Plan de Estudios

El curso introduce al estudiante en el análisis descriptivo de datos cuantitativos. Los contenidos abarcan desde el manejo básico de bases de datos hasta medidas de tendencia central, de dispersión y medidas de posición. El curso ambienta a el/la estudiante en el uso y manejo del software SPSS. Las clases están dividas en módulos teóricos y prácticos. En estos últimos, se desarrollan casos de estudios para enseñar estrategias de resolución de problemas aplicando lo enseñado en los módulos teóricos. Se realizan dos tareas y un trabajo final para reforzar el aprendizaje y evaluar a los estudiantes.

Este curso es una introducción a la metodología general de investigación, con énfasis en el diseño cuantitativo de investigación social. Específicamente, aborda los fundamentos de la lógica y el diseño en investigación social cuantitativa. Se estudian las principales etapas de la investigación, desde la formulación del problema, pregunta de investigación, redacción de hipótesis, identificación de objetivos, identificación de variables, selección de indicadores, formulación del marco teórico del problema estudiado, hasta el planteamiento de los métodos y técnicas más adecuadas, según el objeto de estudio.

El curso estudia las principales técnicas para establecer relaciones entre dos variables. Se enfatiza en la comprensión de procedimientos estadísticos e interpretación de resultados, así como el uso de herramientas computacionales. Al final del curso el o la alumno/a, deberá ser capaz de realizar análisis estadísticos inferencial de los datos tanto primarios como secundarios. Las herramientas aprendidas durante este curso, permitirán a los/as estudiantes incorporar el análisis de datos en sus investigaciones y formular hipótesis estadísticas a ser contrastadas empíricamente. El software utilizado en este curso será el SPSS.

El curso introduce el uso del análisis de correlación y de regresión lineal y logística para establecer la existencia de relaciones entre variables de distintos niveles de medición. Se enfatizan la comprensión de procedimientos e interpretación de resultados, así como el uso de herramientas computacionales. Este es un curso con un importante componente práctico y aplicado al análisis de datos sociales.

El curso introduce a los principales métodos estadísticos de análisis exploratorio de datos multivariantes. Se enfatizan la comprensión de procedimientos e interpretación gráfica y numérica de resultados, así como el uso de herramientas computacionales. Al completar el curso, el estudiante deberá ser capaz de aplicar adecuadamente estos métodos mediante la herramienta computacional y de esbozar una síntesis de la información más relevante contenida en los datos primarios o secundarios analizados.

Parte importante de la validez de un análisis de datos cuantitativo se vincula con la representación y calidad de los datos que se analizan. El curso busca entregar herramientas para que los estudiantes comprendan los diferentes elementos, conceptos e ideas generales de los procedimientos y técnicas de muestreo probabilísticas más utilizadas.

Se comenzará presentando definiciones y conceptos claves de la teoría del muestreo para luego detallar métodos generales para seleccionar una muestra. Se revisarán diferentes tipos de muestreo aleatorio, tales como muestreo aleatorio simple, muestreo estratificado, muestreo sistemático y muestreo por conglomerados. Para cada una de estas técnica, se utilizará el software estadístico SPSS, específicamente el modulo para muestras complejas. Se finalizará el curso con ejemplos prácticos de Diseños Muestrales requeridos en Licitaciones Públicas. El curso se realizará con sesiones de clases expositiva y talleres de trabajo.

Este es un curso introductorio en modelos de ecuaciones estructurales. Los modelos de ecuaciones estructurales corresponden a un conjunto de técnicas multivariadas que permiten evaluar (a) la manera en que se relacionan un conjunto de variables observadas y si estas efectivamente miden un concepto teórico de interés (modelos de medición), y (b) si un conjunto de conceptos se relacionan según un modelo teórico propuesto (modelos estructurales). Se revisarán dos modelos de medición: el análisis factorial exploratorio y el análisis factorial confirmatorio. A su vez, se revisarán dos métodos para establecer relaciones entre variables: path analysis para relaciones entre variables observadas y modelos de ecuaciones estructurales para relaciones entre variables latentes.

Este curso enfatiza la comprensión de procedimientos e interpretación de resultados, así como el uso de herramientas computacionales. Tiene un importante componente práctico y aplicado al análisis de datos sociales.