Syllabus

Propósitos de aprendizaje

El curso busca contribuir al desarrollo de habilidades de investigación cuantitativa aplicada en el área de muestreo y uso de modelos de regresión. Se espera que al término del curso los estudiantes sean capaces de:

  1. Explicar el rol de la teoría de muestreo en la investigación aplicada en ciencias sociales

  2. Examinar la ficha técnica de un estudio cuantitativo

  3. Realizar inferencia estadística con diseños de muestras complejas

  4. Aplicar e interpretar modelos de regresión lineal en la investigación social

  5. Explicar la lógica del uso de modelos teóricos y estadísticos en la investigación social

  6. Ejecutar adecuadamente los procedimientos necesarios para realizar los análisis anteriormente descritos con el lenguaje de programación R

¡Iniciemos este desafío juntas/os!

Contenidos

Unidad I: Muestras Probabilísticas en Ciencias Sociales (2 clases)

  1. Introducción al Diseño de Muestras en la Investigación Social

  2. Conceptos Elementales del Muestreo e Inferencia Estadística

  3. Muestreo Aleatorio Simple y otros tipos de muestreo

  4. Análisis de muestras complejas

Unidad II: Modelo de Regresión Lineal (6 clases)

  1. Uso de modelos en ciencias sociales

  2. Regresión lineal simple y múltiple

  3. Supuestos de MRL

  4. Inferencia y predicción

Unidad III: Especificación y desafíos del análisis de Regresión Lineal(5 clases)

  1. Especificación

  2. Heterocedasticidad

  3. Errores de medida

  4. Omisión de variables relevantes

Metodología del curso

Dado el contexto de pandemia se tendrán tres espacios principales de aprendizaje:

  1. Sesiones de clases lectivas (),donde se presentarán los aspectos centrales de los contenidos correspondientes a la semana.El documento de presentación de la clase se encontrará disponible en la pestaña de Clases de este sitio web del curso. Estas se desarrollarán en el primer bloque los días martes o jueves (depende de la sección).

  2. Prácticas guiadas (): cada tema de las sesiones se acompaña de una guía práctica de aplicación de contenidos. Estas guías están diseñadas para ser desarrolladas de manera autónoma por cada estudiante semana a semana. También serán desarrolladas y revisadas cada semana en grupos pequeños con supervisión de ayudantes para dar mayor oportunidad de participación y resolver las dudas respectivas. Los prácticos se desarrollan en el segundo bloque de clase

  3. Evaluaciones (): para evaluar las clases teóricas durante el curso se tomará un control de repaso, controles sorpresa y una prueba. Además, se contempla la entrega de un proyecto de investigación grupal para aplicar los conceptos desarrollados en las clases teóricas y práctica. Este proyecto de investigación será evaluado con una entrega parcial y final (que corresponde al examen). La siguiente tabla muestra las ponderaciones de cada tipo de evaluación:

Evaluación Formato Fecha Ponderación Nota Final
Control repaso Individual 21-23 marzo 8 %
Controles sorpresa Individual Sorpresa 12% (en total)
Avance proyecto Grupal 18-20 abril 25%
Prueba Individual 9-11 mayo 30%
Final proyecto (Examen) Grupal 27 junio 25%

Los controles sorpresa corresponden a evaluaciones cortas y recurrentes que medirán el nivel de aprendizaje de la materia revisada en clases y ayudantías al momento de rendirlos. Estas evaluaciones se tomarán los días lunes o miércoles durante el horario de clase. Se estima la realización de aproximadamente 6 controles sorpresa, entre los cuales no se considerará la calificación más baja a la hora de calcular el promedio de notas obtenido en estas evaluaciones.

El proyecto de investigación se realizará en grupos de 3 estudiantes de una misma sección. Cada grupo de estudiantes deberá elegir a inicio del semestre un set de datos para realizar los análisis. Se deberá entregar un archivo en pdf, RMarkdown y Rscript (a través de la plataforma GitHub Classroom)

La o el estudiante que obtenga una nota inferior a 3,0 en su examen final será reprobado. Si su promedio (con examen incluido) es inferior a 4,0 se le mantendrá la nota promedio como calificación final del curso. Por el contrario, si el alumno obtiene un promedio igual o superior a 4,0 el estudiante será aprobado

Recursos principales de aprendizaje

1. Sitio web

El curso tiene disponible este sitio web, que he programado pues permite integrar texto y código de R, junto con hacer interactuar con otras plataformas como GitHub

2. R, RStudio y RStudio Cloud

El software que se utilizará principalmente será R y su interfaz RStudio. Ahora bien, muchos usuario/as de R presentan problemas de instalación dada la capacidad de sus computadores y sistemas operativos. Por ello se promoverá el uso del servicio gratuito de RStudio.cloud.

3. Slack

Slack es una herramienta de uso frecuente en equipos de trabajo que utilizan R pues permite integrar script (o código) de distintos lenguajes en el chat. Se tendrá un espacio de trabajo en la app Slack que permite que cualquier persona del curso pueda hacer preguntas y cualquiera pueda responder. Esta es una de las prácticas que se promoverán en el curso pues es probable que los estudiantes tengan dudas similares a las de sus compañeros, por lo que las respuestas de la docente, ayudante y otros compañeros serán de libre disposición de todo el curso. Dentro del Slack se tendrán canales para hacer preguntas sobre las sesiones, tareas y proyectos, y el link que permite unirse a este estará disponible en el sitio del curso.

Guía de uso de slack

Unirse a Slack de curso

4. GitHub

Github es una plataforma online que permite depositar archivos y el control de versiones (VCS), por lo que se ha transformado una herramienta fácil y popular para corregir, colaborar y compartir códigos de distintos lenguajes (no solo R). Utilizaremos esta plataforma para subir los avances y reportes, ayudarlos/as de manera directa con su código y darles feedback.

Calendario de actividades

El calendario de actividades se puede revisar con detención en la pestaña planificación.

Recursos pedagógicos

0. Referencias bibliográficas sobre R

2. Referencias Unidad 1

  • Lohr, S. L. (2000). Muestreo: Diseño y análisis. México:International Thomson Editores

  • Pardo, Ruiz y San Martín (2015). Análisis de Datos en Ciencias Sociales y de la Salud I. Editorial Síntesis: Madrid.

3. Referencias Unidad 2 y 3

  • Wooldridge, J. (2015), Introducción a la Econometría. Cengage Learning. Quinta edición.

  • Moore, D (2005) Estadística Aplicada Básica

2. Sitios de consulta

Normativa de la universidad

Los justificativos por inasistencia a clases y/o evaluaciones por motivos de enfermedad y/o otras razones deben hacerse a la coordinación de la carrera en el plazo establecido por el reglamento. Quienes no lo hagan serán evaluados con nota 1,0 o con inasistencia a clases, según corresponda. Para presentarse a examen se requiere nota promedio 3,5 y haber rendido todas las evaluaciones. En caso de no cumplir tales requisitos no podrá rendir examen. Por último, la ponderación de las evaluaciones no rendidas en clases será asignada a la ponderación del examen en la nota final de cada estudiante.

Reglamento Académico del Estudiante de Pregrado. Art. 23.- Cualquier conducta de un estudiante que tienda a viciar la evaluación de actividades académicas o que constituya fraude académico, figura que contempla irregularidades tales como copia, suplantación o alteración de evaluaciones, plagio, faltas a la ética profesional, sin que esta enumeración sea taxativa, dará origen a las siguientes sanciones, según la gravedad de la falta cometida: (i) nota mínima 1,0 (uno) en la respectiva evaluación; (ii) reprobación del curso respectivo; (iii) amonestación; (iv) permanencia condicional; (v) suspensión de actividades académicas por un período académico; (vi) expulsión de la Universidad.

Asimismo, toda actividad de un estudiante que entorpezca gravemente y/o dificulte el normal desarrollo académico, podrá ser sancionada de conformidad a las disposiciones establecidas en el Reglamento de Conducta y Convivencia de la Universidad Alberto Hurtado.

Art. 24.- Las dos primeras sanciones previstas en el artículo anterior, a saber (i) Nota mínima 1,0; y (ii) Reprobación del Curso respectivo, son prerrogativa del docente a cargo de la asignatura, quien deberá informarlas a la Dirección de la Carrera.

Para evitar el plagio todo trabajo, composición o material documental que los estudiantes realicen debe citar adecuadamente las fuentes utilizadas, ya sea a través del sistema APA (American Psychological Association) http://www.apastyle.org o MLA (Modern Language Association) http://www.mla.org/.