Programa. I. Identificación Carrera en que se Profesor o equipo: Estadísticaa III. Eduardo Toro. Ayudantes: Victoria León Ciclo

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1 Universidadd de Chile Facultad de Ciencias Sociales Escuela de Ciencias Sociales Carrera de Sociología I. Identificación de la actividad curricular Carrera en que se dicta: Estadísticaa III Profesor o equipo: Eduardo Toro Manuel Vivanco Ayudantes: Catalina Canals Diego Corvalán Victoria León Ciclo al que pertenece: Básico Semestre: Segundo Modalidad: Presencial Carácter: Obligatorioo Pre - requisitos: Estadísticaa II Año 2011 II. Descripción / Justificación de la actividad curricular Curso de carácterr teórico-práctico destinado a entregar al estudiante una herramienta útil para llevar a cabo investigaciones empíricas a través de encuestas por muestreo y criterios que permitan evaluar la validez y precisión de diseños muestrales utilizados en otras investigaciones sociales. Se impartirán conocimientos que permitan diseñar muestras, recoger información, realizar análisis de datos e interpretar los resultados obtenidos. Comoo consecuencia del carácter aplicado de la asignatura, el conocimiento teórico y las actividades prácticas se complementan mutuamente y asumen similar importancia. III. Objetivos de la actividadd curricularr Programa Estadísticaa III Desde una perspectiva instrumental de la estadística, el curso pretende que el estudiantee adquiera conocimientos teóricos y destrezas prácticas, de modo que pueda formular un diseño muestral básico y analizar informaciónn estadística. En este contexto, se espera que al finalizar el curso, los estudiantes sean capaces de formular y analizar diversoss tipos de diseños muestrales (desde el diseño hasta el cálculo del tamaño y procedimientos de selección de unidades finales de muestreo), acorde a sus problemas de investigación. De igual modo, se espera que adquieran conocimientos básicos acerca del diseño e interpretación de modelos predictivos, desarrollando análisis estadísticos multivariados mediante el programa SPSS. 1

2 IV. Temáticas o contenidos de la actividad curricular UNIDAD 1: Diseño de Muestras Tema 1. Introducción al Diseño de Muestras en la Investigación Social - Relaciones entre la estadística y la investigación en ciencias sociales. - Conceptos elementales del muestreo: inferencia estadística, población y muestra. - Diseños muestrales probabilísticos y no probabilísticos. - Errores de muestro y errores ajenos al muestreo. Tema 2. Distribución Muestral y Estimación de Parámetros Poblacionales - Conceptos elementales: teorema de límite central, ley de los grandes números, distribución muestral, estimadores del parámetro poblacional. - Concepto de intervalo de confianza y relación con el tamaño de la muestra. - Errores asociados al intervalo de confianza. - Construcción del intervalo de confianza. - Componentes del error total: sesgo muestral, sesgo no muestral, variación de la muestra. Tema 3. Tamaño de la Muestra en Diseños Probabilísticos - Factores más relevantes que inciden en el tamaño muestral. - Aspectos generales del tamaño de la muestra: error máximo admisible, tamaño de la población, nivel de confianza. - Fórmula del tamaño de la muestra. - Decisiones subjetivas en el cálculo del tamaño muestral. Tema 4. Muestreo Aleatorio Simple (MAS) - Introducción y conceptos. - Selección de unidades de muestreo. - Corrección para poblaciones finitas. - Estimación de medias y proporciones: error típico, tamaño muestral, intervalo de confianza. - Muestreo sistemático como método de selección. Tema 5. Muestreo Estratificado (ME) - Concepto de estrato y uso de la estratificación en los diseños muestrales. - Construcción de estrato: variables a utilizar, número y tamaño de los estratos. - Tipos de afijación: igual, proporcional y óptima. - Muestreo estratificado de medias. - Muestreo estratificado de proporciones. Tema 6. Muestreo por Conglomerados (MC) - Concepto de conglomerado. - Muestreo por conglomerado sin submuestreo con igual tamaño. - Muestreo por conglomerado sin submuestreo con distinto tamaño. - Muestreo por conglomerado con submuestreo (polietápico). Tema 7. Diseños No Probabilísticos - Fundamento de los diseños no probabilísticos. - Tipos de muestreo no probabilísticos: por cuotas, rutas aleatorias, errático, opinático. 2

3 - El debate sobre el uso de diseños no probabilísticos en la investigación social. - Ejemplos de aplicación de muestreo no probabilístico. Tema 8. Temas complementarios - Otros tipos de diseños probabilísticos: polifásico, con réplica, por áreas. - Selección de informantes según método de Kish. - Funciones de costo. - Efecto de diseño. - Tratamiento de la no respuesta. - Consideraciones sobre el error no muestral. - Ponderación y elevación. - Criterios para escoger un adecuado diseño de muestra. UNIDAD 2: Modelos Predictivos Tema 1. Modelos predictivos en Ciencias Sociales - El problema de la predicción en Ciencias Sociales. - Modelamiento estadístico, predicción y causalidad en Ciencias Sociales. Tema 2. Regresión Lineal Múltiple (RLM) - Introducción y conceptos. - Procedimiento de ajuste de mínimos cuadrados. - Estimación de parámetros del modelo. - Evaluación de ajuste y supuestos del modelo. - Elaboración de perfiles. - Ejemplos de aplicación. SPSS: Programa Regression. Tema 3. Regresión Logística (RL) - Introducción y conceptos. - Especificación del modelo: Modelos simple y múltiple. - Variables del modelo y análisis de perfiles. - Evaluación del modelo. - Magnitud del efecto - Interdependencia entre variables independientes. - Aplicación computacional. SPSS: Programa Logistic Regression V. Metodología de la actividad curricular La metodología de la actividad curricular: - Clases expositivas por parte de los docentes, en las cuales se abordarán los principales contenidos del curso. - Clases aplicadas guiadas por los docentes, en las cuales los estudiantes analizarán y aplicarán los contenidos expuestos en clase, a través del desarrollo de ejemplos. Al mismo tiempo, se complementarán y repasarán los contenidos expuestos en clases a través de ayudantías de cátedra, las cuales serán debidamente calendarizadas durante el transcurso del semestre. 3

4 VI. Evaluación de la actividad curricular El curso se evaluará mediante cuatro controles, dos relativos a aspectos teóricos y dos ejercicios de aplicación. Las ponderaciones de los controles serán las siguientes: Unidad 1: Diseño de Muestras - Aspectos teórico-prácticos. Ponderación 0,60 - Ejercicio de aplicación práctica. Ponderación 0,10 Unidad 2: Modelos Predictivos - Aspectos teórico-prácticos. Ponderación 0,20 - Ejercicio de aplicación práctica. Ponderación 0,10 El examen final equivaldrá al 40% de la nota final del curso. Serán eximidos de rendirlo quienes presenten nota promedio igual o superior a 5.5, siempre y cuando no tengan ninguna nota bajo 4.0 en ninguno de los cuatro controles. VII. Bibliografía básica y obligatoria de la actividad curricular Unidad 1: Diseño de Muestras Azorín, Francisco. Curso de Muestreo y Aplicaciones. Aguilar, Madrid, García Ferrando, Manuel. Socioestadística. Introducción a la Estadística en Sociología. Alianza, Madrid, Kish, Leslie. Diseño Estadístico para la Investigación. CIS, Madrid, Mendenhall, William; Scheaffer, Richard; Ott, Lyman. Elementos de Muestreo. Thomson, Madrid, Rodríguez Osuna, Jacinto. Métodos de Muestreo. Serie Cuadernos Metodológicos, núm. 1, CIS, Madrid, Vivanco, Manuel. Muestreo Estadístico: Diseño y Aplicaciones. Universitaria, Santiago, Vivanco, Manuel. «Diseño de muestras en investigación social», en Canales, Manuel (editor): Metodologías de Investigación Social. Introducción a los Oficios, Lom, Santiago, 2006, pp Vivanco, Manuel. Diseño de Muestras. Teoría y aplicaciones. Documento de Apoyo Docente. Autoeditado, Wilson, Thomas. «La sociología y el método matemático». En Giddens, Anthony; Turner, Jonathan et al: La Teoría Social Hoy. Alianza Universidad, Buenos Aires, 1995, pp

5 Unidad 2: Modelos Predictivos Domenech José; Riba M. D. Métodos Estadísticos. Modelo Lineal de Regresión. Herder, Barcelona, García Ferrando, Manuel. Socioestadística. Introducción a la Estadística en Sociología. Alianza, Madrid, Wonacott Thomas; Wonacott Ronald. Introducción a la Estadística. Limusa, México, Vivanco, Manuel. Análisis Estadístico Multivariable. Teoría y Práctica. Universitaria, Santiago, Vivanco, Manuel. Modelos Predictivos No Lineales.Documento de Apoyo Docente. Autoeditado, VIII.- Bibliografía complementaria Unidad 1: Diseño de Muestras a) Libros y artículos Aldridge, Alan; Levine, Ken. Topografías del Mundo Social. Teoría y práctica de la investigación mediante encuestas. Gedisa, Barcelona, Azorín, Francisco; Sánchez-Crespo, José. Métodos y Aplicaciones del Muestreo. Alianza, Madrid, Bowley, Arthur. «The application of sampling to economic and sociological problems». En Journal of the American Statistical Association, Vol. 31, núm. 195, septiembre1936. [Versión en español disponible en: Consulta 21 de julio de 2011.] Cochran, William. Técnicas de Muestreo. CECSA, Ciudad de México, Davidovics, Gabriel; Martínez, Gustavo. «Muestreo probabilístico y muestreo de cuotas en los estudios preelectorales y de opinión pública. Argumentos para una discusión crítica y necesaria en Chile». En Política, Instituto de Ciencia Política, Universidad de Chile, Santiago, Vol. 36 (otoño 1998), pp Grupo ISOC. «Los estudios electorales, sus metodologías y capacidad predictiva». Facultad de Ciencias Sociales, Universidad de Chile, Santiago, Kish, Leslie. Muestreo de Encuestas. Trillas, México, Lohr, Sharon. Muestreo: Diseño y Análisis. Thomson, México,

6 b) Algunos ejemplos de diseños muestrales Centro de Microdatos. Diseño Muestral. Encuesta de Ocupación y Desocupación en el Gran Santiago. Centro de Microdatos, Departamento de Economía, Universidad de Chile, Santiago, diciembre Disponible en: Consulta 21 de julio de CEP. Estudio Nacional de Opinión Pública número 34, Noviembre-Diciembre Centro de Estudios Públicos, Tercera Serie, Documento de Trabajo, núm. 383, Santiago, enero Disponible en: Consulta 21 de julio de INE. Encuesta Nacional Urbana de Seguridad Ciudadana Diseño de la metodología muestral. Instituto Nacional de Estadísticas, Santiago, abril Disponible en: Consulta 21 de julio de MIDEPLAN. CASEN Informe Metodológico. Ministerio de Planificación, Santiago, Disponible en: Consulta 21 de julio de Unidad 2: Modelos Predictivos Achen, Christopher. Interpreting and Using Regression. Series: Quantitative Applications in the Social Sciences. Sage, Beverly Hills, Domenech, José. Métodos Estadísticos para la Investigación en Ciencias Humanas. Herder, Barcelona, Draper, Norman; Smith, Harry. Applied Regression Analysis. John Wiley & Sons, New York, Jovell, Albert. Análisis de Regresión Logística. Serie Cuadernos Metodológicos, núm. 15, CIS, Madrid, Lewis-Beck Michael. Applied Regression. An Introduction. Series: Quantitative Applications in the Social Sciences, Sage, Beverly Hills, Nota Adicionalmente, los docentes podrán entregar nuevas lecturas a lo largo del curso para complementar los contenidos expuestos. 6