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Métodos cuantitativos aplicados

Objetivos
Proporcionar conceptos generales y herramientas cuantitativas específicas para tratar problemas particulares en los cuales deben enfrentarse con grandes masas complejas de información (datos).
Conocer y dominar los conceptos básicos de matriz de datos y del análisis divariado.
Conocer y dominar los conceptos esenciales del análisis multivariado, y el modo de realizar los análisis multivariados, su interpretación, la idoneidad de cada técnica estadística y los requisitos necesarios para su aplicación.
Se espera como resultado del aprendizaje:

  • Familiarizar a los asistentes en modelos, técnicas, herramientas y software  básicos de apoyo al análisis de la información desde el punto de vista cuantitativo.
  • Proporcionar conceptos teóricos y prácticos de modo tal que puedan determinar qué técnica multivariante es la indicada para un problema de investigación específico.
  • Aplicar las técnicas de los modelos de ecuaciones estructurales a problemas tales como análisis factorial confirmatorio y análisis de secuencias. Ser capaz de  leer y valorar modelos publicados.

Contenido
Unidad 1: El tema de Investigación. Congruencia entre objetivos, diseño y técnicas cuantitativas del análisis de datos.
La investigación estadística
a) Los debates metodológicos contemporáneos. La triangulación.
b) El planteo del problema y las decisiones metodológicas.
c) Los pasos de la investigación cuantitativa.
Unidad 2: Procesamiento de datos cuantitativos. Presentación del Programa SPSS
Ventanas del Programa SPSS. Descripción de los contenidos generales de la base de datos. Recodificación de variables y construcción de nuevas variables. Distribución de frecuencias. Medidas de tendencia central y de dispersión. Selección de casos. Agregación de datos. Análisis bivariado. Tablas de contingencia.
Caso Práctico: Caso HATCO
Unidad 3: Análisis Multivariado. Introducción
Revisión conceptual sobre algunas técnicas multivariantes: objetivo, relaciones y criterios de calidad de ajuste. Interpretación en casos prácticos
Caso Práctico: Caso HATCO
Unidad 4: Un Enfoque de Modelos Causales: Los Modelos de Ecuaciones Estructurales (SEM)
1. Conceptos Básicos
a) El concepto de causalidad.
b) Los diagramas estructurales: convenciones y definiciones
c) Tipos de variables en un modelo causal: observables y no observables (latentes), endógenas y exógenas.
d) Representación visual de las teorías causales: Diagrama de secuencias o “path diagram”
e) Relación entre las relaciones causales y la covariación: el “path análisis”. Parámetros estructurales.
f) Aplicaciones a problemas sencillos. Introducción al software AMOS 4.0
Caso Práctico: Un ejemplo sencillo sobre “Satisfacción laboral”.
2. Formulación de un Modelo
Etapas o pasos en la construcción de un modelo de Ecuaciones Estructurales (SEM):
a) Desarrollo de un modelo basado en la teoría
b) Construcción de un diagrama de secuencias de relaciones causales
c) Conversión del diagrama de secuencias al lenguaje simbólico. Formulación de las ecuaciones estructurales.
d) Recogida de datos y selección del tipo de matriz de entrada. Estimación del modelo propuesto
e) Evaluación de la estimación y bondad de ajuste del modelo
f) Interpretación de resultados y modificación del modelo
Casos Prácticos: a) Estimación de un modelo de relaciones: Caso sobre   desempeño laboral – b) Continuación caso
3. Resolución de Casos con AMOS
Caso 1: Estimación de un modelo de relaciones: Caso Hatco
Caso 2: Elección de Estudios
Caso 3: Formación Académica y Productividad Científica
Caso 4: Algunos Modelos Múltiples: Aplicación a Casos
Unidad 5: Regresión con una Variable Dependiente Cualitativa: El Modelo Logístico (logit)
a) Formulación del problema
b) Estimación del modelo. Concepto de “odd ratio”
c) Interpretación de los coeficientes.
d) Clasificación de los individuos. Predicción
Caso Práctico: Caso Hatco y/o Satisfacción Profesional.

Docentes
Dra. Adriana Fassio y Mg. Ana María Legato

Modalidad
La modalidad para el dictado del curso será presencial. Específicamente el desarrollo del curso contará con dos partes diferenciadas: las clases presenciales (cuarenta horas) y las tutorías individuales para la elaboración de las trabajos (cinco horas).

Duración
9, 10, 23 y 24 de septiembre, 7, 8, 21, 22, 28 y 29 de octubre. Viernes de 18 a 21 y sábados de 9 a 13 horas.

Destinatarios
- Alumnos del Doctorado en Ciencias de la Gestión.
- Docentes y graduados de las carreras dictadas por la FCE – UNLP.
- Integrantes de Institutos de Investigación pertenecientes a la FCE - UNLP.

Bibliografía

  • Baronio, A. y Vianco, A.(2007) Análisis Exploratorio de Datos, Córdoba: www.econométricos.com.ar.
  • Bizquerra Alzina, R. (1989) Introducción Conceptual al Análisis Multivariable, Barcelona: PPU.
  • Combessie, J.C. (2005) El método en sociología, Cap. 6, Córdoba: Ferreira Editor.
  • Escofier, B. y Pagés, J. (1992) Análisis Factoriales Simples y Múltiples, Bilbao: Universidad del País Vasco.
  • Fassio, A.; Pascual, L. y Suárez, F. (2004) Introducción a la Metodología de la Investigación Aplicada al saber Administrativo y al Análisis Organizacional, Caps. 3 y 7, Buenos Aires: Macchi.
  • Foguet, J. y Coenders Gallart, G. (2000) Modelos de Ecuaciones Estructurales, Madrid: La Muralla.
  • Hair, J.; Anderson, R.; Tatham, R. y Blach, W. (1999) Análisis Multivariante, México :. Prentice Hall, 5ª Edición.
  • Jöreskog, G. (1977) Structural Equation Models in the Social Sciences: specifications, estimation and testing,New York: Seminar Press.
  • Lebart, L.; Morineau, A. y Piron, M.(1995) Statistique Exploratoire Multidimensionnelle, París: Dunod.
  • López Pintor, R. y Wert, J.I. (2000) “El Análisis de los Datos de Encuesta” en M. García Ferrando – J. Ibañez y F. Alvira (compiladores) El Análisis de la Realidad Social. Métodos y Técnicas de Investigación, Madrid: Alianza.
  • Marradi, A.; Archenti, N. y Piovani, J.I. (2007) Metodología de las Ciencias Sociales, Cap2., Buenos Aires: Emecé.
  • Medrano, L. (2002) Introducción al Análisis de Relaciones Causales,  Chile: Antártica.
  • Ruiz, M. (2000) Introducción a los Modelos de Ecuaciones Estructurales, Madrid: UAM.
  • Tejeda Panchón, F. (2004) Análisis del Modelo Europeo de Excelencia Mediante  la Aplicación de Modelos de Ecuaciones Estructurales, Granada: Centro Andaluz para la Excelencia en gestión.
  • Material entregado en el Curso.

 

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Para docentes
Se otorgarán 2 1/2 becas para docentes, investigadores y extensionistas de la FCE.
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Para graduados
Se otorgará una bonificación del 10% para graduados de la FCE.
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