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METODOLOGÍA CUANTITATIVA PARA EL ANÁLISIS DE DATOS POLÍTICOS II

Curso 2022/2023/Subject's code29040233

METODOLOGÍA CUANTITATIVA PARA EL ANÁLISIS DE DATOS POLÍTICOS II

NAME SUBJECT METODOLOGÍA CUANTITATIVA PARA EL ANÁLISIS DE DATOS POLÍTICOS II
CODE 29040233
SESSION 2022/2023
DEGREE IN WHICH IT IS OFFERED MÁSTER UNIVERSITARIO EN CIENCIA POLÍTICA: ANÁLISIS POLÍTICO, POLÍTICAS PÚBLICAS Y POLÍTICA INTERNACIONAL
TYPE CONTENIDOS
ECTS 6
HOURS 150.0
PERIOD SEMESTRE  2
OFFER LANGUAGES CASTELLANO

PRESENTACIÓN Y CONTEXTUALIZACIÓN

La asignatura Metodología Cuantitativa para el Análisis de Datos Políticos II cubre el análisis de datos a través de modelos explicativos con aplicación en la Ciencia Política empírica. Se centra en el estudio del modelo de regresión y sus extensiones principales, cuyo conocimiento práctico permitirá a los estudiantes dar respuestas analíticas adecuadas a problemas empíricos habituales en el análisis de datos políticos. Guarda una estrecha relación con otra de las asignaturas del Master: Metodología Cuantitativa para el Análisis de Datos Políticos I, de la que es una continuación. El enfoque del curso es eminentemente práctico. Se pretende que los estudiantes aprendan la utilización de herramientas estadísticas a partir de motivarlos con problemas de investigación aplicados que se proporcionarán en cada uno de los temas previstos. Este aprendizaje se realizará a través de la utilización del software apropiado de análisis estadístico.

 

El curso empieza planteando el problema clásico de regresión con una variable y su extensión al caso multivariante y de ahí pasa a la interpretación y el uso predictivo de los resultados de la regresión. Se trata a continuación el diagnóstico del modelo y su utilidad para contrastar hipótesis para pasar al tratamiento de los problemas comunes en el análisis de regresión. Posteriormente, se tratan algunas aplicaciones prácticas del modelo de regresión y se termina con unas sesiones dedicadas a modelos no lineales o de elección discreta, en las que se pretende introducir al estudiante en modelos más avanzados para el análisis de variables dependientes categóricas.