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CURSO:HERRAMIENTAS DE ANALISIS DE DATOS PARA LA INVESTIGACION EN ARQUITECTURA SUSTENTABLE
TRADUCCION:DATA ANALYSIS TOOLS FOR RESEARCH TOOLS IN SUSTAINABLE ARCHITECTURE
SIGLA:ARQ3652
CREDITOS:05
MODULOS:02
CARACTER:OPTATIVO
TIPO:CATEDRA
CALIFICACION:ESTANDAR
DISCIPLINA:ARQUITECTURA
PALABRAS CLAVE:HERRAMIENTAS; INVESTIGACION; ANALISIS; SUSTENTABILIDAD
NIVEL FORMATIVO:MAGISTER


I.DESCRIPCIÓN DEL CURSO

El curso tiene por objetivo proveer a las y los estudiantes de herramientas de investigacion que le permitan implementar instrumentos de recoleccion de datos, dise?ar experimentos y realizar analisis de resultados. Estas herramientas han sido estudiadas y definidas como relevantes para apoyar el desarrollo de tesis, considerando los enfoques particulares del Magister en Arquitectura Sustentable y Energia. El curso posee una metodologia de estudio aplicado que incorpora talleres con ejercicios practicos en los campos de desarrollo de encuestas, manejo de bases de datos, experimentos de laboratorio y analisis de simulaciones numericas, entre otros.


II.RESULTADOS DE APRENDIZAJE

1.Adquirir herramientas de investigacion para el desarrollo de tesis, con un enfasis cuantitativo y un enfoque orientado a la sustentabilidad en arquitectura.

2.Comunicar de manera efectiva, rigurosa metodologicamente y con estandares de integridad cientifica, resultados de analisis de bases de datos de fuentes secundarias, simulaciones numericas y encuestas.

3.Aplicar el pensamiento critico asociado al analisis y visualizacion de datos como resultados de investigacion.


III.CONTENIDOS

1.Reflexiones epistemologicas
1.1.?Como deberia ser una epistemologia del MASE?
1.2.La revolucion de la 2da ley de la termodinamica
1.3.Discutiendo la relacion entre arquitectura y tecnologia
1.4.?Cual es el rol del proyecto arquitectonico en la investigacion?

2.Dise?o de experimentos
2.1.Definicion de variables dependientes e independientes
2.2.Aproximaciones determinista y probabilistica para el dise?o de experimentos
2.3.Analisis de sensibilidad e incertidumbre
2.4.Dise?o del espacio muestral (Factorial vs. Monte Carlo)

3.Bases de datos
3.1.Aproximacion a las fuentes de datos secundarias
3.2.Tipos de analisis aplicables a una base de datos
3.3.Tipos de variables en una base de datos
3.4.Exploracion de bases de datos mas utilizadas (Fuentes: INE, MINVU, MIDESOL, entre otras)

4.Exploracion y visualizacion de datos
4.1.Graficos segun tipos de variables
4.2.Visualizacion de una distribucion (diagramas de caja e histogramas)
4.3.Estadisticos descriptivos
4.4.Analisis de medias y semejanza de conjuntos de datos
4.5.?Que es la significancia estadistica?
4.6.Coeficientes de correlacion (Pearson y Spearman)

5.Modelacion de datos y analisis multivariable
5.1.Tecnicas de analisis multivariante
5.2.Analisis de componentes principales (ACP)
5.3.Modelo de regresion logistica
5.4.Analisis de cluster

6.Instrumentos para la recoleccion de datos
6.1.Muestreos en la investigacion cuantitativa y cualitativa
6.2.Dise?os probabilisticos/no probabilisticos y sus marcos muestrales
6.3.?Como elaborar el cuestionario de una encuesta? (tipos de preguntas y escalas de respuesta)
6.4.Codificacion y aplicacion del instrumento


IV.ESTRATEGIAS METODOLOGICAS

-Clases expositivas.

-Analisis de bases de datos provenientes de investigaciones como casos de estudio.

-Talleres con ejercicios practicos para el desarrollo de encuestas, manejo de bases de datos, experimentos de laboratorio y analisis de simulaciones numericas, entre otros.

-Utilizacion del software a analisis de datos y estadistico XLSTAT.


V.ESTRATEGIAS EVALUATIVAS

-Talleres con ejercicios practicos 100%


VI.BIBLIOGRAFIA

Minima

Doumont, J. L. (2009). Tree, Maps and Theorems. Effective communication for rational minds. Principiae.

Fernandez-Galiano, L. (1991). El fuego y la memoria. Sobre arquitectura y energia. Alianza Editorial.

Hair, J., Anderson, R., Tatham, R., & Black, W. (2005). Analisis Multivariante (Quinta Edi). Pearson Educacion, S.A.

Hernandez Sampieri, R., Fernandez-Collado, C., & Baptista Lucio, P. (2010). Metodologia de la Investigacion (Quinta edicion). McGraw-Hill Interamericana.

Saltelli, A., Ratto, M., Andres, T., Campolongo, F., Cariboni, J., Gatelli, D., Saisana, M., & Tarantola, S. (2007). Global Sensitivity Analysis. The Primer. John Wiley & Sons, Ltd. https://doi.org/10.1002/9780470725184

Vivanco, M. (1999). Analisis estadistico multivariante. Teoria y practica. Editorial Universitaria.


Complementaria

Encinas, F., Marmolejo-Duarte, C., Aguirre-Nu?ez, C., & Vergara-Perucich, F. (2020). When Residential Energy Labeling Becomes Irrelevant: Sustainability vs. Profitability in the Liberalized Chilean Property Market. Sustainability, 12(22), 9638. https://doi.org/10.3390/su12229638

Encinas, F., & De Herde, A. (2011). Definition of occupant behaviour patterns with respect to ventilation for apartments from the real estate market in Santiago de Chile. Sustainable Cities and Society, 1(1), 38?44. https://doi.org/10.1016/j.scs.2010.08.005

Lomas, K. J., & Eppel, H. (1992). Sensitivity analysis techniques for building thermal simulation programs. Energy and Buildings, 19(1), 21?44. https://doi.org/10.1016/0378-7788(92)90033-D

Rodriguez, L. (2020a). Acerca de las disputas epistemolo?gicas (I parte). AUS, 27, 101?101. https://doi.org/10.4206/aus.2020.n27-12

Rodriguez, L. (2020b). Acerca de las disputas epistemologicas (II parte). AUS, 28, 103?103. https://doi.org/10.4206/aus.2020.n28-13

Sato, A. (2008). Arquitectura, tecnologia, tecnica, materia y afines. En: J. Sarquis (Ed.), Arquitectura y tecnica (pp. 49?60). Nobuko.


PONTIFICIA UNIVERSIDAD CATOLICA DE CHILE
ESCUELA DE ARQUITECTURA / MAYO 2021