LAPIC, S.A. DE C.V.
CONVOCATORIA
Estancia de Investigación en
“Psicología y Aeroespacial”
ü Dirigido a: Psicólogos
ü Objetivo: Proporcionar los elementos teóricos, metodológicos y prácticos para comprender y aplicar la Psicología y Aeroespacial
CONTENIDO
Módulo 1 “Metodología de la investigación”
1 Fundamentos introductorios a la investigación
1.1. Referentes conceptuales
1.2.1 Concepto de investigación
1.2.2 Concepto de metodología de la investigación
1.2. Etapas de la investigación
1.3. Dimensiones de la investigación
1.4. Métodos generales de la investigación
2 Proyecto de investigación
2.2 Construcción del objeto de estudio
2.3 Planteamiento y problematización del problema
2.4 Justificación
2.5 Propósitos, objetivos y metas de la investigación
2.6 Formulación de hipótesis
2.6.1 Tipos e identificación de variables
2.7 Muestreo
2.8 Diseño de la investigación
3 Perspectiva teórica
3.2 Funciones del marco teórico
3.3 Proceso de revisión documental
3.4 Registros documentales
3.5 Construcción de perspectiva teórica
3.6 Registros bibliográficos
4 Recogida de datos
4.2 Encuesta, cuestionario y entrevista
4.3 Observación
4.4 Escalas de medición
4.5 Experimento
5 Informe final
5.2 Análisis de datos
5.3 Enjuiciamiento y conclusiones
5.4 Sugerencias y recomendaciones
5.5 Reporte de investigación
Módulo 2 “Estadística Paramétrica y No paramétrica”
1. Introducción: Repaso de Estadística, conceptos y definiciones.
1.1 Repaso de conceptos y definiciones de Estadística
1.2 La probabilidad ¿Qué es y cómo se cuantifica?
1.3 Medidas de tendencia central y medidas de dispersión.
1.3.1 La media, la mediana y la moda
1.3.2 La varianza y la desviación estándar
1.4 Cálculo de probabilidades: los histogramas, las funciones y distribuciones de probabilidad.
1.4.1 Eventos aleatorios (variables aleatorias) discretos y continuos
1.4.2 Cálculo de probabilidades en variables aleatorias discretas: El histograma.
1.4.3 Distribuciones de probabilidad.
1.4.4 Funciones de densidad de probabilidad
1.4.5 Cálculo de probabilidades con función de densidad de probabilidad normal o gaussiana.
1.4.6 La función de densidad de probabilidad normal estándar.
1.4.7 El cálculo de la probabilidad utilizando la normal estándar y las tablas correspondientes.
2. Teoría del muestreo
2
2.1 Tipos de muestreo
2.2 Muestreo aleatorio simple
2.3 Muestreo sistemático
2.4 Muestreo estratificado
2.5 Muestreo de racimo.
2.6 Diseño de un experimento: el proceso que se sigue para tomar decisiones.
2.7 Distribuciones de probabilidad muestrales
2.8
2.7.1 Las estadísticas necesarias para calcular la distribución normal muestral
2.7.2 Media muestral
2.7.3 Error estándar
2.7.4 Cálculo de probabilidades con muestras
2.8 El teorema del límite central y una primera forma de determinar el tamaño adecuado de la muestra
2.9 El multiplicador de población finita.
3. Estimaciones puntuales y de intervalo. La base de la inferencia estadística.
5.6 Consideraciones para calcular verdaderas estimaciones de intervalo
5.6.1 El verdadero cálculo del error muestral cuando se desconoce la desviación estándar de la población.
5.6.2 La estimación de intervalo.
5.7 La distribución t-Student
5.7.1 Los parámetros para calcular la distribución t-Student y su empleo para el cálculo de estimaciones de intervalo.
5.8 Estimaciones de intervalo para comparar medias.
5.8.1 Estimaciones de intervalo para muestras apareadas grandes y pequeñas.
5.8.1.1 Estimación de intervalo para muestras apareadas grandes
5.8.1.2 Estimación de intervalo para muestras apareadas pequeñas
5.8.2 Estimaciones de intervalo para muestras independientes
5.9 Cómo determinar el intervalo de confianza
4. Prueba de hipótesis: La técnica clásica
4.1 Comprobación de hipótesis de una sola muestra.
4.1.1 Ejemplos de los diferentes tipos de prueba de hipótesis con técnica clásica aplicados a una muestra simple.
4.1.1.1 Pruebas de hipótesis para demostrar igualdad de la media muestral con una media poblacional conocida o hipotética.
4.1.1.2 Pruebas de hipótesis para demostrar desigualdad de la media muestral con una media poblacional conocida o hipotética.
4.1.1.3 Ejemplos de pruebas de hipótesis de cola superior
4.1.1.4 Ejemplos de pruebas de hipótesis de cola inferior.
4.2 Pruebas de hipótesis para comparar muestras.
5. Prueba de hipótesis: Las técnicas Ji- cuadrada y ANOVA
4
5
5.1 La técnica Ji-Cuadrada
5.1.1 Prueba de hipótesis para demostrar independencia.
5.1.2 Distribución de probabilidad ji-cuadrada.
5.1.3 Algunas consideraciones a tomar con la prueba ji-cuadrada.
5.1.4 Prueba de hipótesis ji cuadrada para bondad de ajuste (determinar la función de probabilidad a emplear en un grupo de datos).
5.1.5 Prueba de hipótesis ji-cuadrada para hacer inferencias sobre la varianza de una sola población (o muestra).
5.1.6 Haciendo estimaciones de intervalos de varianzas.
5.2 Prueba ANOVA.
5.2.1 La función de probabilidad F.
5.2.2 La prueba F.
5.2.3 Prueba ANOVA para probar la igualdad en la varianza entre dos muestras. El caso de la cola superior.
6. Estadística multivariada: Regresión lineal simple y multivariada.
5.3 El coeficiente de correlación y su interacción con la covarianza.
5.4 El modelo regresión lineal simple para establecer relaciones estadísticas entre variables y hacer pronósticos básicos.
5.4.1 Determinación de los coeficientes del modelo de regresión.
5.4.2 Otras Pruebas
Módulo 3 “Diseños de investigación en Psicología”
1. La investigación científica
1.1 Planificación de la investigación científica
1.2 Nivel teórico-conceptual
1.3 Nivel técnico-metodológico
1.4 Nivel analítico-estadístico
2. Tipos de diseños
2
2.1 Diseños experimentales clásicos
2.2 Definición y características
2.3 Clasificación de los diseños experimentales clásicos
2.4 Análisis de datos para este tipo de diseños
3. Diseños experimentales de N=1
3
3.1 Definición y características
3.2 Clasificación de los diseños de N=1
3.3 Análisis de datos para este tipo de diseños
4. Diseños cuasi-experimentales
4
4.1 Definición y características
4.2 Clasificación de los diseños cuasi-experimentales
4.3 Análisis de datos para este tipo de diseños
5. Diseños no-experimentales
5
5.1 Definición y características
5.2 Clasificación de los diseños no-experimentales
5.3 Análisis de datos para este tipo de diseños
Módulo 4 “La Investigación Cualitativa”
1. La investigación empresarial
1
1.1. El protocolo de investigación
1.2. La muestra.
1.3. Instrumentos de evaluación
1.4. Instrumentos de ‘observación
1.5. Técnicas Proyectivas
1.6. Técnicas de Entrevista
1.7. Codificación y Análisis de los Datos
1.8. Software MAXQDA
1.9. Presentación de los Resultados
1.10. Caso de empresa (animatic, video comercial, audio, impreso, prueba de concepto, olor, sabor, uso de software, etc.)
2. Práctica de moderación
3. Práctica de entrevista face to face
4. Práctica de análisis tradicional
5. Práctica de análisis semiológico
6. Práctica de análisis con Software
7. Práctica de análisis de pruebas proyectiva
8. Práctica de presentación de resultados
Módulo de 5 “Ergonomía Cognitiva”
1 Neuropsicología
1.1 Funciones del Sistema Nervioso
1.2 Sistema Nervioso Central
1.3 Sistema Nervioso Periférico
1.4 Las Neuronas
1.5 Sinapsis
1.6 Los cinco Sentidos
1.7 Percepción
1.8 Memoria
1.9 Emoción
1.10 Aprendizaje
2 Psicología cognitiva
2.1 El modelo cognitivo
2.1.2 Vygotsky
2.1.3 Piaget
2.2 El sistema cognitivo
2.3 Las distorsiones cognitivas
2.4 El modelo cognitivo conductual
3 Modelos de estilos de aprendizaje
3.1 Modelo de los Cuadrantes Cerebrales de Herrmann
3.2 Modelo de Felder y Silverman
3.3 Modelo de Kolb
3.4 Modelo de Programación Neurolingüística de Bandler y Grinder
3.5 Modelo de los Hemisferios Cerebrales
3.6 Modelo de las Inteligencias Múltiples de Gardner
4 Estrategias de enseñanza
4.1 Metáfora
4.2 El Pensamiento Visual
4.3 La Fantasía
4.4 Aprendizaje Multisensorial
4.5 Experiencia Directa
5 La ergonomía cognitiva y sus aplicaciones
5.1 La interfaz como soporte de información en productos y entornos
5.2 Principales componentes del sistema cognitivo y su implicación en el diseño de interfaces
5.3 Ergonomía cognitiva y diseño centrado en el usuario.
5.4 Técnicas de evaluación de la usabilidad de entornos, objetos y productos.
5.5 Factores Psicosociales
5.6 Psicología Aeroespacial
6 La investigación empresarial
6.1 El brief empresarial
6.2 Aspectos Financieros
6.3 Aspectos Logísticos
6.4 La muestra
6.5 Instrumentos ad hoc
6.6 Codificación y análisis de datos
6.7 Elaboración del reporte
6.8 Caso de empresa (animatic, video comercial, audio, impreso, prueba de concepto, olor, sabor, uso de software, etc.)
7 Práctica de entrevista face to face
8 Práctica de análisis con Software Super Lab
9 Práctica a de análisis de pruebas cognitivas
10 Práctica de presentación de resultados
Módulo de especialidad “Psicología Aeronáutica”
1 La Psicología Aeronáutica (PA)
1.1 Definiciones y contribuciones de las distintas ramas de la psicología a la actividad aeronáutica y aeroespacial.
2 Marco conceptual
2.1 Historia de la PA.
2.2 Trabajo Interdisciplinario
2.3 Relación entre psicología aeronáutica y ergonomía.
2.4 Factores Psicosociales (Ps), CRM,
2.5 PA, salud y seguridad.
2.6 La PA en México.
3 Factores Psicosociales (Ps)
3.1 Definición y aplicaciones.
3.2 El modelo SHEL.
3.3 Ergonomía.
3.4 Modelo de Leplat & Cuny.
3.5 Cambios tecnológicos y factores humanos.
3.6 El sistema socio técnico aeronáutico
3.7 la visión sistémica.
3.8 Capacidades y limitaciones humanas.
3.9 El error humano.
4 El factor humano y la máquina.
4.1 Interfaces: hombre-hombre-máquina-sistemas-ambiente.
4.2 Psicología y ergonomía.
4.3 Psicología percepción y diseño.
4.4 Displays.
5 El factor humano y el material y soporte lógico.
5.1 Sistemas.
5.2 Procedimientos operativos estándar.
5.3 Informática y vuelo.
5.4 Automatización: ventajas y problemas.
6 La investigación empresarial
6.1 El brief empresarial
6.2 Aspectos Financieros
6.3 Aspectos Logísticos
6.4 La muestra
6.5 Instrumentos ad hoc
6.6 Codificación y análisis de datos
6.7 Elaboración del reporte
6.8 Caso de empresa (factores psicosociales, ergonomía y ergonomía cognitiva en diferentes industrias)
7 Práctica de entrevista face to face
8 Práctica de análisis tradicional
9 Práctica de análisis semiológico
10 Práctica de análisis con Software
11 Práctica de análisis de pruebas proyectivas
12 Práctica de análisis con Software Super Lab
13 Práctica a de análisis de pruebas cognitivas
14 Práctica de presentación de resultados