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Descripción

Este es un curso introductorio en técnicas cuantitativas para el análisis social, orientado a preparar técnicos que logren aplicar inteligentemente las herramientas estadísticas básicas en este campo. El curso combinará clases sobre teoría estadística básica y practica en la modelización estadística. En particular se revisarán medidas de asociación, construcción de índices y factores, y modelos básicos de regresión lineal. Se alternarán exposiciones teóricas con sesiones prácticas de laboratorio.

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Objetivos

El curso tiene como objetivo ofrecer al estudiante los conocimientos básicos para entender la lógica y utilizar las técnicas estadísticas multivariadas básicas, con especial énfasis en el uso de la regresión lineal.

Prerrequisitios

El nivel de dificultad del curso es básico, para estudiantes con conocimientos estadísticos a nivel de pregrado. Se recomienda a los estudiantes que repasen elementos básicos de estadística

El trabajo aplicado se hará utilizando los paquetes estadísticos R y/o STATA. Se recomienda a quienes no tengan experiencia en el uso de este paquete estadístico, que asistan al curso de R en la primera sesión de la Escuela, o se familiaricen con la herramienta a partir de tutoriales en línea.

Bibliografía 

Bogliaccini, Juan & Jan Rovny. 2008.Introduction to Applied Quantitative Methods. notes not published.

Gujarati, D. 2004. Basic Econometrics (Econometría básica). McGraw-Hill.

Instructor 

Juan Bogliaccini 
Profesor de alta dedicación
Departamento de Ciencias Sociales y Políticas 
Universidad Católica del Uruguay
juan.bogliaccini@correo.ucu.edu.uy
Sitio web: sites.google.com/site/juanbogliaccini/

Juan Bogliaccini es profesor asociado del Departamento de Ciencias Sociales y Políticas de la Universidad Católica del Uruguay. Es doctor en Ciencia Política por la Universidad de Carolina del Norte (Chapel Hill, EEUU). Sus áreas de investigación son la política comparada y los métodos de investigación en Ciencias Sociales. Enseña Análisis Cuantitativo, Economía Política del Bienestar.