Métodos Cuantitativos Aplicados 2009

Centro de Investigación y Docencia Económicas
División de Estudios Internacionales
David Crow
Métodos Cuantitativos Avanzados
MÉTODOS CUANTITATIVOS AVANZADOS – PRIMER SEMESTRE 2012
TEMARIO
David Crow
Teléfono:
Correo Electrónico:
5727-9800, ext. 2152 (oficina)
david.crow@cide.edu
Horario de la clase
lunes y miércoles, 9.30 – 11.30
Salón 4, Edificio Cuajimalpa
Horario de atención:
lunes:
miércoles:
11.30-1.00
11.30-1.00
o atención previa cita
Objetivo
Éste es el tercer curso de la secuencia de métodos cuantitativos, impartido en el
8º semestre de la Licenciatura en Ciencia Política y Relaciones Internacionales.
Sin demeritar otras herramientas de investigación social, puede afirmarse que el
estudio de asociaciones numéricas tiene un papel destacado desde hace tiempo
en el descubrimiento de regularidades en el comportamiento social. Además, el
uso de técnicas cuantitativas se vuelve cada vez más sofisticado, por lo que
estimar modelos estadísticos e interpretar sus resultados es imprescindible.
Los objetivos de este curso son:
-
apoyar a los y las tesistas que estén usando métodos cuantitativos en
sus tesis de licenciatura
repasar y profundizar en los modelos cubiertos en el curso antecesor,
“Métodos Cuantitativos Aplicados”.
aprender cuáles modelos y técnicas son los más apropiados para el
análisis de determinados datos
Interpretar los resultados de un análisis tanto de forma narrativa como
de forma gráfica
presentar nuevos tópicos avanzados, según las necesidades de la clase
(como pueden ser modelos para la endogeneidad, modelos multinivel,
etc.)
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Evaluación
-
-
Presentación oral de proyecto de tesis (10 puntos)
2 trabajos escritos
o Trabajo preparatorio: especificación de modelo estadístico
(10 puntos)
o Trabajo final: estimación e interpretación del modelo (25 puntos)
3 tareas (15 puntos por tarea)
Participación en la clase (10 puntos)
Método
Tendremos dos clases por semana los días lunes y miércoles de 9:30 a.m. a 11:30
p.m. en el salón 4 del edificio Cuajimalpa. No puede soslayarse la presentación
de las bases teóricas y matemáticas de los modelos estadísticos que veremos.
Sin embargo, el enfoque de este curso será más pragmático: se pondrá énfasis
especial en la estimación de modelos estadísticos y en la interpretación narrativa y
gráfica de sus resultados. Por ello, llevaremos a cabo sesiones en los laboratorios
de cómputo. Me comunicaré con ustedes mediante el correo electrónico, por lo
que se les suplica revisarlo frecuentemente.
A lo largo del curso usaremos principalmente Stata y R. El primer paquete está
disponible en los laboratorios de cómputo del CIDE y el segundo debe
descargarse gratuitamente de:
www.r-project.org
El sitio Web del curso es:
www.investigadores.cide.edu/crow/clases/MetCuant12
Conforme va avanzado el curso, ahí estaré subiendo lecturas, bases de datos y
código.
También les pido checar su correo diario, toda vez que les estaré mandando
avisos relevantes al curso por medio del correo electrónico.
Temario
El contenido tentativo del curso es como sigue (éste puede modificarse :según las
necesidades y el ritmo de la clase).
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Semana 1 (30 de enero, 1 de febrero)
-
Presentación del curso
Lógica de covarianza
o Correlación
o Correlación parcial y espuria
o Variables supresores
Semana 2 (8 de febrero; 6 FERIADO)
-
Introducción a R
Regresión Lineal Multivariada (Cuadrados Mínimos – OLS)
o Ecuaciones normales
o Error estándar y comprobación de hipótesis
Semana 3 (13, 15 de febrero)
-
OLS
o Bondad de ajuste
o Diagnóstico y remedios para violaciones de supuestos
(correlación de errores, sesgo de variables omitidas, etc.)
o WLS y GLS
Semana 4 (20, 22 de febrero)
-
OLS
o Efectos directos e indirectos
o Efectos interactivos
o Interpretación de resultados
Semana 5 (27, 29 de febrero)
-
Tablas de contingencia
Probabilidad, momios y razones de momios
o Probabilidad marginal y condicional
o Independencia estadística y Chi cuadrado
Semana 6 (5, 7 de marzo)
-
Modelos para variables binarias
o LPM
o Logit
3
Semana 7 (12, 14 de marzo)
-
Modelos para variables binarias
o LPM
o Logit
o Probit
Semana 8 (21 de marzo; 19 FERIADO)
-
Modelos para variables binarias
o Bondad de ajuste
o Residuales y diagnósticos
o Interpretación de datos
Semana 9 (26, 28 de marzo)
-
Modelos para variables multicotómicas ordinales
o Logit y probit ordinales
o Momios proporcionales
SEMANA SANTA – 2-6 de abril
Semana 10 (9, 11 de abril)
-
Modelos para variables multicotómicas no ordinales
o Logístico multinomial
o Logit condicional
o Modelos mezclados
o Modelos de “elección” (choice)
Semana 11 ( 16, 18 de abril)
-
Modelos Generalizados Lineales (GLM)
o Distribuciones de muestreo
o Función “link”
Semana 12 (23, 25 de abril)
-
Modelos para números íntegros (“count data”)
o Poisson
o Binomial negativo
4
Semana 13 (30 de abril, 2 de mayo)
-
Modelos para números íntegros (“count data”)
o Sobredispersión
o Heterogeniedad no observada
Semana 14 (7, 9 de mayo)
-
Tópicos especiales
Semana 15 (14, 16 de mayo)
-
Tópicos especiales
Repaso y trabajos finales
Bibliografía
Usaremos los siguientes libros en el curso.
Agresti, Alan, 2002. Categorical Data Analysis, 2nd Ed. (New York: Wiley and
Sons).
Gujarati, Damodar, 1995. Basic Econometrics, 3rd Edition (New York: McGraw
Hill).
Long, J. Scott, and Jeremy Freese, 2006. Regression Models for Categorical
Dependent Variables Using Stata, 2nd Ed. (College Station, Texas: Stata
Press).
Estos textos estarán disponibles en .pdf en el sitio Web del curso. Habrá
eventualmente otras lecturas (artículos, etc.) que también colocaré en el sitio
Web).
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