1. Introducción
- La importancia del diseño de investigación en ciencias sociales
- Qué significa responder a una pregunta con evidencia empírica
- Tipos de investigación empírica
2. Preguntas de investigación
- Cómo encontrarlas y cómo trabajar con ellas
- Descripción y explicación
- Variables y relaciones entre variables
3. Tipos de diseño de investigación y de información empírica
- Estudios de caso, estudios comparados, estudios cuantitativos con muestras grandes
- Ventajas, desventajas y complementariedades
- Tipos de evidencia empírica
- Unidad de análisis y variabilidad
- Problemas de medición
4. Causalidad
- Predicción, correlación, probabilidad
- Efectos causales y mecanismos causales
- Explicaciones basados en mecanismos
- Niveles de explicación: macro, meso, micro
- Grafos dirigidos acíclicos
5. Problemas en inferencia causal
- Relaciones espurias, sesgo de selección, collider bias, etc.
- Problemas de inferencia interna y externa
- Falacia ecológica, difusión, validez externa, etc.
6. Diseño de investigación para identificar relaciones causales
- Ideal del método experimental en ciencias naturales
- Contrafácticos y cómo aproximarse a ellos
- Ventajas y desventajas del diseño de inferencia causal
7. Introducción a la lógica de la metodología de inferencia causal
- Entendiendo las técnicas más comunes: experimentos, difference-in-differences, RDD, matching, etc.