Universidad Nacional de ColombiaFacultad de Ciencias Humanas

Departamento de SociologíaCarrera de SociologíaBogotá, febrero de 2014

Métodos Cuantitativos - Código SIA 2015806

Programa académico 2014 - I

Profesor: A. Felipe Castro Torresa

Tipología: (C) DisciplinarCréditos: Tres (3)

Horario y lugar de clases:

Martes y jueves 7:00 a 9:00 Salón 228 Edificio 205 - Orlando Fals Borda1

1. Presentación

El curso presenta los conceptos generales de tres áreas del conocimiento estadístico de formageneral y aplicada. Se espera que quienes tomen este curso se encuentren en capacidad de discutircon cualquier profesional o equipo de profesionales, los resultados o las alternativas sobre el usode los métodos cuantitativos en contextos de investigación en Ciencias Sociales. No se trata de uncurso que profundiza en cada una de ellos, sino que busca dar una introducción a través de susfundamentos básicos, y de aplicaciones desarrolladas con fines pedagógicos.

La primera sección consiste en un repaso de los conceptos básicos de un curso de estadísticainicial (Estadística Social Fundamental o Análisis de Datos Cuantitativos son prerrequisito paratomar este curso). La segunda sección introduce los conceptos básicos del diseño de muestras ylas técnicas de estimación a partir de muestras probabilísticas. La tercera sección está dedicadaa la discusión de las técnicas de regresión, como herramientas para resumir las relaciones entrevariables. Finalmente, la cuarta sección presenta tres metodologías descriptivas para el análisis dedatos multivariados.

aDocente ocasional. E-mail: afcastrot@unal.edu.co1La atención a esudiantes por fuera del aula se realizará en espacios concertados por las personas que requieran

atención extra clase y el docente. Se recomienda solicitar estos espacios a través del correo electrónico con 3 díashábiles de antelación.

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2 Profesor: A. Felipe Castro Torres

2. Objetivos

Al finalizar el semestre académico se espera que las y los estudiantes están en capacidad de:

• Aplicar los conceptos básicos de probabilidad e inferencia para el planteamiento y pruebade sistemas de hipótesis estadísticas relacionadas con preguntas de investigación en CienciasSociales.

• Comprender el lenguaje y las implicaciones de un diseño muestral en el marco de una inves-tigación en Ciencias Sociales.

• Formular a interpretar el resultado de un modelo lineal simple y múltiple, a partir de pruebasde hipótesis clásicas sobre los parámetros.

• Formular y aplicar de forma adecuada un análisis descriptivo multivariado a partir de lastécnica de ACP, ACS y ACM.

• Desarrollar los objetivos descritos en el paquete estadístico R, en particular sobre la genera-ción de gráficos y tablas resumen.

3. Metodología

Sobre las clasesEl curso se desarrollará con base en dos tipos de sesiones: (i) unas magistrales donde se expondránlos conceptos y las herramientas básicas sobre cada uno de los temas, (ii) sesiones prácticas en elaula de informática para afianzar los conocimientos de las otras sesiones. La participación en clasey el trabajo en grupo son dos aspectos fundamentales para el buen desarrollo del curso, toda vezque involucran habilidades profesionales básicas para las Ciencias Sociales.

El curso tiene como componente transversal el manejo de un paquete estadístico. Existen múl-tiples alternativas y sería ideal que la selección del paquete fuera discresional, sin embargo, estaalternativa excede la capacidad del docente e implicaría tiempo adicional con el cual el curso nocuenta. Adicionalmente, la disponibilidad en las salas de informática de programas como: SPSS,Stata o SAS (por nombrar los más comunes) es muy reducida porque se trata de programas cuyouso requiere la compra de licencias. Por estas razones, el curso utilizará dos programas libres: R,para la realización de todos los análisis estadísticos y R Studio, como interfaz para realizar loscálculos. A continuación los vínculos para acceder a la descarga libre de ambos:

• http://www.laqee.unal.edu.co/CRAN/

• http://www.rstudio.com/ide/download/desktop

Para poder trabajar con estos dos programas en cualquier computador de la Universidad esnecesario contar con una memoria USB (mínimo de 2 GB). Como no todos los computadores de la

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Métodos Cuantitativos 3

Universidad tienen instalados los programas, cada vez que se requiera trabajar con ellos se deberáninstalar sobre la memoria.

Sobre las lecturasDurante el presente semestre la cantidad de lecturas obligatorias será reducida en comparacióncon lo que ha manejado el curso en versiones anteriores. Esto implica que el tiempo de trabajoindependiente deberá destinarse a la realización de los ejercicios que, aunque no harán parte deninguna nota explícita, serán la base para los parciales. No obstante cada sección tiene asociadauna bibliografía básica para que las personas interesadas puedan consultarla.

Adicionalmente, es responsabilidad de cada estudiante encontrar un artículo para cada unade las secciones en las que está dividido el curso. El artículo deberá hacer uso de los métodosque discute la sección. Sobre cada artículo se debe elaborar una crítica que no exceda las dospáginas, con el siguiente contenido: (i) descripción de la pregunta (problema) que aborda el artículo,(ii) descripción de la fuente de información utilizada, (iii) descripción del método (esta seccióndebe incluir una discusión sobre la posibilidad de utilizar otros métodos), (iv) discusión sobre lasconclusiones del artículo.

De las cuatro críticas que cada estudiante elaborará durante el semestre, se calificará una,seleccionada de manera aleatoria al final del semestre. Se recomienda que la selección del artículose haga a través de bases de datos de revistas de alto nivel para evitar la inclusión de artículos conproblemas serios de metodologìa, estadística o confianbilidad.

4. Contenido

4.1. Conceptos básicos de probabilidad e inferencia

¿Por qué utilizar datos y métodos estadísticos en Sociología?. Estadísticas y gráficos descripti-vos. Características de los gráficos. Variable aleatoria. Valor esperado. Independencia y Correlación.Distribución de probabilidad. Distribuciones discretas (Bernoulli, Binomial y Poisson). La Distri-bución Normal. Sistemas de hipótesis. Pruebas de hipótesis para una y dos muestras sobre: mediasy proporciones.

R: Directorio y área de trabajo, descarga de paquetes y activación de librerías, operacionesbásicas con datos. Estadísticas y gráficos descriptivos. Prueba de hipótesis para proporciones ymedias.

1. Introducción y presentación del curso

2. Batanero (2002)*

3. (Correa and Gonzalez 2002, Capítulos 1 y 2)*

4. (Dalgaard 2008, Chapters 1, 2, 3 y 5)

5. (Agresti and Finlay 2009, Chapters 1, 3, 4, 5, 6 and 7)

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4 Profesor: A. Felipe Castro Torres

4.2. Conceptos básicos de muestreo estadístico (encuestas)

¿Por qué es necesario trabajar con muestras y hasta dónde se puede llegar con ellas? Población,muestras probabilísticas y muestras no probabilísticas, marco muestral, tipos de diseños muestrales.Parámetro, estimador y estimación. El estimador de Horvitz-Thompson. "La Fábula de los elefantesde Basu". Encuestas y diseño de cuestionarios.

R: Funciones para la selección aleatoria de unidades de análisis (sample). Librería: survey yfunciones asociadas para la definición de los diseños muestrales y la estimación de totales, mediasy proporciones.

6. Bourdieu (1973)*

7. Maldonado (2009)*

8. Scheuren (2000)

9. (Agresti and Finlay 2009, Chapter 2)

10. Parcial 1

4.3. Regresión lineal simple y múltiple

¿Es posible hablar de causalidad cuando se analizan datos sociales? Variable dependiente,variable independiente. Coeficiente de correlación. Especificación de un modelo. Tipos de modelossegún su objetivo y las características de los datos (causalidad, descripción, resumen). Modelo linealsimple. Pruebas de hipótesis sobre los parámetros y evaluación del modelo. Modelo de regresiónlineal múltiple. Pruebas de hipótesis sobre los parámetros y evaluación del modelo.

R: Funciones para la estimación de modelos lineales y la extracción de las tablas resumen (lm).Funciones para la evaluación y comparación de modelos (plot, anova, stepwise)

11. (Bourdieu 2003, Introducción)*

12. Utts (2003)*

13. Powers and Xie (2008)

14. (Agresti and Finlay 2009, Chapters 9, 10 and 11)

15. (Dalgaard 2008, Chapters 6 and 7)

16. Parcial 2

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4.4. Estadística descriptiva multivariada

¿Qué tan útil es poder hablar y demostrar la existencia de asociaciones ? Gráficos y estadís-ticas para datos bivariados. Variables activas y variables ilustrativas. Gráficos y estadística paradatos multivariados: Análisis de Componentes Principales, Análisis de Correspondencias Simples,Análisis de Correspondencias Múltiples. Inercia, calidad de representación y contribución a los ejes.

R: Librería: ade4 y funciones asociadas para la realización de análisis descriptivos multivariados(dudi.pca, dudi.coa, dudi.acm). Funciones para la generación de gráficos descriptivos multivariados(s.corcicle, plotfp, s.class, scatter).

17. Bourdieu (1988)*

18. Lebaron (2007)*

19. Bartholomew (2002)

20. Pardo and Cabarcas (2001)

21. Pardo and Ortiz (2004)

22. Parcial 3

5. Evaluación

La evaluación del curso esta diseñada para verificar la apropiación y el uso correcto de losconceptos teóricos y las herramientas prácticas que se estudian en el curso, al tiempo que buscamotivar el trabajo y el compromiso con las actividades del mismo.

• Parciales (3) 50%

• Crítica artículo (4) 20%

• Trabjo final (1) 30%

Los parciales se realizarán de forma individual y escrita sobre las lecturas obligatorias, lasexplicaciones magistrales y los ejercicios que se desarrollan en las sesiones prácticas. Además,tendrán un componente práctico que se debe desarrollar en R.

Referencias

Agresti, A. and Finlay, B. (2009). Statistical Methods for Social Science. Pearson Education, 3edition.

Ahumada, J. (2003). R para principiantes. University of Hawaii.

(2014)

6 Profesor: A. Felipe Castro Torres

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