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) [email protected] 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.) 1 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). 2 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). 5