De forma reciente, la crisis de replicación en psicología y en otras disciplinas condujo a la comunidad científica a tomar conciencia sobre la necesidad de modificar las prácticas científicas, tales como la flexibilidad en la recolección, el análisis y el reporte de datos, dado que éstas no contribuyen a una ciencia robusta y reproducible. El curso pretende enseñar habilidades prácticas para mejorar la forma como se hace investigación, entre otras, hacer pre-registro de estudios, calcular tamaños de efecto y realizar análisis de poder. En el curso se hará énfasis en las ciencias sociales, pero es igualmente relevante para otras disciplinas. Estas habilidades no suelen enseñarse en cursos de métodos cuantitativos, aunque resultan cruciales para mejorar la forma cómo se realiza inferencia estadística. El curso pretende formar investigadores más competentes, capaces de enfrentarse a los retos que imponen los cambiantes estándares científicos.
Objetivos Específicos:
Identificar prácticas científicas problemáticas y entender la importancia de modificar las prácticas científicas actuales.
Conocer diferentes aproximaciones a la estadística y reconocer concepciones erróneas de conceptos básicos.
Aprender estrategias prácticas para mejorar todo el proceso de investigación.
Comprender la importancia que la ciencia sea más transparente y aprender cómo se hace en la práctica.
Reconocer la importancia de evaluar continuamente las prácticas científicas.
Dirigido a:
Estudiantes de posgrado, últimos semestres de pregrado, profesionales en ciencias sociales u otras disciplinas científicas, docentes y profesionales en áreas científicas que estén interesados en mejorar la forma cómo hacen investigación.
Es necesario que los interesados en tomar el curso tengan conocimiento sobre metodología de investigación y estadística.
Temario
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Temario:
Sesión 1: Crisis de replicación en ciencia (4 horas)
Temas:
Causas y consecuencias de la crisis de replicación.
Posibles soluciones y ejemplos prácticos.
Al final de la sesión los estudiantes estarán en capacidad de:
Identificar prácticas científicas problemáticas.
Entender qué es la crisis de replicación.
Reconocer prácticas reproducibles.
Sesión 2: Inferencia estadística: problemas y avances (4 horas)
Temas:
Características de las aproximaciones a la inferencia estadística (frecuentista y bayesiana).
Concepciones erróneas de conceptos básicos (e.g. p-valor, intervalo de confianza, etc.).
Tipos de error en inferencia estadística (I y II).
Al final de la sesión los estudiantes estarán en capacidad de:
Entender las principales características de las diferentes aproximaciones a la estadística.
Identificar interpretaciones erróneas de conceptos básicos.
Comprender los diferentes tipos de error en la inferencia estadística.
Sesión 3: Herramientas para mejorar la investigación (4 horas)
Temas:
Estrategias para reducir errores de diseño y análisis (e.g. pre-registro).
Formas de evaluar la fortaleza de un resultado (e.g. tamaños de efecto).
Determinar la muestra de un estudio (e.g. análisis de poder).
Al final de la sesión los estudiantes estarán en capacidad de:
Hacer el pre-registro de un estudio.
Entender qué es un tamaño de efecto y calcular tamaños de efecto de estudios previos.
Determinar la muestra de un estudio mediante un análisis de poder.
Sesión 4: Ciencia abierta (4 horas)
Temas:
Principios de la ciencia abierta.
Estrategias prácticas para incrementar transparencia.
Al final de la sesión los estudiantes estarán en capacidad de:
Entender qué es la ciencia abierta y reconocer la importancia de la transparencia.
Manejar un proyecto de investigación usando Open Science Framework.
Información Adicional
Metodología:
El curso se desarrollará en 4 sesiones teórico-prácticas, de 4 horas cada una. El componente teórico consistirá en sesiones magistrales en las que se explicarán los temas. El componente práctico consistirá en ejercicios para aprender habilidades concretas de investigación que luego se podrán incorporar dentro de la práctica científica. En la mitad de cada sesión se realizará una pausa de 15 minutos.
