Universidad de Jaén

Análisis de datos procedentes de investigaciones mediante programas Informáticos

Manuel Miguel Ramos Álvarez

 

A.1.     BIBLIOGRAFÍA RECOMENDADA. 1

A.2.     Nivel Inicial 1

A.2.1.      Base metodológica de tipologías de diseños de investigación. 1

A.2.2.      Modelo General de análisis estadístico. 2

A.2.3.      Manuales de SPSS 11.0/12.0/15.0. 3

A.2.4.      Manuales de Statistica. 3

A.2.5.      Regresión. 3

A.2.6.      ANOVA-ANCOVA. 4

A.2.7.      Análisis Categórico. 4

A.2.8.      Los resultados en el informe. 5

A.3.     Nivel Avanzado. 6

A.3.1.      General 6

A.3.2.      Modelo General de análisis estadístico. 6

A.3.3.      Manuales de SPSS 11.0/12.0. 7

A.3.4.      Regresión. 7

A.3.5.      MANOVA-MANCOVA. 8

A.3.6.      Análisis Factorial 10

A.3.7.      Análisis de Clúster 11

A.3.8.      Análisis Discriminante. 11

A.3.9.      Análisis Categórico. 11

A.3.10.        Análisis de Ecuaciones estructurales 12

A.3.11.        Análisis de series temporales mediante ARIMA. 13

 

 

A.1.     BIBLIOGRAFÍA RECOMENDADA

 

A.2.    Nivel Inicial

 

A.2.1.Base metodológica de tipologías de diseños de investigación

1.     Manly, B. (1992). The Design and Analysis of Research Studies. Cambridge: Cambridge University Press.

2.      Shadish, W.R., Cook, T.D. y Campbell, D.T. (2001). Experimental and Quasi-experimental Designs for Generalized Causal Inferences. Berkeley: Houghton Mifflin. Capítulos 4 a 7 (pp.103-245).

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A.2.2.Modelo General de análisis estadístico

1.      Amón, J. (1991): Introducción al análisis multivariante (Cálculo matricial). Barcelona: P.P.U.

2.      Behrens, J.T. (1997). Principles and procedures of exploratory data analysis. Psychological Methods, 2 (2), 131-160.

3.      Box, G.E.P.; Hunter, W.G., y Hunter, J.S. (1978). Statistics for experimenters. An introduction to design, data analysis and model building. Chichester: John Wiley & Sons. Capítulo 14 (pp.543-509).

4.      Catena, A.; Ramos, M.M. y Trujillo, H. (2003). Análisis Multivariado: un manual para investigadores. Madrid: Biblioteca Nueva. ISBN: 84-9742-115-9. Cód. Univ. Jaén: 519.237 (519.2 CAT ana). http://www.bibliotecanueva.es/

5.      Cohen, J. (1988, 2nd. Ed.). Statistical power analysis for the behavioral sciences. Hillsdale, NJ.: Lawrence Erlbaum Associates.

6.      Freixa, M., Salafranca, L., Guardia, J., Ferrer, R. y Turbany, J. (1992). Análisis exploratorio de datos: Nuevas técnicas estadísticas. Barcelona: PPU.

7.      Hays, W.L. (1994, 5th Ed.): Statistics. New York: Holt, Rineharth and Winston. (Original de 1963). Capítulos 7 (pp.267-310) y 10 (pp.376-422).

8.     Judd, C.M. y McClelland, G.H. (1989). Data analysis: A model comparison approach. San Diego, CA: Harcout, Brace, Jovanovich.

9.      Larson, R.E. y Hostetler, R.P. (1989, 2ª Ed. español). Cálculo y geometría analítica. Madrid: McGraw-Hill.

10.  Maxwell, S.E. y Delaney, H.D. (1990). Designing experiments and analyzing data: a model comparison perspective. Wadsworth Belmont, California: International Student Ed. Capítulos 1 y 2 (pp.3-60).

11.  McPherson, G. (1990). Statistics in scientific investigation. Its basis, application, and interpretation. New York: Springer-Verlag.

12.  Palmer. A. (1995). El Análisis Exploratorio de Datos. Madrid: Pirámide.

13.  Peña, D. (1987): Estadística. Modelos y métodos 1: Fundamentos. Madrid: Alianza Universidad.

14.  Peña, D. (1987): Estadística. Modelos y métodos 2. Modelos Lineales y Series Temporales. Madrid: Alianza Universidad.

15.  Ramos, M.M.; Catena, A. y Trujillo, H. (2004). Manual de Métodos y Técnicas de Investigación en Ciencias Del Comportamiento. Madrid: Biblioteca Nueva. ISBN: 84-9742-227-9. http://www.bibliotecanueva.es/

16.  San Martín, R. y Pardo, A. (1989). Psicoestadística. Contrastes paramétricos y no paramétricos. Madrid: Pirámide. Capítulo 3 (pp. 63-111).

17.  Seber, G.A.F. y Wild, C.J. (1989). Nonlinear regression. New York: John Wiley & Sons.

18.  Siegel, S. (1970). Estadística no paramétrica aplicada a las Ciencias de la Conducta. México: Trillas. Capítulo 4  (pp.56-83).

19.  Smith, A.F. y Prentice, D.A. (1993). Exploratory Data Analysis. En G. Keren y Ch. Lewis (Eds.). A Handbook for Data Analysis in the Behavioral Sciences 2. Statistical issues (pp. 349‑390). Hove: Lawrence Erlbaum Associates.

20.  Tatsuoka, M. (1993). Elements of the general linear model. En G. Keren y Ch. Lewis (Eds.). A Handbook for Data Analysis in the Behavioral Sciences 2. Statistical issues (pp. 3‑41). Hove: Lawrence Erlbaum Associates.

21.  Valderrama, M.J. (1989). Métodos matemáticos aplicados a las ciencias experimentales. Madrid: Pirámide. Capítulo 14 (pp.308-323).

 

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A.2.3.Manuales de SPSS 11.0/12.0/15.0

1.      Balluerka, N. y Vergara, A.I. (2002). Diseños de investigación experimental en psicología: modelos y análisis de datos mediante el SPSS 10.0. Madrid: Pearson Educación. Cód. Univ. Jaén: 159.9.07 (159.9 BAL dis)

2.      Camacho, J. (2005). estadística con SPSS para Windows versión 12. Madrid: RA-MA.

3.      Díaz de Rada, V. (2002). Técnicas de análisis multivariante para investigación social y comercial: (ejemplos prácticos utilizando SPSS versión 11). Madrid: RA-MA. Cód. Univ. Jaén: 681.3SPSS/519.237 (519.2 DIA tec)

4.     Lizasoain, L. y Joaristi, L. (2003). Gestión y análisis de datos con SPSS. Versión 11. Madrid: Thomson Paraninfo.

5.      Pardo, A., Ruiz, M.A. (2002). SPSS 11: guía para el análisis de datos. Madrid: McGraw-Hill/Interamericana de España. Cód. Univ. Jaén: 681.31.066 SPSS/519.23 (681.3 PAR sps).

6.      Pérez, César (2003). Técnicas estadísticas con SPSS. Madrid: Prentice. Cód. Univ. Jaén: 519.22 (519.2 PER tec y 519.2 PER tec   CD-ROM).

 

 

 

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A.2.4.Manuales de Statistica

·         Ver documentación del programa y enlace al manual electrónico on-line: http://www.statsoft.com/textbook/stathome.html

 

 

 

 

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A.2.5.Regresión

1.      Draper, N.R. y Smith, H. (1981, 2nd Ed.) Applied regression analysis. New York: John Wiley & Sons (original de 1966).

2.      Freixa, M., Salafranca, L., Guardia, J., Ferrer, R. y Turbany, J. (1992). Análisis exploratorio de datos: Nuevas técnicas estadísticas. Barcelona: PPU. Capítulos 3 (pp. 125-176) y 6 (pp.243-276)

3.      Hays, W.L. (1994, 5th Ed.): Statistics. New York: Holt, Rineharth and Winston. (Original de 1963). Capítulos 14 a 16 (pp.597-809).

4.     Keppel, G. y Zedeck, S. (1989). Data Analysis for Research. Analysis of variance and multiple regression/ correlation approaches. New York: Freeman and Company.

5.     Kleinbaum, D.G., Kupper, L.L. y Muller, K.E. (1988, 2nd Ed.). Applied regression analysis and other multivariable methods. Belmont, CA: Duxbury Press. (Original de 1978).

6.      Manly, B. (1992). The Design and Analysis of Research Studies. Cambridge: Cambridge University Press. Capítulo 4 (pp.87-131).

7.      Pedhazur, E.J. (1982): Multiple Regression in Behavioral Research. Explanation and prediction. New York: Holt, Rinehart & Winston (original de 1973).

8.      Peña, D. (1987): Estadística. Modelos y métodos 2. Modelos Lineales y Series Temporales. Madrid: Alianza Universidad. Capítulos 11 y 12 (pp.187-340).

9.      San Martín, R. y Pardo, A. (1989). Psicoestadística. Contrastes paramétricos y no paramétricos. Madrid: Pirámide. Capítulos 8 (pp. 322-347) y capítulos 10 a 12 (pp.395-488).

 

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A.2.6.ANOVA-ANCOVA

1.      Balluerka, N. y Vergara, A.I. (2002). Diseños de Investigación experimental en Psicología. Madrid: Prentice Hall. Especialmente los capítulos 5 y 6 (pp.27-88).

2.      Bechofer, R.E.; Santner, T.J. y Goldsman, D.M. (1995). Design and analysis of experiments for statistical selection, screening and multiple comparisons. Chichester: John Wiley & Sons.

3.      Hays, W.L. (1994, 5th Ed.): Statistics. New York: Holt, Rineharth and Winston. (Original de 1963). Capítulos 8 a 11 (pp.311-471).

4.     Keppel, G. (1991, 3rd. Ed.). Design and analysis. A researcher’s handbook. New Jersey: Prentice Hall. Capítulos 2 a 8 (pp.23-184).

5.      Keppel, G.; Saufley, W.H.Jr. y Tokunaga, H. (1992, 2nd ed.). Introduction to design and analysis: A student's handbook. W. H. New York, NY: Freeman & Co, Publishers. Capítulos 2 a 8 (pp.29-224).

6.      Kraemer, H.Ch. y Thiemann, S. (1987). How many subjects? Statistical power analysis in research. London: SAGE publications.

7.      Maxwell, S.E. y Delaney, H.D. (1990). Designing experiments and analyzing data: a model comparison perspective. Wadsworth Belmont, California: International Student Ed. Capítulos 3 a 6 (pp.63-240).

8.      Mead, R. (1988). The design of experiments: statistical principles for practical applications. Cambridge: Cambridge University Press.

9.     Montgomery  D. C. (1991). Diseño y Análisis de  Experimentos. Grupo Editorial Iberoamérica.

10.  Peña, D. (1987): Estadística. Modelos y métodos 2. Modelos Lineales y Series Temporales. Madrid: Alianza Universidad. Capítulo 8 (pp.25-72).

11.  Ramos, M.M.; Catena, A. y Trujillo, H. (2004). Manual de Métodos y Técnicas de Investigación en Ciencias Del Comportamiento. Madrid: Biblioteca Nueva. ISBN: 84-9742-227-9. http://www.bibliotecanueva.es/

12.  Rosenthal, R. y Rosnow, R.L. (1985): Contrast analysis: Focused comparisons in the analysis of variance. Cambridge, England: Cambridge University Press.

13.  San Martín, R. y Pardo, A. (1989). Psicoestadística. Contrastes paramétricos y no paramétricos. Madrid: Pirámide. Capítulo 5 (pp. 156-223).

14.  Toothaker, L.E. (1991). Multiple comparisons for researchers. London: Sage.

 

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A.2.7.Análisis Categórico

  1. Agresti, A. (1990). Categorical Data Analysis. New York: John Wiley.
  2. Agresti, A. (1996). An introduction to categorical data analysis. Chichester: John Wiley & Sons.
  3. Ato, M. y López, J.J. (1996). Análisis estadístico para datos categóricos. Madrid: Síntesis Psicología.
  4. Backeman, R. y Quera, V. (1996). Análisis de la interacción. Análisis secuencial con SDIS y GSEQ. Madrid: Ra-ma.
  5. Bakeman, R. y Robinson, B.F. (1994). Understanding Log-Linear Analysis with ILOG. Hillsdale, NJ.: Lawrence Erlbaum Associates.
  6. Botella, J.; León, O. y San Martín, R. (1993). Análisis de Datos en Psicología I. Madrid: Pirámide. Capítulo 2 (pp.47-80).
  7. Denzin, N.K. and Lincoln, Y.S. (Eds.) (1994). Handbook of qualitative research. Thousand Oaks, CA: Sage Publications, Inc.
  8. Hays, W.L. (1994, 5th Ed.): Statistics. New York: Holt, Rineharth and Winston. (Original de 1963). Capítulo 18 (pp.848-900).
  9. Hosmer, D.W. y Lemeshow, S. (1989). Applied Logistic Regression. New York: Wiley.
  10. Kleinbaum, D.G. (1994). Logistic regression. New York: Springer-Verlag.
  11. Kleinbaum, D.G., Kupper, L.L. y Muller, K.E. (1988, 2nd Ed.). Applied regression analysis and other multivariable methods. Belmont, CA: Duxbury Press. (Original de 1978). Capítulo 22 (pp.520-559)
  12. Maxwell, J.A. (1996). Qualitative research design: An interactive approach. Sage, Thousand Oaks, Cal. Applied social research methods series 41.
  13. Pardo, A. y San Martín, R. (1994). Análisis de Datos en Psicología II. Madrid: Pirámide. Capítulo 13 (pp.551-594).
  14. Patton, M.Q. (1990, 2nd Ed.). Qualitative evaluation and research methods. Thousand Oaks, CA: Sage Publications, Inc.
  15. Plackett, R.L. (1981). The Analysis of Categorical Data. London: Charles Griffin.
  16. Wickens, T.D. (1989). Multiway contingency tables analysis for the social sciences. Hillsdale, NJ.: Lawrence Erlbaum Associates.
  17. Wickens, T.D. (1998). Categorical data analysis. Annual Review of Psychology, 49, 537-558.

 

 

 

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A.2.8.Los resultados en el informe

1.   APA:

·         American Psychological Association (APA) (1994). Publication manual of the American Psychological Association (4th ed.). Washington, D. C.: Author.

·         Que fue adaptado para el español según la referencia: La editorial el Manual Moderno (1998) Manual de estilo de publicaciones de la American Psychological Association. México: El manual moderno.

·         En la dirección http://www.uwsp.edu/psych/apa4b.htm se encuentra una síntesis de las ideas principales, elaborado a partir de la APA.

·         documentos en formato electrónico: http://www.apa.org/journals/webref.html.

·         Recomendaciones estadísticas: Wilkinson, L. and the Task Force on Statistical Inference (1999). Statistical methods in psychology journals: Guidelines and Explanations. American Psychologist, 54 (8), 594-604. Que se puede obtener de manera gratuita en la dirección: http://www.apa.org/journals/amp/amp548594.html

2.      Booth, V. (1993, 2th. ed.). Communicating in science: writing a scientific paper and speaking at scientific meetings. Cambridge: Cambridge University Press.

3.     Davis, M. (1997). Scientific papers and presentations. San Diego: Academic Press.

4.      León, O.G. y Montero, I. (1997, 2ª ed.). Diseño de Investigaciones. Introducción a la lógica de la investigación en Psicología y Educación. Madrid: McGraw-Hill. Capítulo 10 (pp.285-300).

5.      McGuigan, F.J. (1996, 6ª ed.). Psicología Experimental. Métodos de investigación. México: Prentice-Hall. Apéndice B. Redacción de un Experimento, páginas (pp. 313-332).

 

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A.3.    Nivel Avanzado

 

A.3.1.General

 

  1. Bisquerra, R. (1989). Introducción conceptual al análisis multivariable. Barcelona: PPU.
  2. Catena, A.; Ramos, M.M. y Trujillo, H. (2003). Análisis Multivariado: un manual para investigadore. Madrid: Biblioteca Nueva.
  3. Hair, J.F., Anderson, R.E., Tatham, R.L. y Black, W.C. (1998/1999). Análisis multivariable. Madrid: Prentice-Hall.
  4. Tabachnick, B.G. y Fidell, L.S. (2001). Using multivariate statistics. Boston: Ally & Bacon.  
  5. Young, F.W. (1981). Quantitative analysis of qualitative data. Psicometrika, 46, 357-388.

 

 

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A.3.2.Modelo General de análisis estadístico

  1. Amón, J. (1991): Introducción al análisis multivariante (Cálculo matricial). Barcelona: P.P.U.
  2. Behrens, J.T. (1997). Principles and procedures of exploratory data analysis. Psychological Methods, 2 (2), 131-160.
  3. Box, G.E.P.; Hunter, W.G., y Hunter, J.S. (1978). Statistics for experimenters. An introduction to design, data analysis and model building. Chichester: John Wiley & Sons. Capítulo 14 (pp.543-509).
  4. Catena, A.; Ramos, M.M. y Trujillo, H. (2003). Análisis Multivariado: un manual para investigadores. Madrid: Biblioteca Nueva. ISBN: 84-9742-115-9. Cód. Univ. Jaén: 519.237 (519.2 CAT ana). http://www.bibliotecanueva.es/
  5. Cohen, J. (1988, 2nd. Ed.). Statistical power analysis for the behavioral sciences. Hillsdale, NJ.: Lawrence Erlbaum Associates.
  6. Freixa, M., Salafranca, L., Guardia, J., Ferrer, R. y Turbany, J. (1992). Análisis exploratorio de datos: Nuevas técnicas estadísticas. Barcelona: PPU.
  7. Hays, W.L. (1994, 5th Ed.): Statistics. New York: Holt, Rineharth and Winston. (Original de 1963). Capítulos 7 (pp.267-310) y 10 (pp.376-422).
  8. Judd, C.M. y McClelland, G.H. (1989). Data analysis: A model comparison approach. San Diego, CA: Harcout, Brace, Jovanovich.
  9. Larson, R.E. y Hostetler, R.P. (1989, 2ª Ed. español). Cálculo y geometría analítica. Madrid: McGraw-Hill.
  10. Maxwell, S.E. y Delaney, H.D. (1990). Designing experiments and analyzing data: a model comparison perspective. Wadsworth Belmont, California: International Student Ed. Capítulos 1 y 2 (pp.3-60).
  11. McPherson, G. (1990). Statistics in scientific investigation. Its basis, application, and interpretation. New York: Springer-Verlag.
  12. Palmer. A. (1995). El Análisis Exploratorio de Datos. Madrid: Pirámide.
  13. Peña, D. (1987): Estadística. Modelos y métodos 1: Fundamentos. Madrid: Alianza Universidad.
  14. Peña, D. (1987): Estadística. Modelos y métodos 2. Modelos Lineales y Series Temporales. Madrid: Alianza Universidad.
  15. Ramos, M.M.; Catena, A. y Trujillo, H. (2004). Manual de Métodos y Técnicas de Investigación en Ciencias Del Comportamiento. Madrid: Biblioteca Nueva. ISBN: 84-9742-227-9. http://www.bibliotecanueva.es/
  16. San Martín, R. y Pardo, A. (1989). Psicoestadística. Contrastes paramétricos y no paramétricos. Madrid: Pirámide. Capítulo 3 (pp. 63-111).
  17. Seber, G.A.F. y Wild, C.J. (1989). Nonlinear regression. New York: John Wiley & Sons.
  18. Siegel, S. (1970). Estadística no paramétrica aplicada a las Ciencias de la Conducta. México: Trillas. Capítulo 4  (pp.56-83).
  19. Smith, A.F. y Prentice, D.A. (1993). Exploratory Data Analysis. En G. Keren y Ch. Lewis (Eds.). A Handbook for Data Analysis in the Behavioral Sciences 2. Statistical issues (pp. 349‑390). Hove: Lawrence Erlbaum Associates.
  20. Tatsuoka, M. (1993). Elements of the general linear model. En G. Keren y Ch. Lewis (Eds.). A Handbook for Data Analysis in the Behavioral Sciences 2. Statistical issues (pp. 3‑41). Hove: Lawrence Erlbaum Associates.
  21. Valderrama, M.J. (1989). Métodos matemáticos aplicados a las ciencias experimentales. Madrid: Pirámide. Capítulo 14 (pp.308-323).

 

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A.3.3.Manuales de SPSS 11.0/12.0

  1. Balluerka, N. y Vergara, A.I. (2002). Diseños de investigación experimental en psicología: modelos y análisis de datos mediante el SPSS 10.0. Madrid: Pearson Educación. Cód. Univ. Jaén: 159.9.07 (159.9 BAL dis)
  2. Camacho, J. (2005). estadística con SPSS para Windows versión 12. Madrid: RA-MA.
  3. Díaz de Rada, V. (2002). Técnicas de análisis multivariante para investigación social y comercial: (ejemplos prácticos utilizando SPSS versión 11). Madrid: RA-MA. Cód. Univ. Jaén: 681.3SPSS/519.237 (519.2 DIA tec)
  4. Lizasoain, L. y Joaristi, L. (2003). Gestión y análisis de datos con SPSS. Versión 11. Madrid: Thomson Paraninfo.
  5. Pardo, A., Ruiz, M.A. (2002). SPSS 11: guía para el análisis de datos. Madrid: McGraw-Hill/Interamericana de España. Cód. Univ. Jaén: 681.31.066 SPSS/519.23 (681.3 PAR sps).
  6. Pérez, César (2003). Técnicas estadísticas con SPSS. Madrid: Prentice. Cód. Univ. Jaén: 519.22 (519.2 PER tec y 519.2 PER tec   CD-ROM).
  7. Material disponible en la página Web de la Universidad de Jaén

 

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A.3.4.Regresión

  1. Aiken L.S. and West, S.G. (1991). Multiple regression. Testing and interpreting interactions. London: SAGE publications.
  2. Dobson, A.J. (1990). An introduction to generalized linear models. New York: Chapman and Hall.
  3. Domènech, J.M. y Riba, M.D. (1985). Métodos Estadísticos. Modelo Lineal de Regresión. Barcelona: Herder.
  4. Draper, N.R. y Smith, H. (1981, 2nd Ed.) Applied regression analysis. New York: John Wiley & Sons (original de 1966).
  5. Giri, N.C. (1996). Multivariate Statistical Analysis. New York: Marcel Dekker.
  6. Hays, W.L. (1994, 5th Ed.): Statistics. New York: Holt, Rineharth and Winston. (Original de 1963). Capítulos 14 a 16 (pp.597-809).
  7. Hocking, R.R. (1996). The analysis if linear models. Regression and analysis of variance. Chichester: John Wiley & Sons.
  8. Keppel, G. y Zedeck, S. (1989). Data Analysis for Research. Analysis of variance and multiple regression/ correlation approaches. New York: Freeman and Company.
  9. Kleinbaum, D.G., Kupper, L.L. y Muller, K.E. (1988, 2nd Ed.). Applied regression analysis and other multivariable methods. Belmont, CA: Duxbury Press. (Original de 1978).
  10. Krzanowski, W.J. (1988, 1990, 1993, 1996). Principles of Multivariate analysis. A user’s perspective. Clarendon Press, Oxford: Oxford University Press.
  11. Manly, B. (1992). The Design and Analysis of Research Studies. Cambridge: Cambridge University Press. Capítulo 4 (pp.87-131).
  12. McCullagh,P. and Neilder, J.A. (1989). Generalized linear models (2nd Ed.). New York: Chapman and Hall.
  13. Pedhazur, E.J. (1982): Multiple Regression in Behavioral Research. Explanation and prediction. New York: Holt, Rinehart & Winston (original de 1973).
  14. Pedhazur, E.J. and Schmelkin, L.P. (1991). Measurement, Design and Analysis: An integrated approach. Hillsdale, NJ.: Lawrence Erlbaum Associates.
  15. Peña, D. (1987): Estadística. Modelos y métodos 2. Modelos Lineales y Series Temporales. Madrid: Alianza Universidad. Capítulos 11 y 12 (pp.187-340).
  16. Peña, D. y Romo, J. (1995). Introducción a la estadística para las ciencias sociales. Madrid: McGraw-Hill.
  17. Rencher (1995). Methods of Multivariate Analysis. John Wiley & Sons.
  18. San Martín, R. y Pardo, A. (1989). Psicoestadística. Contrastes paramétricos y no paramétricos. Madrid: Pirámide. Capítulos 8 (pp. 322-347) y capítulos 10 a 12 (pp.395-488).
  19. Tabachnik, B.G. y Fidell, L.S. (1989). Using multivariate statistics. New York: Harper Collins.
  20. Wang, S-G. and Chow, S-Ch. (1996). Advanced Linear Models. New York: Marcel Dekker. ISBN: 0-8247-9169-X. 
  21. Wickens, T.D. (1994). The Geometry of Multivariate Statistics. Hillsdale, NJ.: Lawrence Erlbaum Associates.

 

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A.3.5.MANOVA-MANCOVA

  1. Amón, J. (1991). Introducción al análisis multivariante (Cálculo matricial). Barcelona. PPU.
  2. Ato, M. y Vallejo, G. (2007). Diseños experimentales en Psicología. Madrid: Pirámide.
  3. Balluerka, N. y Vergara, A.I. (2002). Diseños de Investigación experimental en Psicología. Madrid: Prentice Hall. Especialmente los capítulos 5 y 6 (pp.27-88).
  4. Bechofer, R.E.; Santner, T.J. y Goldsman, D.M. (1995). Design and analysis of experiments for statistical selection, screening and multiple comparisons. Chichester: John Wiley & Sons.
  5. Bird, K.D. y Hadzi-Pavlovic, D. (1983). Simultaneous test procedures and the choice of a test statistics in MANOVA. Psychological Bulletin, 93, 167-178.
  6. Bock, R.D. (1975). Multivariate statistical methods in behavioral research. NY: McGraw-Hill.
  7. Bogartz, R.S. (1994). An introduction to the analysis of variance. Westport, CT: Praeger Publishers/Greenwood Publishing Group, Inc.
  8. Box, G.E.P.; Hunter, W.G., and Hunter, J.S. (1978). Statistics for experimenters. An introduction to design, data analysis and model building. Chichester: John Wiley & Sons.
  9. Bray, J.H. y Maxwell, S.E. (1985). Multivariate analysis of variance. Beverly Hills, CA: Sage.
  10. Catena, A.; Ramos, M.M. y Trujillo, H. (2003). Análisis Multivariado: un manual para investigadores. Madrid: Biblioteca Nueva. ISBN: 84-9742-115-9. Cód. Univ. Jaén: 519.237 (519.2 CAT ana). http://www.bibliotecanueva.es/
  11. Cohen, J. (1988). Statistical power analysis for the behavioral sciences (2nd edition). Hillsdale, NJ: Erlbaum.
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  30. Montgomery  D. C. (1991). Diseño y Análisis de  Experimentos. Grupo Editorial Iberoamérica.
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  45. Tabachnick, B.G. y Fidell, L.S. (2001). Using Multivariate Statistics. Boston, MA: Allyn & Bacon.
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  47. Wilkinson, L. (1990). SYSTAT. The system for statistics.
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  49. Winer, B.J. (1971). Statistical Principles in Experimental Design. NY: McGraw-Hill.

 

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A.3.6.Análisis Factorial

  1. Bisquerra, R. (1989). Introducción conceptual al análisis multivariable. Un enfoque informático con los paquetes estadísticos SPSS-X, LISREL y SPAD. Barcelona: PPU.
  2. Catena, A.; Ramos, M.M. y Trujillo, H. (2003). Análisis Multivariado: un manual para investigadores. Madrid: Biblioteca Nueva. ISBN: 84-9742-115-9. Cód. Univ. Jaén: 519.237 (519.2 CAT ana). http://www.bibliotecanueva.es/
  3. Ferrando, P.J. (1994). Introducción al análisis factorial. Barcelona: PPU.
  4. Fabrigar, L.R. y otros (1999). Evaluating the use of Exploratory Factor Analysis in Psychological Research. Psychological Methods, 272-299.
  5. Lohelin, J.C. (1992, 2nd. Ed.). Latent variable models. An introduction to factor, path, and structural analysis. Hillsdale, NJ.: Lawrence Erlbaum Associates.
  6. Martínez-Arias, R. (1995). Psicometría: Teoría de los Tests Psicológicos y Educativos. Madrid: Síntesis, Psicología.
  7. Muñiz, J.L. y otros (1996). Psicometría. Madrid: Universitas.

 

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A.3.7.Análisis de Clúster

  1. Breckenridge, J. N. (1989). Replicating cluster analysis: Method, consistency, and validity. Multivariate Behavioral Research, 24, 147- 161.
  2. Catena, A.; Ramos, M.M. y Trujillo, H. (2003). Análisis Multivariado: un manual para investigadores. Madrid: Biblioteca Nueva. ISBN: 84-9742-115-9. Cód. Univ. Jaén: 519.237 (519.2 CAT ana). http://www.bibliotecanueva.es/
  3. Estarelles, R., De la Fuente, E.I. y Olmedo, P. (1992). Aplicación y valoración de diferentes algoritmos no-jerárquicos en el análisis cluster y su representación gráfica. Anuario de Psicología, 55, 63-90.
  4. Huang, Z. (1997). A Fast Clustering Algorithm to Cluster Very Large Categorical Data sets in Data Mining. En Proceedings of SIGMOD Workshop on Research Issues on Data Mining and Knowledge Discovery.
  5. Kaufman, L., and Rousseeuw, P.J. (1990). Finding Groups in Data: An Introduction to Cluster Analysis. NY: Wiley.

 

 

 

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A.3.8.Análisis Discriminante

  1. Catena, A.; Ramos, M.M. y Trujillo, H. (2003). Análisis Multivariado: un manual para investigadores. Madrid: Biblioteca Nueva. ISBN: 84-9742-115-9. Cód. Univ. Jaén: 519.237 (519.2 CAT ana). http://www.bibliotecanueva.es/
  2. Cooley, W. W., & Lohnes, P. R. (1971). Multivariate data analysis. New York: Wiley.
  3. Dalgleish, L. I. (in press). Discriminant analysis: Statistical inference using the jackknife and bootstrap procedures. Psychological Bulletin.
  4. Huberty, C. J. (1984). Issues in the use and interpretation of discriminant analysis. Psychological Bulletin, 95, 156-171.
  5. Huberty, C.J. (1994). Applied Discriminant Analysis. N.Y.: Wiley.
  6. Huberty, C.J. y Wienbaker, J.M. (1992). Variable importance in Multivariate group comparisons. Journal of Educational Statistics, 17, 75-91.
  7. Klecka, W.R. (1982). Discriminant analysis. Beverly Hills. CA: Sage.
  8. Stevens, J. (1996). Applied multivariate statistics for the social sciences (3ª ed.). Mahwah, NJ: Lawrence Erlbaum Associates

 

 

 

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A.3.9.Análisis Categórico

  1. Agresti, A. (1990). Categorical Data Analysis. New York: John Wiley.
  2. Agresti, A. (1996). An introduction to categorical data analysis. Chichester: John Wiley & Sons.
  3. Ato, M. y López, J.J. (1996). Análisis estadístico para datos categóricos. Madrid: Síntesis Psicología.
  4. Backeman, R. y Quera, V. (1996). Análisis de la interacción. Análisis secuencial con SDIS y GSEQ. Madrid: Ra-ma.
  5. Bakeman, R. y Robinson, B.F. (1994). Understanding Log-Linear Analysis with ILOG. Hillsdale, NJ.: Lawrence Erlbaum Associates.
  6. Botella, J.; León, O. y San Martín, R. (1993). Análisis de Datos en Psicología I. Madrid: Pirámide. Capítulo 2 (pp.47-80).
  7. Denzin, N.K. and Lincoln, Y.S. (Eds.) (1994). Handbook of qualitative research. Thousand Oaks, CA: Sage Publications, Inc.
  8. Hays, W.L. (1994, 5th Ed.): Statistics. New York: Holt, Rineharth and Winston. (Original de 1963). Capítulo 18 (pp.848-900).
  9. Hosmer, D.W. y Lemeshow, S. (1989). Applied Logistic Regression. New York: Wiley.
  10. Kleinbaum, D.G. (1994). Logistic regression. New York: Springer-Verlag.
  11. Kleinbaum, D.G., Kupper, L.L. y Muller, K.E. (1988, 2nd Ed.). Applied regression analysis and other multivariable methods. Belmont, CA: Duxbury Press. (Original de 1978). Capítulo 22 (pp.520-559)
  12. Maxwell, J.A. (1996). Qualitative research design: An interactive approach. Sage, Thousand Oaks, Cal. Applied social research methods series 41.
  13. Pardo, A. y San Martín, R. (1994). Análisis de Datos en Psicología II. Madrid: Pirámide. Capítulo 13 (pp.551-594).
  14. Patton, M.Q. (1990, 2nd Ed.). Qualitative evaluation and research methods. Thousand Oaks, CA: Sage Publications, Inc.
  15. Plackett, R.L. (1981). The Analysis of Categorical Data. London: Charles Griffin.
  16. Wickens, T.D. (1989). Multiway contingency tables analysis for the social sciences. Hillsdale, NJ.: Lawrence Erlbaum Associates.
  17. Wickens, T.D. (1998). Categorical data analysis. Annual Review of Psychology, 49, 537-558.

 

 

 

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A.3.10.Análisis de Ecuaciones estructurales

  1. Catena, A.; Ramos, M.M. y Trujillo, H. (2003). Análisis Multivariado: un manual para investigadores. Madrid: Biblioteca Nueva. ISBN: 84-9742-115-9. Cód. Univ. Jaén: 519.237 (519.2 CAT ana). http://www.bibliotecanueva.es/
  2. Bollen, K. A. (1989). Structural equations with latent variables. New York, NY: John Wiley & Sons.
  3. Hoyle, R. H. (1995). Structural equation modeling: Concepts, Issues, and Applications. Thousand Oaks, CA: Sage Publications, Inc.
  4. Hox, J.J. y Bechger, T.M. (199x). An introduction to structural equation modeling. Family Sciences Review, 11, 354-373.
  5. Kline, R.B. (1998). Principles and practice of structural equation modeling. NY: Guilford Press.
  6. Loehlin, J. C. (1998) Latent Variable Models: an introduction to factor, path, and structural analysis. Mahwah, N.J.: Lawrence Erlbaum Associates.
  7. Saris, W. E. (1999). Structural Equation Modelling. In H. Adèr & G. J. Mellenbergh, (eds.), Research methodology in the social, behavioural and life sciences (pp. 220-239). London: Sage.

 

 

 

A.3.11.Análisis de series temporales mediante ARIMA

 

  1. Anguera, M.T.; Arnau, J.; Ato, M.; Martínez, R.; Pascual, J. y Vallejo, G. (1995). Métodos de Investigación en Psicología. Madrid: Síntesis-Psicología. Capítulos 6, 7 y 8 (pp.163-242).
  2. Arnau, J (1984). Diseños Experimentales en Psicología y  Educación, Volumen II. Méjico: Trillas.
  3. Arnau, J (2001). Diseños de series temporales: técnicas de análisis. Barcelona: Ediciones de la Universidad de Barcelona.
  4. Ato, M. y Vallejo, G. (2007). Diseños experimentales en Psicología. Madrid: Pirámide. Capítulo 12 (pp. 545-638).
  5. Barlow, D.N. y Hersen, M. (1984). Diseños Experimentales de Caso Único: Estrategias para el Estudio del Cambio Conductual. Barcelona: Martínez Roca.
  6. Kazdin(1998). Methodological Issues and Strategies in Clinical Research. APA., Washington.D.C.
  7. Martínez Arias, M.R. (1984). Diseños Experimentales y Cuasi-experimentales con Sujeto Único en Modificación de Conducta. En J.Mayor y F.J. Labrador (Eds.) Manual de Modificación de Conducta. Madrid: Alianza Universidad.
  8. Martínez Arias, M.R. (1984). El Análisis de los Datos de Diseños con Sujeto Único. En J.Mayor y F.J. Labrador (Eds.) Manual de Modificación de Conducta. Madrid: Alianza Universidad.
  9. Peña, D. (1987). Estadística. Modelos y Métodos. Vol 2. Modelos lineales y series temporales. Madrid: Alianza Universidad Textos.
  10. Pereda, S. (1987). Psicología Experimental, Volumen I. Metodología.  Madrid: Pirámide. Capítulo 24, (pp.551-590).
  11. Vallejo, G. (1996). Diseño de series temporales interrumpidas. Barcelona: Ariel. Bollen, K. A. (1989). Structural equations with latent variables. New York, NY: John Wiley & Sons.

 

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Le agradeceríamos que contribuyese a que esto fuese un sistema de intercambio de información. No dude en enviar sus sugerencias.

Manuel M. Ramos-Álvarez, Universidad de Jaén, Paraje Las Lagunillas s.n. –Edificio D-2, 23.071, Jaén.

mramos@ujaen.es