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CURSO:DISE?O Y ANALISIS DE EXPERIMENTOS ALEATORIZADOS EN LAS CIENCIAS SOCIALES
TRADUCCION:DESIGN AND ANALYSIS OF RANDOMIZED EXPERIMENTS IN SOCIAL SCIENCES
SIGLA:FCS3001
CREDITOS:10
MODULOS:02
CARACTER:OPTATIVO
TIPO:CATEDRA
CALIFICACION:ESTANDAR
PALABRAS CLAVE:EXPERIMENTOS,ANALISIS,DISE?O,CIENCIAS SOCIALES
NIVEL FORMATIVO:MAGISTER


INTEGRIDAD ACADEMICA Y CODIGO DE HONOR

Este curso tiene un compromiso con la construccion de una cultura de respeto e integridad, por lo que se adscribe al Codigo de Honor UC. Asi mismo, quienes participen de el, tienen el compromiso de aportar a la construccion de una cultura de Integridad Academica, actuando en consonancia con los valores de honestidad, veracidad, confianza, justicia, respeto y responsabilidad; y actuar de forma honesta en todo el trabajo academico.


I.DESCRIPCIÓN DEL CURSO

En este curso los y las estudiantes se familiarizaran con el dise?o y analisis de experimentos aleatorizados en ciencias sociales que tienen por objetivo identificar causalidad en la asociacion entre variables. El curso considera la discusion del modelo de causalidad contrafactual de Neyman-Rubin. Esta red conceptual es la base para el entendimiento de los distintos dise?os y analisis de experimentos aleatorizados que se veran durante el curso. Dado que los experimentos en ciencias sociales consisten en intervenciones en seres humanos, el curso dedicara sesiones especiales a consideraciones eticas del dise?o de estos. Las estrategias metodologicas incluyen simulacion computacional de dise?os experimentales, estudios de casos, catedra y aprendizaje entre pares. Las estrategias evaluativas son ejercicios de simulacion y analisis de datos experimentales, propuesta de dise?o y analisis de experimento, y presentacion de propuesta.


II.RESULTADOS DE APRENDIZAJE

1.Distinguir los componentes claves del analisis contemporaneo, del analisis causal, particularmente el modelo de causalidad contrafactual.

2.Distinguir temas claves del dise?o experimental, especialmente aquellos relacionados con medicion, aleatorizacion y poder estadistico.

3.Utilizar tecnicas estadisticas apropiadas para analizar estudios experimentales en ciencias sociales.

4.Evaluar los aspectos eticos involucrados en el dise?o y analisis de experimentos en ciencias sociales.

5.Realizar propuesta de dise?o y analisis de experimento.


III.CONTENIDOS

1.Introduccion.
1.1.Etapas del proceso de dise?o de investigacion en ciencias sociales.
1.2.Declarar y diagnosticar dise?os de investigacion: Marco conceptual MIDA.
1.3.Tipos de experimentos en ciencias sociales.

2.Modelo causal de Neyman-Rubin
2.1.Estimands y estimadores.
2.2.Supuestos del modelo contrafactual de causalidad.
2.3.Causalidad y correlacion.

3.Tipos de asignacion aleatoria y test de hipotesis.
3.1.Asignacion aleatoria simple y completa.
3.2.Inferencia estadistica.
3.3.Dise?o de bloques, clusters y dise?o factorial.

4.Poder estadistico.
4.1.Error tipo 1.
4.2.Determinantes del poder estadistico.

5.Mecanismos explicativos
5.1.Heterogenidad causal.
5.2.Mediacion e incumplimiento.

6.Problemas para el dise?o y analisis de experimentos
6.1.Validez interna y externa.
6.2.Incumplimiento.
6.3.Atricion e interferencia.

7.Consideraciones eticas.
7.1.Funcionamiento de comites de etica.
7.2.Protocolo y consentimientos.

8.Nuevas tendencias en el dise?o y analisis de experimentos en ciencias sociales.
8.1.Validez externa.
8.2.Dise?os asistidos por inteligencia artificial.


IV.ESTRATEGIAS METODOLOGICAS

-Simulacion computacional de dise?os experimentales.

-Estudio de casos.

-Catedra.

-Aprendizaje entre pares.


V.ESTRATEGIAS EVALUATIVAS

-Simulacion de dise?o experimental aleatorio simple y analisis: 10%

-Simulacion de dise?o experimental con bloques y clusters y analisis: 10%

-Analisis de heterogeneidad causal en base a replicacion de articulo cientifico: 20%

-Propuesta de dise?o y analisis de experimento: 30%

-Presentacion de propuesta: 30%


VI.BIBLIOGRAFIA

Minima

Bowers, J., Ichino, N., and Voors, M.(2021). The Theory and Practice of Field Experiments: An Introduction from the EGAP Learning Days. An open-source textbook aimed at instructors of an introductory course in randomized field experiments.

Blair, G., Coppock, A., and Humphreys, M.(2023). Research Design in the Social Sciences: Declaration, Diagnosis, and Redesign. Princeton University Press.

Druckman, J.N.(2022). Experimental thinking. Cambridge University Press.

Green, D.P.(2022). Social Science Experiments: A Hands-on Introduction. New York: Cambridge University Press.

Gerber, A.S. y D.P. Green(2012). Field Experiments: Design, Analysis, and Interpretation. New York: W.W. Norton.

Imai, K., and Williams, N.W.(2022). Quantitative Social Science: An Introduction in Tidyverse.Princeton University Press.


Complementaria

Angrist, J.D. y J. Pischke(2015). Mastering? Metrics: The Path from Cause to Effect. Princeton University Press.

Angrist, J.D. y J. Pischke(2009). Mostly Harmless Econometrics: an Empiricist?s Companion. Princeton University Pr

Wooldridge, Jeffrey M.(2009). Introduccion a la econometria: un enfoque moderno. 4a edicion. Mexico: Cengage Learning.


PONTIFICIA UNIVERSIDAD CATOLICA DE CHILE
INSTITUTO DE SOCIOLOGIA / OCTUBRE 2024