Métodos cuantitativos aplicados a Estudios Internacionales

Coordinador del Curso:

Prof. Rodrigo Cuevas

Presentación:

El curso consiste en una inducción en el uso de técnicas de tratamiento y modelación de datos, con aplicación de casos pertenecientes a temáticas de los Estudios Internacionales. El diseño de este curso, bajo un formato de taller, introduce de manera práctica en la presentación de análisis descriptivos y al uso de técnicas inferenciales.

La realización de este curso está pensada para quienes no tienen familiaridad con este tipo de técnicas. En el caso de quienes sí cuentan con algún tipo de formación previa, para ellos la utilidad del curso tiene que ver con repaso de conceptos.

Objetivo:

Proporcionar los fundamentos básicos para la posterior profundización por parte del(a) estudiante en técnicas de análisis inferenciales, las que más allá del área de los Estudios Internacionales, pueden ser aplicadas en un amplio espectro temático, en diversas disciplinas académicas y del campo laboral.

Metodología:

El enfoque del curso considera una mixtura entre exposición de conceptos teóricos, enfatizando su aplicación práctica mediante un ejercicio directo en R-Studio. El uso de presentaciones, bibliografía, bases de datos y códigos de replicación se proporcionarán para el uso más allá de las horas lectivas. En clases se practicarán casos relacionados con los estudios internacionales.

Sofware utilizado:

En las sesiones se utilizará la aplicación estadística R-Studio. Entre sus ventajas, destaca ser un software de código abierto (gratuito), lo que posibilita al estudiante su uso más allá del curso y además que es una plataforma que integra en su aplicación los más diversos usos y propósitos.

Si bien se recomienda que los participantes puedan realizar una ejercitación previa en el uso de R-Studio, en el curso se considera una sesión dedicada íntegramente a una primera inducción a esta plataforma.

Bibliografía y material de referencia:

Referencias bibliográficas

• Field, Andy; Miles, Jeremy y Field, Zoe (2012). Discovering Statistics Using R. London: SAGE
• Gelman, Andrew y Hill, Jennifer (2017). Data Analysis Using Regression and Hierarchical Models (17va reimpresión). New York: Cambridge University Press. (Capítulos 3 y 4)
• James, Gareth; Witten, Danela; Hastie, Trevor y Tibshirani, Robert (2017). An Introduction to Statistical Learning, with Apllications in R (8va reimpresión). New York: Springer
• Wickham, Hadley (2016). Ggplot2. Elegant Graphics for Data Analysis (2ª edición). New York: Springer

Uso de R y R-Studio

R-Studio y R, en la práctica, son muy parecidos. La diferencia es que R-Studio es un entorno más amigable en su uso que R. Eso sí, para poder instalar R-Studio, un requisito previo es instalar R. Una vez hecho este paso, se instala R-Studio. Ambos son gratuitos y disponibles para distintas plataformas (Windows, Mac o Linux).

Tutoriales y recursos de internet

Dado que R-Studio es una aplicación gratuita, los recursos disponibles para su práctica son abundantes. En ese sentido, antes de buscar directamente algún recurso audiovisual en plataformas como Youtube, tomando en cuenta la amplitud de resultados, se recomienda primero consultar los siguientes, que incluyen ejemplos aplicados y códigos disponibles para su replicación:

• Data & Statistical Services
• Institute for Digital Research and Education
• Data Camp
• Documento preparado en LATEX

Programa: