Última actualización: 19/05/2024


Curso Académico: 2024/2025

Métodos de Investigación Avanzados I
(19308)
Máster Universitario en Ciencias Sociales/ Master in Social Sciences (Plan: 481 - Estudio: 325)
Escuela de Economía y Ciencia Política


Coordinador/a: LEON ALFONSO, SANDRA

Departamento asignado a la asignatura: Departamento de Ciencias Sociales

Tipo: Obligatoria
Créditos: 6.0 ECTS

Curso:
Cuatrimestre:




Requisitos (Asignaturas o materias cuyo conocimiento se presupone)
Estadística I Estadística II
Objetivos
Conocimientos o contenidos: K-7. Conocimiento avanzado y comprensión de la estadística aplicada a las Ciencias Sociales. K-8. Aprendizaje a nivel especializado y aplicado de los métodos de investigación cuantitativos en el estudio de fenómenos políticos y sociales. K-9. Aprendizaje avanzado sobre el papel de la causalidad en las Ciencias Sociales. Habilidades: S-5. Habilidad para organizar y expresar las ideas de un modo claro y sin ambigu¿edades y de sustentar los argumentos teóricos sobre un tema a partir de un análisis crítico de la literatura. S-7. Comprender los conceptos fundamentales de la estadística descriptiva, la teoría de la probabilidad y los fundamentos de la estadística inferencial. S-8. Conocer las propiedades de los distintos tipos de datos cuantitativos asociados al estudio de las Ciencias Sociales y dominar las técnicas de análisis de datos. S-9. Conocer las técnicas de inferencia causal en investigación social. Competencias: C-7. Capacidad para seleccionar los modelos estadísticos adecuados para el análisis de datos en el marco del desarrollo de una investigación en Ciencias Sociales. C-8. Operar con datos de investigación cuantitativos: dominar los instrumentos de análisis y el software de manejo de datos en el desarrollo de la parte empírica de un papel de investigación. C-9. Ser capaz de generar datos nuevos y de aplicar las técnicas de inferencia causal en el desarrollo empírico de una pregunta de investigación.
Competencias y resultados del aprendizaje
Descripción de contenidos: Programa
1. Causalidad y Contrafactuales 2. Regresiones y efectos causales 3. Modelos de emparejamiento 4. Controles sintéticos 5. Diferencias en diferencias 6. Experimentos naturales 7. Variables instrumentales 8. Diseño de regresión discontinua 9. Nuevas tendencias en la inferencia causal
Actividades formativas, metodología a utilizar y régimen de tutorías
Actividades Formativas: AF3 - Clase teórico-práctica: el aprendizaje de contenidos teóricos sobre matemáticas, estadística e inferencia causal. AF4 - Prácticas de laboratorio: utilización de un programa de software en los ordenadores para desarrollar modelos estadísticos aprendidos en las clases teóricas. AF5 - Tutorías: la posibilidad de establecer reuniones semanales con el profesor que imparte la asignatura. AF6 - Trabajo individual del estudiante. Metodologías docentes: MD1 - Exposiciones en clase del profesor con soporte de medios informáticos y audiovisuales, en las que se desarrollan los conceptos principales de la materia. MD2 - Lectura crítica de textos recomendados por el profesor de la asignatura: Artículos de prensa, informes, manuales y/o artículos académicos. MD3 - Resolución de casos prácticos, problemas, etc. planteados por el profesor de manera individual o en grupo MD5 - Elaboración de trabajos e informes de manera individual o en grupo
Sistema de evaluación
  • Peso porcentual del Examen Final 70
  • Peso porcentual del resto de la evaluación 30

Calendario de Evaluación Continua


Bibliografía básica
  • Angrist and Pischke. Mostly Harmless Econometrics. An Empiricist's Companion. Princeton University Press. 2008
  • Jeffrey M. Wooldridge. Econometric Analysis of Cross Section and Panel Data. The MIT Press. 2010
  • Morgan and Winship. Counterfactuals and causal inference. Methods and Principles for Social Research. Cambridge University Press. 2007
Recursos electrónicosRecursos Electrónicos *
Bibliografía complementaria
  • Imbens y Rubin. Causal Inference for Statistics, Social, and Biomedical Sciences. Cambridge University Press. 2015
(*) El acceso a algunos recursos electrónicos puede estar restringido a los miembros de la comunidad universitaria mediante su validación en campus global. Si esta fuera de la Universidad, establezca una VPN


El programa de la asignatura podría sufrir alguna variación por causa de fuerza mayor debidamente justificada o por eventos académicos comunicados con antelación.