Métodos cuantitativos básicos

Ésta es la página del curso de métodos cuantitativos básicos, impartido por Javier Aparicio en el CIDE. Aquí encontrarán información relevante sobre los temas cubiertos en clase, el calendario de lecturas, tareas, ejercicios y otros avisos importantes.

Otoño 2017

[Vínculos clave: Lecturas asignadas / Datos y bitácoras]

Este es el primer curso de la secuencia de métodos cuantitativos, impartido en el 3er semestre de la Licenciatura en Ciencia Política y Relaciones Internacionales. El creciente uso de métodos cuantitativos en la investigación en Ciencias Sociales es una realidad insoslayable. Más allá del mundo académico, un sinnúmero de fenómenos –desde el uso de encuestas para medir preferencias electorales hasta la evaluación de políticas públicas concretas– pueden comprenderse de mejor manera a la luz de evidencia cuantitativa y estadística. Los objetivos centrales del curso son los siguientes:

  1. Comprender qué tipo de preguntas empíricas pueden responderse usando métodos cuantitativos, cómo hacerlo y cuáles no tanto.
  2. Comprender las técnicas básicas para el manejo de bases de datos, análisis exploratorio de datos y estadística descriptiva.
  3. Comprender los conceptos de distribución muestral, estimación de parámetros y prueba de hipótesis
  4. Estimar parámetros para caracterizar una variable y así como la posible relación entre dos variables.
  5. Aprender cómo pasar de los resultados estadísticos brutos a la interpretación y presentación persuasiva de los mismos.

Metodología y evaluación

Tendremos dos clases por semana los días lunes y miércoles de 8:00 a 10:00hrs en el salón Santa Fe 201. En la mayoría de las sesiones discutiremos aspectos teóricos de los diferentes métodos cuantitativos, y comentaremos algunas de las aplicaciones “del mundo real” más comunes en la literatura empírica. En ocasiones tendremos sesiones prácticas con Stata donde aplicaremos los conceptos vistos en clase. Sobra decir que la mayor carga del curso recaerá en cada uno de ustedes y del tiempo que dediquen a las prácticas en el laboratorio de cómputo y leyendo la literatura relevante.

A lo largo del curso usaremos Stata versión 14 o superior. Los laboratorios de cómputo del CIDE cuentan ya con Stata 15, misma que es altamente compatible con la versión 14 y (creo que) no les producirá conflicto alguno. Las bitácoras, ejercicios y datos usados durante las sesiones prácticas estarán disponibles en una carpeta virtual que les haré llegar por email. Otros recursos útiles están aquí: http://investigadores.cide.edu/aparicio/data

Su desempeño en el curso será evaluado de la siguiente manera:

  • Dos exámenes parciales: 30% cada uno, mismos que tendrán un componente teórico y otro aplicado.
  • Tareas, exámenes sorpresa y ejercicios estadísticos a entregarse en formato impreso: 25% en conjunto. No se aceptarán entregas tardías.
  • Trabajo final: 15% final, más adelante se darán los detalles.

Los fechas y detalles adicionales de exámenes y tareas se acordarán a lo largo del curso. La asistencia al curso es obligatoria y el profesor se reserva el derecho de penalizar las inasistencias injustificadas en su nota final.

Temario

El contenido del curso es como sigue:

  1. Métodos cuantitativos y Ciencias Sociales
    • Importancia de los métodos cuantitativos para la investigación en Ciencias Sociales
    • Poblaciones y muestras en Ciencias Sociales
  1. Descripción de datos con medidas de tendencia central, de dispersión y de posición
    • Variables aleatorias
    • Tendencia central: Promedio, mediana y moda de una población y de una muestra
    • Dispersión: Varianza, desviación estándar y coeficiente de variación de una población y de una muestra
    • Posición relativa: Cuartiles, deciles y percentiles.
    • Gráficas: Histogramas, diagramas de caja y kernels.
  1. Análisis exploratorio de datos
    • Recolección de datos
    • Estadística descriptiva vs. inferencial
    • Estadística univariada vs. multivariada
  1. Elementos de teoría de probabilidad y distribuciones muestrales
    • Probabilidad y distribuciones de probabilidad
    • Distribución normal de probabilidad
    • Distribuciones muestrales
    • Teorema del límite central
  1. Estimación de parámetros muestrales e intervalos de confianza
    • Estimadores puntuales
    • Error estándar de un estimador
    • Intervalos de confianza
  1. Inferencia y prueba de hipótesis
    • Pruebas de hipótesis sobre medias y proporciones
    • Comparación de medias (prueba t) y de proporciones
    • Interpretación del valor p
  1. Relaciones bivariadas
    • Asociación entre variables continuas: covarianza y correlación
    • Diagramas de dispersión
    • Variables discretas, tablas de contingencia y prueba chi cuadrada
  1. Regresión lineal simple
    • Modelo de regresión lineal simple (RLS)
    • Estimación e interpretación de los coeficientes del modelo RLS
    • Análisis de residuales y valores predichos
  1. Introducción a los modelos de regresión lineal múltiple (RLM / OLS) para variables dependientes continuas
    • El modelo de regresión lineal múltiple
    • Estimación e interpretación de los coeficientes del modelo

Bibliografía

Esta es una bibliografía preliminar.  Algunas lecturas y artículos adicionales serán proporcionados a lo largo del curso.

La mayor parte del curso seguirá el texto de Mendenhall (2010), el cual provee una muy buena introducción a la estadística. Los temas de regresión lineal seguirán a Dougherty (2006). Los ejercicios con Stata seguirán otras fuentes proporcionadas a lo largo del curso.

Recursos disponibles en la web:

  • Christopher Dougherty, de LSE, tiene una gran cantidad de muy detallados powerpoints de su libro de texto.
  • El portal de Stata de UCLA provee mucha información valiosa.

Lecturas asignadas

21 ago Presentación del curso y temario.
23 ago Visualizando datos con gráficas (pastel, barras, histogramas).
Medidas de tendencia central: media, mediana y moda.
Medidas de dispersión: desviación estándar y varianza.
Medidas de posición: percentiles y cuartiles.
(MBB caps. 1 y 2.)
28-30 ago
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