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CURSO:ANALISIS DE REGRESION LINEAL
TRADUCCION:LINEAR REGRESION ANALISIS
SIGLA:SOL4046
CREDITOS:10 UC
MODULOS:03
CARACTER:MINIMO
TIPO:CATEDRA Y LABORATORIO
CALIFICACION:ESTANDAR
PALABRAS CLAVE:INFERENCIA ESTADISTICA,REGRESION LINEAL,DATOS TRANSVERSALES, DATOS LONGITUDINALES
NIVEL FORMATIVO:MAGISTER


INTEGRIDAD ACADEMICA Y CODIGO DE HONOR

La Universidad tiene un compromiso con la construccion de una cultura de respeto e integridad. Quienes participen de este curso se adscriben al Codigo de Honor UC y adquieren el compromiso de aportar a la construccion de una cultura de Integridad Academica, actuando en consonancia con los valores de veracidad, confianza, respeto, justicia, responsabilidad y honestidad en todo el trabajo academico.


I.DESCRIPCIÓN DEL CURSO

En este curso el estudiantado se familiarizara con los conceptos y fundamentos basicos del analisis estadistico aplicado, asi como desarrollara habilidades para el manejo, procesamiento y analisis de datos a traves de software estadistico. Las metodologias del curso son el aprendizaje basado en problemas, catedra y laboratorio, y las estrategias de evaluacion consideran la resolucion de problemas, control y examen.


II.RESULTADOS DE APRENDIZAJE

1.Aplicar los fundamentos del analisis estadistico a problemas empiricos en ciencias sociales.

2.Analizar el uso de la regresion lineal en estudios de las ciencias sociales observacionales y experimentales.

3.Procesar datos cuantitativos, para un manejo y administracion de software estadistico.

4.Interpretar resultados de analisis cuantitativos en relacion con problemas de las ciencias sociales.


III.CONTENIDOS

1.Introduccion al analisis estadistico
1.1.Conceptos iniciales del analisis estadistico

2.Estadistica descriptiva e inferencial
2.1.Estadistica Descriptiva
2.2.Probabilidad
2.3.Cuantificando Incertidumbre
2.4.Asociacion

3.Regresiones
3.1.Regresion Lineal Multivariada
3.2.Quantile Regresion

4.Software estadistico.
4.1.Stata: origen, funcionalidad y limitaciones.


IV.ESTRATEGIAS METODOLOGICAS

-Catedras.

-Aprendizaje basado en problemas.

-Laboratorios computacionales.


V.ESTRATEGIAS EVALUATIVAS

-Resolucion de Problemas/Tareas: 45%

-Control: 20%

-Examen: 35%


VI.BIBLIOGRAFIA

Minima

Agresti, A.(2018) Statistical methods for the Social Sciences, Fifth Editions, New Jersey, Prentice Hall

Imai, K.& Bougher, L.(2021) Quantitative Social Science. An introduction in Stata. Princeton University Press.

Gelman, A., Hill, J., & Vehtari, A.(2020). Regression and other stories. Cambridge University Press. https://avehtari.github.io/ROS-Examples/

Wooldridge, J.M.(2006). Introduccion a la econometria. Un enfoque moderno. Editorial Paraninfo. Capitulos Seleccionados


Complementaria

Hainmueller, Mummolo, & Xu(2019). How much should we trust estimates from multiplicative interaction models? Simple tools to improve empirical practice. Political Analysis,27(2),163-192.

Kohler, Class, Sawert(2023) Control variable selection in applied quantitative sociology: a critical review, European Sociological Review,2023

Wasserstein, & Lazar(2016) The ASA's Statement on p-Values: Context, Process, and Purpose. The American Statistician,70(2),129-133


Material de apoyo para trabajar en Stata

https://sites.tufts.edu/datalab/learning-statistics/stats-online-tutorials/stata-resources/

https://www3.nd.edu/~rwilliam/stats2/l51.pdf

https://www.trentonmize.com/software

http://www.ats.ucla.edu/stat/stata/

http://fmwww.bc.edu/GStat/docs/StataIntro.pdf

http://dss.princeton.edu/online_help/stats_packages/stata/


Sitio donde usuarios de Stata plantean sus preguntas/consultas

https://www.statalist.org/forums/


PONTIFICIA UNIVERSIDAD CATOLICA DE CHILE
INSTITUTO DE SOCIOLOGIA / OCTUBRE 2024