Es un curso instrumental-metodológico de carácter teórico-práctico donde el alumno aprende a aplicar técnicas descriptivas y predictivas sobre datos multivariantes de origen no experimental con un enfoque computacional. Durante el desarrollo del curso, el alumno debe perfeccionar su capacidad analítica y propósitiva, con coherencia metodológica y ética.
El curso:
Objetivo general:
Comprender el proceso de análisis estadístico orientado a la toma de decisiones en temas sociales.
Objetivos específicos:
Presentación Inicial de Casos (PI) 40%
Presentación Final de Casos (PF) 60%
La PI es una presentación grupal o individual, donde el/la/los participantes presentana la clase como realizan su labor de inteligencia en relación al análisis de datos. El formato lo decide el alumno. La PF es una adaptación de la PI. Esta es de carácter propósitiva, donde el grupo plantea reflexiones de cómo integrar las técnicas vistas en el curso, así como los retos para ello.
Imai, Kosuke.(2017). Quantitative Social Science: An Introduction. Princeton University Press.
Magallanes, José Manuel (2012). Tour Guiado por la Estadística Básica. Pontificia Universidad Católica del Peru.
Magallanes, José Manuel (2017). Introduction to Data Science for Social and Policy Research. Cambridge University Press.
| UNIDAD | TEMA | EVALUACION | |
| I | 1 | Medición Social e Inteligencia. | Presentación Inicial de Casos |
| II | 2 | Introducción al Análisis Estadístico en R | |
| III | 3 | Análisis Exploratorio de Datos (AED) | |
| IV | 4 | Análisis de Datos Categóricos | |
| V | 5 | Técnicas Multivariantes y Visualización de Indicadores | |
| I | 6 | Medición Social e Inteligencia | Presentación Final de Casos |