Curso 2015-2016

 

Técnicas de Investigación Cuantitativas (21670)

 

Titulación: Grau en Ciències Polítiques i de l'Administració

Curso: Segundo

Trimestre: 3º

Número de créditos: 6

Horas de dedicación del estudiante: 150

Lengua de docencia: castellano

Profesorado: Bruno Arpino

 

1. Presentación del curso

El objetivo de esta asignatura es mostrar cómo se debe realizar un diseño de investigación que permita hacer inferencias válidas sobre la vida política y social. Para alcanzar este cometido, los estudiantes deben aprender: 1.) a formular una pregunta de investigación y traducirla en hipótesis que se puedan comprobar en la realidad; 2.) a obtener los datos que nos permitan verificar empíricamente las hipótesis; y 3.) a analizar correctamente esos datos.

En las clases magistrales se reflexionará sobre la lógica de investigación en las ciencias sociales; en los seminarios, se profundizará el manejo del paquete estadístico SPSS para la implementación de las técnicas cuantitativas de análisis de datos estudiadas en las clases magistrales.

Se supone que el estudiante tiene unos conocimientos básicos de descripción e inferencia estadística y de manejo de bases de datos empleando SPSS, proporcionados por las asignaturas de "Análisis de Datos" y "Estadística".

 

2. Competencias a alcanzar en la asignatura

Las competencias generales que se pretenden desarrollar en la asignatura son:

(i) capacidad de análisis y síntesis, (ii) comunicación oral y escrita en la propia lengua (iii) capacidad de trabajar en un equipo interdisciplinar y (iv) habilidades de investigación.

Por su parte, las competencias específicas que se deben potenciar son (i) la identificación de los métodos y las técnicas de investigación política y social, en particular la capacidad para plantear el estudio de los fenómenos políticos, utilizar técnicas para verificar hipótesis y (ii) operar con datos de investigación, esto es, dominar los instrumentos de análisis de datos para aplicarlos en el proceso de investigación.

3. Contenidos

En la primera parte del curso, que corresponde a las clases magistrales, se desgranarán los principios que se deben respetar en un diseño de investigación; en la segunda, las clases prácticas, se aplicarán los conceptos y técnicas aprendidas en las clases magistrales a través del uso del paquete estadístico SPSS. Se utilizarán datos reales de la Encuesta Social Europea (http://www.upf.edu/ess/).

Programa detallado de las clases magistrales:

Clase Magistral 1 - Introducción al curso; etapas de un proceso de investigación cuantitativo; desde las preguntas de investigación a las hipótesis estadísticas; variables dependientes e independientes; tipos de variables; fuentes de datos (primarias y secundarias). [Lago: Capitulo 1 y glosario].

Clase Magistral 2 - Tipos de muestreos (probabilístico y no probabilístico; aleatorio simple y otros tipos); Errores de muestreo y de otro tipo; representatividad (ejemplos de muestreos no representativos); tamaño de la muestra; datos ausentes. [Newbold: Capítulo 20]

Clase Magistral 3 - Revisión de la regresión simple. [Newbold: Capítulos 2.5 y 12 o Moore: Capítulos 2 y 11]

Clase Magistral 4 - Descripción y explicación; asociación y causalidad; relaciones espurias. [Lago: Capítulos 2, 3 y 4]

Clase Magistral 5 - Como se pueden estimar los efectos causales; diseños experimentales y observacionales; regresión multivariante: motivaciones; interpretación; R-cuadro; variables claves y de control. [Lago: Capítulo 5; Newbold: Capítulos 13.1-13.4]

Clase Magistral 6 - Regresión multivariante: variables ficticias; interacciones. [Newbold: Capítulos 13.8]

Clase Magistral 7 - Errores en los diseños de investigación: especificación del modelo; sesgo de selección. [Capitulo 7 Lago; Capitulo 14.4 Newbold]

Clase Magistral 8 - Errores en los diseños de investigación: Confundimiento estructural y multicolinealidad; endogeneidad. [Lago: Capitulo 7; Newbold: Capítulo 14.5]

Clase Magistral 9 - Errores en los diseños de investigación: forma funcional y otros supuestos de la regresión (heterocedasticidad, normalidad); análisis de los residuos. [Lago: Capitulo 7; Newbold: Capítulos 13.7, 13.9 pág. 559-562, 14.6]

Clase Magistral 10 - Revisión del programa.

 

Programa de los seminarios:

Seminario 1 - Preparación de los datos; taulas frecuencias; gráficos; creación de variables; Datos ausentes.

Seminario 2 - Correlación; Regresión simple y introducción a la regresión multivariante.

Seminario 3 - Regresión multivariante: estimación e interpretación; R-cuadro; variables ficticias; interacciones.

Seminario 4 - Regresión multivariante: multicolinealidad; heterocedasticidad; no-linealidad; normalidad.

4. Evaluación

La nota final de curso se calculará a partir de dos elementos:

1) Evaluación continua que consistirá en la calificación de las actividades de seminario individuales y en grupo:

 

1.a) Examen con SPSS (durante el tercer seminario). Esta actividad individual contribuirá en el 25% de la nota de la asignatura.

 

1.b) Un trabajo efectuado en grupo (máximo de cinco estudiantes) que se entregará, como máximo, en la fecha del examen final, contribuirá en el 25% de la nota de la asignatura. El trabajo consistirá en una simple actividad de investigación con datos reales a realizarse con SPSS.

2) Un examen escrito que planteará cuestiones teóricas y prácticas sobre los temas de las clases magistrales. Este examen se realizará en el período oficial de exámenes y supondrá un 50% de la nota final.

La nota final es la media ponderada de las calificaciones de las tres actividades sobre escribidas siempre y cuando se alcance al menos un 3,5 en lo examen escrito. Es decir, menos de un 3,5 en lo examen escrito supone un suspenso, independientemente de las notas en las actividades de seminario.

 

5. Recuperación

Podrán concurrir al proceso de recuperación todos los estudiantes que hayan participado por lo menos en la mitad de las actividades de seminarios y que habiéndose presentado al examen final de la asignatura hayan obtenido como nota final una nota de suspenso. La recuperación consistirá en un examen sobre los temas de todas las clases magistrales. Este examen incluirá también ejercicios con SPSS. La nota final de la asignatura, por los estudiantes que se presenten a la recuperación será la nota de este examen de recuperación.


5. Bibliografía y recursos didácticos

5.1. Bibliografía básica

LAGO, Ignacio. La lógica de la explicación en ciencias sociales: una introducción metodológica. Madrid: Alianza Editorial, 2008.

NEWBOLD, Paul; CARLSON, William L.; THORNE, Betty M. Estadística para Administración y Economía. Sexta Edición. Madrid: Prentice Hall, 2008

 

5.2. Otros recursos didácticos:

MOORE, D. S. Estadística aplicada básica. Barcelona: Antoni Bosch Editor, 1998.

CORBETTA, Piergiorgio. Social Research. Theory, Methods and Techniques. Londres: Sage. Traducción al castellano: Metodología y técnicas de investigación social. Madrid: McGrawHill, 2003.

WOOLDRIDGE, Jeffrey M. Introducción a la econometría: Un enfoque moderno. Madrid: Paraninfo Cengage Learning, 2003.

FILGUEIRA LOPEZ, Esther. Análisis de Datos con SPSSWIN. Madrid: Alianza Editorial (Ciencias Sociales), 2001.

 

Otros recursos:

Materiales on-line sobre SPSS:

http://www.ats.ucla.edu/stat/SPSS/

http://www.statisticshell.com/html/cocytus.html

http://www.spsstools.net/spss.htm

 

Encontrareis también muchos recursos en la web de la biblioteca:

http://www.upf.edu/bibtic/ccpp/sociologia/metstat.html

 

Además las diapositivas usadas durante las clases magistrales y otros materiales serán disponibles en la Aula Global.

 

 

6. Metodología

Dada su naturaleza metodológica, el curso persigue un equilibrio entre las aproximaciones conceptuales y las empíricas. El desarrollo de las clases reflejará este equilibrio y la importancia de la investigación aplicada.

Por un lado, las clases sobre los contenidos teóricos se basarán en explicaciones del profesor. Se utilizaran también materiales como artículos de prensa y científicos así que los estudiantes observarán la dimensión aplicada del curso. La última sesión se dedicará a revisar los contenidos de todo el curso y a discutir las respuestas a un prototipo de examen. Los estudiantes sabrán de este modo qué se les exigirá en la prueba final.

Por otro lado, los seminarios se trasladan a las aulas de informática. Cada estudiante utilizará un ordenador para seguir las clases, basadas en el análisis de la Encuesta Social Europea.