseño con grupo control no equivalente. 11.3. Diseño de discontinuidad de la regresión. 11.4. Diseños de series temporales interrumpidas. 11.5. Sugerencias. 12. Diseños de caso único. 12.1. Introducción. 12.2. Características de los diseños de caso único. 12.3. Tipos de diseños de caso único. 12.4. Análisis de los datos en diseños experimentales de caso único. 12.5. Consideraciones finales. 12.6. Sugerencias de estudio. 13. Diseños no experimentales. 13.1. Introducción. 13.2. Estudios comparativos. 13.3. Estudios predictivos y explicativos. 13.5. Sugerencias de estudio. Referencias bibliográficas. Anexo de tablas estadísticas

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